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二值网络，是指在一个神经网络中，参数的值限定在{-1,+1}或者{0，1}。而更为彻底的二值网络是让网络在进行计算时得到的激活值(activation)也被二值化。当然，最为彻底的，是在网络的训练过程中，对梯度也进行二值化。我们今天讨论的，就不涉及对梯度二值化了，只考虑前面的两种情况。
本文介绍的是ICLR 2020的论文《Fast Neural Network Adaptation via Parameter Remapping and Architecture Search》，文章作者是华中科技大学方杰民。
目前在深度学习领域，一方面需要追求更高的性能，采用强大、复杂的模型网络和实验方法；另一方面又需要关注如何将算法更稳定、高效地在硬件平台上落地。复杂的模型固然展现更好的性能，但过高的存储空间需求和计算资源消耗，是影响在各硬件平台上的落地的重要原因之一。尤其在NLP领域，以BERT、GPT为代表的预训练模型规模越来越大。
卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络，像其它的神经网络一样，卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练，不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部连接是相对于普通神经网络的全连接而言的，是指这一层的某个节点只与上一层的部分节点相连。参数共享是指一层中多个节点的连接共享相同的一组参数。
摘要： 在图像分析中，卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）在时间和内存方面优于全连接网络（Full Connected, FC）。这是为什么呢？卷积神经网络优于全连接网络的优势是什么呢？卷积神经网络是如何从全连接网络中派生出来的呢？卷积神经网络这个术语又是从哪里而来？这些问题在本文中一一为大家解答。
【磐创AI导读】：本文介绍了一些Inception网络的相关知识。想要获取更多的机器学习、深度学习资源。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
对于下游任务，对大型预训练模型进行微调方法已经被广泛应用于多个领域。但是更新大型预训练模型的整个参数集代价高昂。虽然参数高效迁移学习(PETL)技术可以让预训练骨干网络只更新一小部分参数(比如说只更新2%的参数)，但它们使用的内存却只减少了30%。其主要原因是模型参数的梯度计算仍然需要通过预训练的大型骨干模型进行反向传播。为此，本文提出了一种新的PETL技术--Ladder Side-Tuning (LST)，在保证性能的情况下，它可以大幅降低训练内存需求。
本文介绍发表在 ICLR 2020 上的论文《FSNet: Compression of Deep Convolutional Neural Networks by Filter Summary》。该工作针对深度卷积网络提出了一种全新的基于可微参数共享的模型压缩方法。
王小新 编译自 Towards Data Science 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 在深度学习中，有许多不同的深度网络结构，包括卷积神经网络(CNN或convnet)、长短期记忆网络(LSTM)和生成对抗网络(GAN)等。 在计算机视觉领域，对卷积神经网络(简称为CNN)的研究和应用都取得了显著的成果。CNN网络最初的诞生收到了动物视觉神经机制的启发，目前已成功用于机器视觉等领域中。 技术博客Towards Data Science最近发布了一篇文章，作者Suki Lau。文章讨论了在卷积神经
Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
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作者：Zechun Liu，Baoyuan Wu，Wenhan Luo，Xin Yang，Wei Liu，Kwang-Ting Cheng
最近在做试验中遇到了一些深度网络模型加载以及存储的问题，因此整理了一份比较全面的在 PyTorch 框架下有关模型的问题。首先咱们先定义一个网络来进行后续的分析：
选自quantamagazine作者：Mordechai Rorvig 机器之心编译编辑：陈萍 要使神经网络能够更好地记忆数据，它们需要的参数比想象的要多得多。 传统上，只要参数的数量大于要满足的方程数量，我们就可以使用参数化模型来进行数据插值。但在深度学习中，一个令人困惑的现象是，模型训练使用的参数数量比这个经典理论所建议的要多得多。 深度学习中经常会出现各种大型的神经网络，神经网络是执行类人任务的领先 AI 系统。随着它们参数的增多，神经网络已经可以执行各种任务。按照数学的理论，神经网络无需很大就能执行
代码链接：https://github.com/choosewhatulike/sparse-sharing
我们先来看看当前深度学习平台中，卷积层的实现方式，其实当前所有的深度学习平台中，都是以矩阵乘法的方式实现卷积的(如图1左侧)：
选自DeepMind 作者：Max Jaderberg 机器之心编译 参与：蒋思源、刘晓坤 近日，DeepMind 发表论文提出一种新型的超参数调优方法，该方法从遗传算法获得启发大大提升了最优超参数搜索的效率。它的性能要比贝叶斯优化好很多，且在各种前沿模型的测试中很大程度上提升了当前最优的性能。 从围棋、Atari 游戏到图像识别与语言翻译，神经网络都取得了巨大的成功。但我们常常忽略的是，神经网络在特定应用上的成功通常取决于研究开始时所做的一系列选择，包括使用什么样的神经网络架构、数据与方法进行训练等。目
在 PSPNet 与 DeeplabV3中，有对 BN 层对语分割有效性的使用，故再次对 BN 层提出的论文阅读学习，并理解其 Caffe 实现.
容器的网络默认与宿主机、与其他容器相互隔离，且容器中可以运行一些网络应用，比如nginx、web应用、数据库等，如果需要让外部也可以访问这些容器中运行的网络应用，那么就需要配置网络来实现。
对于识别、检测、语义分割、人体姿势检测等富有挑战性的任务，当前最佳性能通常是通过卷积神经网络（CNN）取得的。有证据表明，这些方法成功背后的关键特征是过度参数化（over-parametrization），其有助于找出良好的局部最小值。但与此同时，过度参数化导致大量冗余，并且从统计学角度看，由于过度参数化增加的参数过多，它或许会阻碍泛化。
深度学习可以理解为“深度”和“学习”这两个名词的组合。“深度”体现在神经网络的层数上，一般来说，神经网络的层数越多，也就是越深，则学习效果越好；“学习”体现为神经网络可以通过不断地灌溉数据来自动校正权重偏置等参数，以拟合更好的学习效果。
深度学习通常是训练深度（多层）神经网络，用于模式识别（如语音、图像识别）；深度网络 指是具有深层（多层）网络结构的神经网络。
DHCP（Dynamic Host Configuration Protocol）是一种计算机网络协议，用于自动分配IP地址、子网掩码、网关、DNS等网络参数给客户端设备。DHCP协议是局域网中实现自动IP地址分配的重要协议，它极大地简化了网络管理员对IP地址的管理，使得设备接入网络更加简单、快捷和安全。在本文中，我们将详细介绍DHCP协议的原理、工作过程和应用场景。
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机器之心专栏 机器之心编辑部 这篇来自 CMU 和 HKUST 科研团队的 ICML 论文，仅通过调整训练算法，在 ImageNet 数据集上取得了比之前的 SOTA BNN 网络 ReActNet 高1.1% 的分类精度。 二值化网络（BNN）是一种网络压缩方法，把原本需要 32 bit 表示的神经网络参数值和激活值都二值化到只需要用 1 bit 表示，即 -1/+1 表示。 这种极度的压缩方法在带来优越的压缩性能的同时，会造成网络精度的下降。 在今年的 ICML 会议中，一篇来自 CMU 和 HKUS
为了摆脱繁琐的训练过程，Boris Knyazev团队设计了一个「超网络」， 对于任意全新的深度神经网络，可以在几分之一秒内预测出该网络的参数，不再需要进行训练。
编译 | 林椿眄 从围棋、Atari游戏到图像识别、语言翻译领域，神经网络都已经取得了重大的突破。但是，经常被人忽略的是，神经网络的成功是在特定的应用情景下所取得，这些情景通常是在一系列研究的开始就确定好了的设置，包括所使用的神经网络的类型，所使用的数据以及训练的方法等。如今，这些设置，也被称为超参数，通常可以通过经验，随机搜索或者大规模的研究过程来决定。 在最新发表的文章中，我们介绍了一种新的训练神经网络的方法，这种方法能够帮助研究者快速地选择最适用于此任务的超参数和模型。 这种技术，被称为基于种群的
近日，由中科院信工所、香港中文大学（深圳）和腾讯AILab共同提出的一种可学习的对抗训练框架LAS-AT，被CVPR 2022（Oral）顺利接收。通过引入“可学习的攻击策略”，LAS-AT可以学习自动产生攻击策略以提高模型的鲁棒性。该框架由一个使用对抗样本进行训练以提高鲁棒性的目标网络和一个产生攻击策略以控制对抗样本生成的策略网络组成。在不同数据集上的实验结果展现了LAS-AT的优越性。
AI科技评论按：在围棋和Atari游戏、图像识别与语言翻译等领域，神经网络都取得了巨大的成功。但经常被忽视的一点是，神经网络在这些特定应用中的成功往往取决于研究开始时做出的一系列选择，包括：使用何种类型的网络、用于训练的数据和方法等。目前，这些选择（又称为超参数）是通过经验，随机搜索或计算密集型搜索过程来选择的。如何选择参数和调参往往成为训练神经网络的关键问题。 AI科技评论发现，在DeepMind最近一篇名为《Population Based Training of Neural Network》的论文中
多任务学习（Multitask Learning）是迁移学习的一种方式，通过共享表示信息，同时学习多个相关任务，使这些任务取得比单独训练一个任务更好的效果，模型具有更好的泛化性。在深度学习模型中，多任务学习的最直接实现方法是多个Task共享底层的多层网络参数，同时在模型输出层针对不同任务配置基层Task-specific的参数。这样，底层网络可以在学习多个Task的过程中从不同角度提取样本信息。然而，这种Hard Parameter Sharing的方法，往往会出现跷跷板现象。不同任务之间虽然存在一定的关联，但是也可能存在冲突。联合训练导致不相关甚至冲突的任务之间出现负迁移的现象，影响最终效果。为了解决Hard Parameter Sharing的弊端，学术界涌现了如多专家网络（Multi-expert Network，MoE）等多种解决深度学习中多任务学习问题的方法，是学术界一直以来研究的热点，在工业界也有诸多应用。本文从最基础的多任务学习开始，梳理了近几年来7篇多任务学习顶会相关工作，包括Hard/Soft Parameter Sharing、参数共享+门控、学习参数共享方式等建模方式。
一次前向传播便可预测几乎任何神经网络的参数，我们离用单一元模型取代手工设计的优化器又近了一步。
深层神经网络与浅层神经网络的区别是:隐藏层比浅层神经网络多,从命名规则上来说,有1,2,5个隐藏层的神经网络可以称为1 hidden layer,2 hidden layers,5 hidden layers
本文介绍了深层神经网络的基本原理、结构、正向传播和反向传播过程，并探讨了如何设置超参数以优化神经网络性能。同时，文章还探讨了神经网络与人脑的相似性，以及未来可能的发展方向。
概率图模型(Probabilistic Graphical Model，PGM)，简称图模型（Graphical Model，GM），是指一种用图结构来描述多元随机变量之间条件独立关系的概 率模型，从而给研究高维空间中的概率模型带来了很大的便捷性。它以图为表示工具，最常见的是用一个结点表示一个或一组随机变量，结点之间的边表示变量之间的概率关系，即“变量关系图”。
不同任务间共用底部的隐层。这种结构由于全部的参数共享可以减少过拟合的风险（原因如上所述），但是效果上受到任务差异（optimization conflicts caused by task differences）和数据分布差异带来的影响。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】神经网络越大越好几乎已成了共识，但这种想法和传统的函数拟合理论却相悖。最近微软的研究人员在NeurIPS上发表了一篇论文，用数学证明了大规模神经网络的必要性，甚至应该比预期的网络规模还大。 当神经网络的研究方向逐渐转为超大规模预训练模型，研究人员的目标似乎变成了让网络拥有更大的参数量，更多的训练数据，更多样化的训练任务。当然，这个措施确实很有效，随着神经网络越来越大，模型了解和掌握的数据也更多，在部分特定任务上已经超越人类。 但在数学上，现代神经
来源： DeepMind 编译：马文 【新智元导读】DeepMind在最新的一篇论文 Population Based Training of Neural Networks中，提出了一种新的训练神经网络的方法PBT，这是一种异步优化算法，它同时训练和优化一个群体的网络，从而快速地为任务选择最佳的超参数集合和模型。最重要的是，这种方法不会增加计算开销，能够最大限度地提高性能，并且很容易集成到现有的机器学习流程中。DeepMind认为这一方法有很大潜力。 论文下载：https://deepmind.com/d
一、CNN卷积神经网络的经典网络综述 下面图片参照博客：http://blog.csdn.net/cyh_24/article/details/51440344 二、LeNet-5网络 输入尺寸：32
Linux内核是高并发服务的关键组件之一。以下是一些可用于优化Linux内核的配置。
智源导读：深度学习的统计神经动力学主要涉及用信息几何的方法对深度随机权值网络进行研究。深度学习技术近年来在计算机视觉、语音识别等任务取得了巨大成功，但是其背后的数学理论发展却很滞后。日本理化所的Shun-ichi Amari先生（中文：甘利俊一）近期在北京智源大会上发表了题为《信息几何法：理解深度神经网络学习机制的重要工具》的演讲。在演讲中，甘利先生梳理了人工神经网络研究的部分重要历史事件，分享了近两年在深度学习理论的一些最新研究成果，指出统计神经动力学方法可以为理解深度学习提供重要的理论工具。
今天给大家分享一篇阿里发表的关于神经网络中网络参数自适应生成的文章，不仅可以做到不同的样本有不同的网络参数，同时通过拆分矩阵等操作大大提升了推理性能，一起来学习一下。
假设，有一张大小为32×32×3的输入图片，这是一张RGB模式的图片，你想做手写体数字识别。32×32×3的RGB图片中含有某个数字，比如7，你想识别它是从0-9这10个数字中的哪一个，我们构建一个神经网络来实现这个功能。
模型可以在训练过程中通过修正超参数而逐步建立。这在迁移学习中最为常见，在这种环境中，我们试图将现有模型的知识应用到新领域或新任务中。这是持续学习中更常见的问题，也是一个显而易见的应用。然而，即使有预置的数据集，网络拓扑的递增约束也会为正则化带来益处。
本篇博文主要讲解2015年深度学习领域非常棒的一篇文献：《Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift》，这个算法目前已经被大量的应用，最新的文献算法很多都会引用这个算法，进行网络训练，可见其强大之处非同一般啊，采用这个方法网络的训练速度快到惊人啊，感觉训练速度是以前的十倍以上，再也不用担心自己这破电脑每次运行一下，训练一下都要跑个两三天的时间。另外这篇文献跟空间变换网络《Spatial Transformer Networks》的思想神似啊，都是一个变换网络层。
今天来聊聊重参数技巧~ 现在说的重参数技巧主要是两方面，一种是用于生成模型中的重参数技巧，一种是目前比较火的
1.前言2.算法2.1 概念初识2.2 算法相关概念和定义2.2 DDPG实现框架和算法
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