深度学习优化器的作用
社区干货
基于深度学习的工业缺陷检测详解——从0到1|社区征文
# beginning2023年可谓是人工智能浪潮翻涌的一年,AI在各个领域遍地开花。以我最熟悉的工业为例,深度学习也在其中起着重要作用。不知道小伙伴们熟不熟悉工业领域的缺陷检测腻?🧐🧐🧐今天就以钢轨表面缺陷为例,和大... CSPNet解决了大型骨干网络优化时的梯度信息重复问题,将梯度变化从头到尾集成在特征图中,减少了模型的参数量。yolov5s中包含了CSP1_X和CSP2_X这两种CSP结构,分被用于骨干网络和颈部网络。yolov5在骨干网络的第一层通...
我的深度学习项目经验分享|社区征文
AI的爆火在于它确实能促进整个社会中大多人群的学习工作和生活的效率的提升,这是非常实用的。我要和大家分享的项目也是我学习AI过程中做的小项目,是利用视频分析技术结合深度学习构建的一个智能视频监控系统,用来进... 使用了oneAPI加速工具对视频进行解码。人脸检测模块使用了OpenVINO™ Toolkit中的人脸检测模型,可以对每个关键帧进行实时的检测人脸,此工具包含了经训练和优化的模型,可行性也还不错。行为识别模块采用了Distribut...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,国内比较有名的是OneFlow、ColossalAI等,能够将GPT-3规模大模型训练成本降低90%以上。未来,如何在大量的优化策略中根据硬件资源条件自动选择最合适的优化策略组合,是值得进一步探索的问题。此外,现有的工作通常针对通用的深度神经网络设计优化策略,如何结合 Transformer 大模型的特性做针对性的优化有待进一步研究。
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2023 年度总结—总结我今年的AI之路-多项目实战经验谈AI发展前景|社区征文
在学习AI的过程中,我深入了解了机器学习、深度学习、自然语言处理等关键技术,并对其在各个领域的应用有了更深刻的认识。## 🐬1.1 AIGC大模型学习体验有感说到总结,我觉得第一条就应该说一下现在爆火的Chatgpt了... 可以轻松创建和优化机器学习模型。这种用户友好性大大降低了学习门槛,让机器学习在更广泛的领域中得以应用,让刚入门的小白也可以快速的了解机器学习,深度学习的内容,我觉得亚马逊这次的新产品Amazon SageMaker Can...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
音频采集硬件以及各种传感器等等……根据行业研究报告2010-2018 年全球物联网设备连接数高速增长,由 2010 年的 20 亿个增长至 2018 年的 91亿个,复合增长率达 20.9%,预计 2025 年全球物联网设备(包括蜂窝及非蜂窝)联网数量将达到 252 亿个。这个数量级下,真正有落地价值的智能创新应用,将开辟巨大的蓝海。# 如何在边缘设备上优化代码?如何使用PyTorch框架对深度学习模型进行训练和优化,以及如何将模型部署到边缘设备上? 以下是...
大数据、人工智能与大模型:技术融合的未来趋势|社区征文
优化库存管理,并提升客户满意度,极大提高了工作效率。## 人工智能:从数据中学习的能力人工智能的核心在于学习和适应。AI系统通过算法来模拟人类的学习过程,从而解决问题和执行任务。基于深度学习的神经网络也是... 如使用了很多最新的大模型的智能AI机器人,代表了AI的一个新阶段。这些模型由数十亿个参数构成,能够处理复杂的任务,例如自然语言理解和生成,甚至是图像的处理。我的感受是,通过这些大模型,我们可以构建更加智能和自...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练——以上场景的机器学习训练均是基于 **Primus** **训练框架**完成。整个机器学习生态**从上到下分为“平台层”“框架层”“资源层”** 3个部分。字节跳动算法工程师使用 Reckon 训练平台完成了模型编写、训练、上线的全部过程。Reckon 训练平台中包含基于 TF 深度优化定制的 4 大深度学习框架——Lagrange 框架、Lagrange-Lite、蒲公英、美洲豹,**这4个框架均通过** **Primus** **框架进...
与 AI 相伴的一年|社区征文
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因...
AI 助力后端开发的新趋势|社区征文
并提供个性化的体验。但是,随着时间的推进,我们开始注意到AI也开始渗透进入后端开发这个区域。随着微服务和无服务器计算等技术的发展,后端体系结构变得越来越分布和动态,这也给运维带来更多挑战。一方面需要高效调度资源,另一方面也面临着更多的性能问题定位。AI系统通过分析庞大的监控数据,可能可以提前发现问题并自动修复。随着人工智能核心技术如深度学习的成熟,后端开发也正从传统向智能化转变。它带来的不仅是自动化,更重要...
2021 年我的NLP技术应用“巡径”之旅|社区征文
实现机器能真正理解人类语言的技术途径,我认为作为产业界由2条技术途径可以考虑,一是,基于开源平台进行深度的开发和定制形成一个符合自己要求的AI应用平台。二是,基于成熟商业化AI平台上端侧应用开发实现企业AI应用... 不同与AI学术研究侧重于算法优化和改进,较少考虑产业界AI落地的难点:大规模预训练过程中存在数据量少,数据标注量大; AI产业垂类场景应用案例少;预测模型鲁棒性不够等问题。而火山引擎的云原生平台的生态社区建设模...
个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文
另一方面玩家可以通过 AIGC 的平台工具来创建自己的虚拟人,可以用于游戏中的打金等活动。**代码生成**资料显示,2022 年 AIGC 发展速度惊人,迭代速度更是呈现指数级爆发,其中深度学习模型不断完善、开源模式的推... 可以进一步优化模型的性能。此外,还可以使用预训练的Transformer模型或使用更复杂的深度学习技术来改进诗歌生成的效果。# 未来展望AIGC的成熟也让元宇宙的落地不再是一纸空谈,它不仅能够真正的帮助元宇宙以后的发...
未来向量数据库的崛起与多元化场景创新 主赛道 | 社区征文
能通过深度学习模型来达到最准确、更有效的数据解决与分析。它的核心思想是以向量(也称为嵌入向量或特征向量)为数据的基本单元,用于存储、检索和查询大规模的高维数据。它以多维向量的形式保存信息。根据数据的复杂性和细节,每个向量的维数变化很大,从几个到几千个不等。这些数据可能包括文本、图像、音频和视频,使用各种过程(如机器学习模型、词嵌入或特征提取技术)将其转换为向量。**典型的三大向量数据:****图像向量**:...
