深度学习的七种策略
社区干货
基于深度学习的探地雷达图像去杂波|社区征文
随着深度学习以及大模型的普及,人们开始尝试将其应用到探地雷达图像去杂波任务中。 **基于深度学习的探地雷达图像去杂波**凭借强大的特征表示和学习能力,基于深度学习的方法已被广泛用于解决探地雷达杂波去... 通过高效的多尺度融合策略提高了 GPR 图像的分割鲁棒性、准确性以及计算效率。弹性残差模块引入多项式函数,根据任务所需的通道比例来调节参数,使得模块可以自适应的调节残差块内卷积核大小,从而更好地拟合非线性...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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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深度学习的七种策略-优选内容
深度学习的七种策略-相关内容
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
语音和视频等各种非结构化数据。这种信息往往有复杂的关系和模式,不能用传统的结构型数据来表示与分析。向量数据可以在多维空间中提到数据的特点,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... 数据切分策略、负载平衡算法等都将是挑战和机遇。**2、提升并行处理技能**对于许多 AI 在应用方面,如自动驾驶、智能顾客服务等,其决策过程必须在瞬间开展。这就需要向量数据库具有高效的并行处理水准,即便是规模...
人工智能之自然语言处理技术总结与展望| 社区征文
对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总结与展望,欢迎大家在评论区留言,和大家一起成长进步。# 1. 背景 2021年5月20日,第五届世界智能大会在天津开幕。中... 以自监督的形式进行学习,然后将其迁移到不同的下游领域。随着自然语言处理技术的蓬勃发展,各种预训练模型如雨后春笋层出不穷,成为了自然语言处理行业的标配。 在过去的一年中,比较值得称道的是两大预训练语言...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
为构建各种创新解决方案提供了巨大的潜力。在这一背景下,本次竞赛旨在深入探讨人工智能技术在特定领域的应用,涵盖机器学习、深度学习和数据分析等多个方面,同时为参赛者提供实践机会,通过解决问题和实现功能,更好地... 具体方法是通过采用渐进式模型剪枝与量化策略配和CPU与GPU的混合使用,能够在不损失生成质量的前提下,逐步减小模型的大小,并提高模型的推理速度。(项目中具体实现了模型的剪枝,由于时间问题和学习学校课程,文章中的...
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 R... 下面来看弹性调度策略到底有多弹性?我们为了弹性调度都解决了哪些问题?针对原生的 T...
字节跳动正式开源分布式训练调度框架 Primus
为了满足用户的各种需求,字节也在机器学习场景进行了深入探索,自研多个训练框架用于满足用户需求;1. 拥有底层资源调度系统 YARN 和 Kubernetes:目前阶段处在 YARN 向 Kubernetes 的迁移过程中,在此过程中需要对用... 抖音搜索等业务的超大规模深度学习训练,日均可达上万任务的训练,450W Core资源的使用。# 未来规划1. 开源 Primus 更多能力后续将陆续开放,详见:https://mp.weixin.qq.com/s/uGBy-WpdjTMUy-7MQAZiww1. Primu...
探索AI的无限可能:从概念到实践 | 社区征文
用来提取信息以及进行深度学习,机器学习,统计学习等内容。这些东西可以让系统能够准确地分析数据,进行有效的预测数据。 - **个性化服务** 智能助手Siri等智能助手、Alexa可以根据用户的语音命令提供协助,如设置... 多模态是指通过各种认知渠道获取和表达信息,多模态大模型是指可以同时处理多模态数据(如图象、语音、文字等)的深度学习模型。这类模型一般由视觉模型和表达模型构成,依据注意机制进行交互,完成多模态数据的融合与处...
字节跳动 Spark Shuffle 大规模云原生化演进实践
## 背景Spark 是字节跳动内部使用广泛的计算引擎,已广泛应用于各种大规模数据处理、机器学习和大数据场景。目前中国区域内每天的任务数已经超过 150 万,每天的 Shuffle 读写数据量超过 500 PB。同时某些单个任务... 在调度层面能够更友好地实施一些优化和调度策略,从而提高整体的资源使用率。ESS Daemonset 相比于 Yarn Auxilary Service 也获得了不少的收益。首先,ESS DaemonSet 被独立出来成为一个服务,脱离与 NM 的紧耦合,减少...
开放的AI基建,让AI普惠更进一步
今天正式发布了智能推荐平台和机器学习平台的多云部署解决方案,有哪些部署方式呢?首先成本最低的就是公有云部署方式;有些客户对网络隔离有需求,我们也支持VPC的部署方式;如果有一些客户希望他的物理资源上能够独享,我们也支持专属AZ的部署方式;最后如果还有一些企业对自己的数据隐私额外需求的话,我们也支持私有云的部署方式。以上四种方式都可以混合部署,实现混合云的功能。相信我们的合作伙伴和客户一定能在以上几种方式中找到...
字节跳动 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
深度学习的模型规模越来越庞大,其训练数据量级也成倍增长,这对海量训练数据的存储方案也提出了更高的要求:怎样更高性能地读取训练样本、不使数据读取成为模型训练的瓶颈,怎样更高效地支持特征工程、更便捷地增删和... 提供多种 MOR 策略满足业务需求:First-write-win 最先写入的留下、Last-write-win 最后写入的留下、拼接到列表、自定义读时合并容忍并发 Upsert 冲突。对于业务无法容忍并发的场景也支持分区级、桶级的乐观冲突检测...
