# 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... concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/88271f9d313d4497b3a7dc63ee2f1136~tplv-tlddhu82om-im...
深度学习方法能以更方便的方式对特征进行提取,在图像分类、人工智能等领域取得了良好的效果。近些年来,一些研究人员开始将深度学习方法应用于癫痫发作检测领域。# 方法## 1融合GCN和transformer的癫痫自动检测... 学习会议上发表了论文“Attention is all you need”提出了 Transformer,一种自注意力机制来学习文本的表示。Transformer 是一个标准的编码--解码结构,包括一系列编码与解码器的堆叠,在自然语言处理方向十分广泛,通...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。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保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
> 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... 该特性在缩短特征调研迭代周期和多个训练目标共享特征方向均有广泛应用。 - **应用一** **:** **大规模特征调研与工程**![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu...
深度学习、机器学习等相关专业,硕士及以上学历* 扎实的技术基础,较强的算法开发能力,对前沿领域的研究有热情* 熟悉常用的机器学习、深度学习算法,熟练使用 Pytorch、Huggingface、DeepSpeed 等框架***加分项**** 在 ACL、NeurIPS、ICLR、EMNLP 等顶会顶刊有相关论文发表* 有大模型实际操作经验和相关项目经历 *智谱 AI,让机器像人一样思考**欢迎加入,也欢迎推荐!**简历投递邮箱:talent@zhipuai.cn*...
随着时代的发展和技术人员不断地研究,深度学习技术逐渐在研究领域扩散开来,大数据也逐渐进入我们的生活,大模型也无处不在地帮助我们生活和工作。 # 大数据、大模型的应用总结 大数据技术在医疗领域的应用:... 即使识别出潜在空间中影响生成图像中面部姿势的方向,面部的外观也不太可能保持一致。 事实上,生成器甚至可能无法生成不同姿势的同一张脸。 为了确保在操纵姿势时合成图像中保持外观和身份,我们通过集成大数据的大模...
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应用的落地。在考察国外的Pytorch、tesorfl... 有监督的深度学习,Bert神经网络,图神经网络在NLP方向应用研究相信将是未来研究的前沿,我相信未来围绕NLP技术的AI应用将更能提升技术赋能业务的目标的实现。
学习模型。这些模型通常由深度神经网络构建而成,拥有数十亿甚至数千亿个参数。大模型设计的目的:大模型的设计目的是为了提高模型的表达能力和预测性能,能够处理更加复杂的任务和数据。大模型在各个领域都有着很... **综合来看:**目前大模型的现状不管是国外还是国内主要都是在人机对话式聊天解决问题阶段,还有待后面泛生出更多的发展方向。现在大模型在国内还是处于GPT-3.5左右的水平,只能通过文本token或者prompt去获取对话式...
年初准备进行学习AI的时候,恰巧碰到遇到学校也开设了这门选修课程,自然是非常高兴的参加了课程的学习。通过自己和学习小组的共同决定,我们选择了深度学习和计算机视觉方向进行了学习,并且也进行了实践,对于一个AI小... 又要考虑系统稳定性与用户的体验等问题。总之,想要透彻的学习好一项知识,掌握理论仅仅只是开始~唯有实践能帮助我们熟练运用!# 3.结语上周我们小组提交了方案文档和训练模型,效果还不错,听老师说结课后还可以带...
每次学习让我如沐春风,学到很多,这种感受让我情不自禁的点赞收藏了,我突然想那我的读者会不会像我一样呢?在前段时间学产品思维的时候,我受到了启发,我们的公众号或者博主平台其实就是一个产品,我们要打造好的产品,即确定目标的用户群体是什么?核心内容是什么?这些都是要深度思考的问题,我目前主要是在学习阶段,主要输出都是个人的笔记,一些个人项目,在后期我初步打算是核心内容是关于人工智能方向的用户发表高质量的文章,此外还有...
方向上带来优势。在这个背景下,越来越多企业选择转型云原生大数据架构,同时很多企业内部对大数据引擎如何能更好的利用云原生的特性支撑好业务也有很多的实践。本论坛特别邀请了来自 Spark/Flink/Trino 等领域内专家,分享这些引擎在云原生架构上面的一些实践经验。 **出品人:一新** **-** **字节跳动批式计算研发负责人**个人介绍:字节跳动批式计算负责人,支撑公司内大规模的离线数据处理&机器学习等业务场景,在 Sp...
作为一名人工智能专业的学生,谷歌的TensorFlow机器学习框架,真的是在一直伴随着我的学习生活,给了我很多帮助,也带着我一步步走进人工智能的神秘世界,打开一个又一个奇妙的故事。接下来大家跟随我的脚步来一步步走进我和TensorFlow的世界吧,去了解和使用它~相信你也一定可以爱上TensorFlow!# 一、TensorFlow的简介TensorFlow是由谷歌人工智能团队谷歌大脑开发和维护的深度学习平台,目前人工智能领域主流的开发平台,在全球有着...
学习一般特征表示,随后在一些任务上进行微调。这类迁移学习方法促进大型模型具有更强的泛化能力和适应性。- 自然语言理解的提升:大模型技术在自然语言理解行业拥有显著的提高。GPT(Generative Pre-trainedTransformer)为了代表大型语言模型,依据预训练和优化的方式,在文本生成、机器翻译、问答系统等任务中获得了显著的效果。- 图像识别和机器视觉进展:大模型技术也用于图像识别和机器视觉领域。依据深度卷积神经网络结构和...