深度学习优化策略
社区干货
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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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...
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...
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
其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
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** **框架进行托管**。在托管观察中,Primus 作为分布式机器学习... 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 EB 级 Iceberg 数据湖的机器学习应用与优化
深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字节跳动能够支持大规模的模型训练和优化。此外,当前业界的趋... 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...
火山引擎VeDI:如何高效使用A/B实验,优化APP推荐系统
> 更多技术交流、求职机会,欢迎关注字节跳动数据平台微信公众号,回复【1】进入官方交流群在移动互联网飞速发展的时代,用户规模和网络信息量呈现出爆炸式增长,信息过载加大了用户选择的难度,这样的背景下,推荐系统应运而生,为用户提供个性化的内容推荐。推荐系统在不断迭代中,其算法、策略、特征、功能和用户界面时常得到更新和优化,其中推荐算法的调整尤为关键。然而,由于深度学习模型的广泛应用,推荐算法调整后的用户体验和效...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
通过时长近一年的学习和实践,总算对深度学习和计算机视觉方面有一定的了解了,这更加坚定了我继续努力探索AI世界的信心,我觉得努力就会有回报。下面我将通过项目经验进行我的年度总结与心得分享。# 2.项目总结与心... 在模型部署和优化方面,我们选择了 Distribution of OpenVINO™工具套件来进行模型的部署,并且利用Intel® VTune™ Profiler对深度学习模型进行了性能优化,提高了计算效率。大致步骤:1.安装Intel® Distributio...
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... 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...
从头开始,八步实现大模型接入|如何用好大模型
以简单易懂的语言帮助大家学习和成长。 大模型带来了什么我们常说的大模型其实就是一种有着大量参数和复杂结构的机器学习模型。传统机器学习模型存在着种种限制,为提升模型精确度,我们采用的主要策略就是用“更多的... 通过大模型可以实现: 金融领域中的投资组合优化、风险管理、欺诈检测等; 医疗领域中疾病预测、药物研发、医疗影像分析等; 制造业中的生产计划排程、质量控制、物流管理等; 交通运输领域中的自动驾驶、智能交通管...
