深度学习提出
社区干货
AI技术进展和总结|社区征文
在深度学习方面取得了快速进展。 最近提出的基于AI的LayoutLMv3模型非常成功,LayoutLMv3 是文档 AI 中第一个多模态模型,不依赖于预训练的卷积神经网络来提取视觉特征,这样节省了参数并消除了区域注释。LayoutLMv3模型通过统一的离散标记重建目标 减轻了文本和图像多模态表示学习之间的差异。我们进一步提出了单词补丁对齐目标,以促进跨模式对齐学习。LayoutLMv3 是一个通用模型,适用于以文本为中心和以图像为中心的文档AI任务...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
越来越多的技术:深度学习、AI、大模型、虚拟现实VR等慢慢进入我们的生活。**基于大模型的图像去雾**在今年这个阶段,我的主要工作是研究基于深度学习的图像去雾工作。随着现代工业文明的发展进步,大气污染现象愈... 深度学习技术的最新进展彻底改变了计算机视觉领域,许多领域都取得了重大进展,包括图像分类和对象检测。图像去雾也不例外,针对图像去雾开发了大量方法,并狠狠地推动了技术发展水平。比如基于大模型下的最新提出注意...
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、更便捷地增删和回填特征。本文将介绍字节跳动如何通过 Iceberg 数据湖支持 EB 级机器学习样本存储,实现高性能特征读取和高效特征调研、特征工程加速模型迭代。**相关产品**:https://www.volcengine.com/product/flink # 机...
边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文
对数据处理的速度和效率提出了更高的要求。因此,边缘计算作为云计算的扩展,逐渐受到业界的关注和重视。边缘计算将数据处理和应用的负载从中心向设备边缘迁移,能够提高数据处理的速度和效率,降低延迟,为许多应用领域... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)
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深度学习提出-优选内容
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AI与深度学习的一年 | 社区征文
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... Google在顶级机器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...
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... 而近年来提出的轻量双向分割网络 BiSeNetV2 采用双路径架构分别处理表层空间细节和深层语义,然后对二者的特征数据进行融合不但可以充分利用多尺度和多层次的特征信息,提高模型的准确性和鲁棒性;而且凭借其双路径大...
【技术人的 2023】 ——我的AI学习之旅年度总结|社区征文
# 1.前言从1956年AI概念的提出至今,人工智能技术已发展了60多年,22年12月底ChatGPT的横空出世使得生成式AI的全球爆火,ChatGPT的火爆出圈,也相继出现了文心一言、Midjourney等创新性的 AI 产品,互联网掀起的 AI 风暴可以说已经席卷了全球。一系列AI产品的出现当然引起了诸多的关注,年初我也作为一名AI小白进入了AI领域,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A...
项目分享:AIGC 技术在智能教学生成中的应用 | 社区征文
# 前言伴随着科技的飞速发展,教育领域也正经历着一场前所未有的变革。特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模...
AI 大模型探索 | 社区征文
# 前言> 2023年马上就要结束了,这一年对于整个互联网来说意义非凡。随着深度学习技术的不断进步,大规模预训练语言模型(以下简称大模型)在自然语言处理领域取得了显著进展,从年初的OpenAI发布的最新版本的语言大模... 能够准确理解人类提出的一些问题,并给出具有指导性、准确性的解决方案。>> AI大模型让产业智能化变革势不可挡,国内各大互联网企业也参与其中,百花争放,小编也尝试了国内的AI大模型。接下来让我们一起来探究一下吧...
边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
# 前言从去年chatGPT爆火,到国内千模大战,关乎大模型的热度已经沸反盈天。但大模型出现的价值、意义似乎与实际使用效果存在鲜明的对比,特别是日常工作中,最多让大模型帮助生成一些不痛不痒、凑字数的内容,难易触达工作的核心环节。所以趁着国庆假期,我试图用国产大模型来协助完成一篇文章,从“知识生产”这个大模型擅长的角度来验证大模型能否更深度提升个人工作效率。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...
