随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征工程已经变得更加自动化和简化,我们可以顺应趋势进一步**提高特征调研和工程的效率**。通过加速特征工程和调研过程缩短模型迭代周期、提高算法的开...
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... 在训练过程中,我们使用了变分自编码器(VAE)来引入潜在变量,以捕捉诗歌的潜在分布。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/32b49c4c033649e58c101bb26adc20dc~tplv-t...
# 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... 那什么是迁移学习腻?简单来说,迁移学习就是通过将已有任务的知识和模型应用到新任务中,从而加速新任务的学习过程。举个小例子:假设我们已经在一个大型图像数据集上训练了一个卷积神经网络来识别不同的动物。现在...
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1716567646&x-signature=ayfrZs9%2BtlTbUm82sh%2FDfGIclVw%3D)**前言**在 2023 年疫情早已结束的当下,时代也在飞速的发展和进步,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...
**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...
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的癫痫自动检测模型基于GCN和transformer的癫痫自动检测模型,该网络模型处理过程中可以分成三个步骤:特征提取、重构和分类。在特征提取阶段,通过GCN对输入的脑电信号进行去噪并进行特征提取处理;特征重构阶段将处理后的数据作为特...
**前言**探地雷达(GPR)是一种广泛应用于土木工程、地质工程和地质灾害监测的探测地下的方法,通过利用电磁波在不同介质之间的不同反射特性来探测和识别地下物体,GPR 通常沿测线采集高分辨率 B-Scan 雷达图,然而 B-Scan 雷达图在检测到目标响应时会伴有因不均匀地表的强反射、地下土层界面的回波以及发射和接收天线之间直接耦合所产生的杂波,有的杂波甚至掩盖了目标相应,严重影响了目标检测算法的性能。随着深度学习以及大模型的...
# 📑前言> 对大模型的简单理解:有着大量数据进行的深度学习或机器学习的模型,这些数据可以通过训练过程自动调整以捕获输入数据中的复杂关系。这类模型通常具有较深的网络结构和较多的神经元,以增加模型的表示能力... 并且大模型的迭代升级,使其功能强大,还可以与它进行聊天,你可以给他设定所扮演的角色,想象一下,你有一个了解你、理解你、知识丰富的“知心朋友”。它的功能强大不止于此,如今诸多领域已经被大模型所渗透。![pi...
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。![picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/348f356e262044e781fa8696ba0014ed~tplv-tlddhu82om-image.i... 在和大模型交流过程中,确实能被它查漏补缺、借鉴想法,个人认为这一点是比直接用它写文章更有价值的地方。另外,在讯飞的文档问答或者文心一言的览卷文档的加持下,能加快认识一个行业、一个知识的效率。最后,在同一套...
快速调整加工过程,以满足市场需求。上述只是常见的一些应用场景,边缘计算的强大之处让它被用于各个行业。# 5.实例项目分析下面给出一个博主做过的实例,使用边缘计算对大量的医疗数据进行实时处理和分析。1... 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)
全程的无代码体验过程是相当的nice!,模型的准确率也超过了任务要求的80%以上。 Canvas的可视化点击式界面提供了一个直观、易用的操作平台,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 Canvas的意义十分巨大,我给予这块产品一个好评,期待以后会迭代的更好!...
随着芯片技术的迭代和算力的增长,训练模型所需的计算资源也在不断提升。然而如果样本的读取速度无法跟上算力的增长就会成为训练过程中的瓶颈,限制算力资源的有效利用率。所以我们需要寻找方法来提高样本的读取吞吐量,确保可以充分利用现有的算力资源。最后,在深度学习的加持下特征工程已经变得更加自动化和简化,我们可以顺应趋势进一步 **提高特征调研和工程的效率**。通过加速特征工程和调研过程缩短模型迭代周期、提高算...
> 作者|周强近日,第五届深度学习图像压缩挑战赛(以下将简称“ CLIC 大赛”)比赛结果公布,首次参赛的火山引擎视频云多媒体实验室夺得视频压缩赛道第一名。压缩技术对于图像、视频应用十分重要。在保证同样的质量前... **业务 URL 签发:** 签发过程中会调用 veImageX 的签发服务,然后下发图片 URL 到业务客户端。经过签发的图片 URL ,携带了有效期和签名信息,可以有效防止 URL 盗链、 URL 篡改、域名盗用等。**客户端消费**:业务图...