深度学习三个方向
社区干货
AI与深度学习的一年 | 社区征文
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... 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...
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... concat代表沿通道方向堆叠feature map;紫色的conv代表1×1卷积操作。# 2.边缘计算的构造边缘计算的构造可分为三个层次:设备层、边缘服务器层和云计算层,下边逐一分析。设备层这一层的关键包括各种物联网设备和传感器,承担数据的收集和传送。设备层是数据的关键运营商,特点...
大模型和深度学习的工作总结|社区征文
[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/44b74ab4861f41bb8b8defb68ffb7e98~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012444&x-signature=SSthdTY22UDrVhqAhiAe073mCas%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**在今年这个阶段,我...
特惠活动
深度学习三个方向-优选内容
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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...
AI技术进展和总结|社区征文
[picture.image](https://p3-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bac0b69764b74b0bba9235cacffc1e37~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012444&x-signature=WHxgV6HgsMgUHiVRn0pE5%2BV%2FL9k%3D)# 前言 随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预...
大模型:深度学习之旅与未来趋势|社区征文
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。# 训练方法目前,模型加速领域已经建立了很多有影响力的开源工具,国际上比较有名的有微软DeepSpeed、英伟达Megatron-LM,...
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
(https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/88f3a783ab484316b91a6b047b9a4d7e~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1715012464&x-signature=2LhUKJQ7JZj%2FtfMMm4Cdea... 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...
从100w核到450w核:字节跳动超大规模云原生离线训练实践
字节跳动在云原生离线训练方向的发展大概分为三个阶段:**单角色云原生训练 1.0,多角色云原生训练 2.0,云原生训练 3.0 三个阶段。**## **单角色云原生训练 1.0**离线训练框架 1.0 系统诞生于2015年10月(内部代号 Zion)。离线训练 Zion 框架是基于 Hadoop Streaming 架构在深度学习场景下的深度定制,每个训练作业对应一个 Hadoop YARN 上的 Zion 任务,具有(PS-Worker)架构分布式训练器、多数据格式多数据源混合训练、HDFS 样...
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... 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**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...
关于对Stable Diffusion 模型性能优化方案分享 主赛道 | 社区征文
在这个充满创新的时代,oneAPI技术堆栈崭露头角,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... 该模型主要可以分为三个部分:1. 变分编码器 Vector Quantised Variational AutoEncoder,VQ-VAE1. 扩散模型 Diffusion Model, DM1. 条件控制器 Conditioning其中主要的VAE由编码器(Encoder)和解码器(Decod...
AI 大模型探索 | 社区征文
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型GPT-3,在准确性、灵活性、学习... 百度智能云提供了全方位的技术支持,无论是直接调用大模型能力,在大模型之上进行AI应用开发的企业,还是负责建立行业大模型的企业,都能够在百度智能云千帆上通过最简单的方式用上大模型,用好大模型。小编就基于千帆大...
