深度学习工程实践：PyTorch Lightning与Ignite框架的技术特性对比分析
在深度学习框架的选择上，PyTorch Lightning和Ignite代表了两种不同的技术路线。本文将从技术实现的角度，深入分析这两个框架在实际应用中的差异，为开发者提供客观的技术参考。 核心技术差异 PyTorch Lightning和Ignite在架构设计上采用了不同的方法论。Lightning通过提供高层次的抽象来简化开发流程，实现了类似即插即用的开发体验。而Ignite则采用事件驱动的....
深度学习在交通运输工程的应用
交通监控与管理：深度学习可以用于实时监控交通状况，通过分析视频数据，识别交通事件，如车辆违规、交通事故等，并自动生成警报。这种技术也可以用于智能信号控制，通过学习和理解交通流量模式，优化交通信号的配时，提高交通效率并减少拥堵。智能车辆与自动驾驶：深度学习是自动驾驶技术的关...
Interview：机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏，持续更新)
目录一、数学基础1.1、概率论1.2、线性代数1.3、微积分1.4、凸优化1.5、信息论二、工程能力2.1、数据结构与算法(1)、树与相关算法(2)、图与相关算法(3)、哈希表(4)、矩阵运算与优化2.2、大数据处理(1)、MapReduce(2)、Spark(3)、HiveQL(4)、Storm2.3、机器学习平台(1)、TensorFlow(2)、Torch(3)、Theano2.4、并行计....
广告深度学习计算：召回算法和工程协同优化的若干经验(二）
▐ 路径二：索引扁平化模型1. 模型结构介绍此模型将原本 TDM 模型中十余层的二叉树索引压缩到了三四层，第一层展开为数千节点，之后每一层按照十几的度展开。我们从第二层开始进行 beam search ，总共经过若干轮模型打分以及 TopK 的筛选，每次模型打分的数量在数万，如图所示。相比于 TDM 模型，打分轮数减少了23倍，而每轮打分的广告数扩充了46倍。为了拿到更精准的打分结果，算法上在原....
广告深度学习计算：召回算法和工程协同优化的若干经验(一）
▐ 背景阿里妈妈展示广告召回大多采用 Tree-based Deep Model(以下简称TDM)模型，它通过对候选广告的聚类，构造了深达十余层的二叉树索引，并使用 beam search 在此索引上进行检索[1]。由于线上服务的 latency 约束及当时的硬件算力限制使我们不能直接对整个候选集（百万甚至千万量级）进行模型打分。随着近几年硬件（GPU & ASIC）的发展，我们在模型上....
Nat. Commun. | 序列到功能的深度学习框架加速工程核糖调节剂设计和优化
今天给大家介绍由哈佛大学和剑桥大学的研究人员联合发表在Nature Communications的一篇文章。由于对设计规则的理解有限，设计全新的生物回路组件仍然是一项具有挑战性的工作，支点开关（Toehold Switches）的设计也面临相似的问题。针对上述情况，作者提出了两种深度学习架构——STORM和NuSpeak，这二种架构使用了卷积过滤器，注意力图和电子诱变技术用于描述和优化支点。实验....
深度学习工程模板
使用方式 下载工程 git clone https://github.com/SpikeKing/DL-Project-Template 创建和激活虚拟环境 virtualenv venv source venv/bin/activate 安装Python依赖库 pip install -r requirements.txt 开发流程 ● 定义自己的数据加载类，继...
“互联网+人工智能”深度学习技术及应用国家工程实验室揭牌
3月2日，“深度学习技术及应用国家工程实验室”揭牌。据了解，2016年，国家发改委相关通知明确，在促进人工智能技术发展方面，要求开展建设深度学习技术及应用国家工程实验室，类脑智能技术及应用国家工程实验室，虚拟现实和增强现实技术及应用国家工程实验室。 对于“深度学习技术及应用国家工程实验室”的建立，国家发改委高技术产业司副司长孙伟表示：“加快人工智能发展对于推动我国当前供给侧结构性改革，实施创新驱....
Netflix工程总监眼中的分类算法：深度学习优先级最低
英文原文：What are the advantages of different classification algorithms?（翻译/王玮编辑/周建丁） 【编者按】针对 Quora 上的一个老问题：不同分类算法的优势是什么？Netflix 公司工程总监 Xavier Amatriain 近日给出新的解答，他根据奥卡姆剃刀原理依次推荐了逻辑回归、SVM、决策树集成和深度学习，并谈了他....
利用深度学习网络自动给图像上色的文章和相关工程实现
利用深度学习网络自动给图像上色的文章和相关工程实现 1. Let there be Color!: Joint End-to-end Learning of Global and Local Image Priors for Automatic Image Colorization with Simultaneous Classification ...
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