【AI】从零构建深度学习框架实践
【AI】从零构建深度学习框架当前深度学习框架越来越成熟，对于使用者而言封装程度越来越高，好处就是现在可以非常快速地将这些框架作为工具使用，用非常少的代码就可以构建模型进行实验，坏处就是可能背后地实现都被隐藏起来了。在这篇文章里笔者将设计和实现一个、轻量级的（约 200 行）、易于扩展的深度学习框架 tinynn（基于 Python 和 Numpy 实现），希望对大家了解深度学习的基本组件、框架的....
AI大咖说-关于深度学习的一点思考
AI大咖说-关于深度学习的一点思考 1. 周志华教授 周志华教授是人工智能研究专家，南京大学教授、校学术委员会委员，南京大学计算机系主任兼人工智能学院院长。南京大学人工智能学院是国内最早开设人工智能本科专业的学院。 前段时间，有看到周志华教授写的《关于深度学习的一点思考》，这里借【AI大咖说】做下简要的阅读笔记和自己的理解，供大家参考。 阅读原始文章的参见：全文网上的链接或公众号可自行搜...
构建高效AI系统：深度学习优化技术解析
引言：在当今的AI领域，深度学习模型以其强大的特征提取和泛化能力而备受青睐。然而，随着模型复杂度的增加，如何提高训练效率、避免过拟合以及确保模型的泛化能力成为了研究的重点。本文旨在介绍几种提升深度学习模型性能的优化技术。 一、自适应学习率调整传统的学习率设置往往是静态的或仅依靠手动调整，这无疑增加了模型训练的不确定性。自适应学...
【AI 初识】讨论深度学习和机器学习之间的区别
深度学习与机器学习：区别与联系 引言 深度学习和机器学习都是人工智能领域的重要分支，它们在实现智能系统和解决实际问题方面发挥着关键作用。然而，尽管它们有着一定的联系，但也存在着显著的区别。作为一个具备AI前沿科学研究的工程师，深入了解深度学习和机器学习之间的区别对于掌握这两个领域的技术和应用至关重要。在本文中，我们将对深度学习和机器学习进行比较分析，探讨它们之间的区别与联系。 深度学习和机...
fast.ai 深度学习笔记（三）（4）
fast.ai 深度学习笔记（三）（3）https://developer.aliyun.com/article/1482898 消融研究 这是一个尝试打开和关闭模型不同部分以查看哪些部分产生哪些影响的过程，原始批量归一化论文中没有进行任何有效的消融。因此，缺失的一点是刚刚提出的这个问题——批量归一化放在哪里。这个疏忽导致了很多问题，因为原始论文实际上没有将其放在最佳位置。自那时...
fast.ai 深度学习笔记（三）（3）
fast.ai 深度学习笔记（三）（2）https://developer.aliyun.com/article/1482897 让我们通过拆解 RNN 来获得更多见解 我们移除了nn.RNN的使用，并用nn.RNNCell替换。PyTorch 源代码如下。您应该能够阅读和理解（注意：它们不会连接输入和隐藏状态，而是将它们相加 - 这是我们的第一种方法）： ...
fast.ai 深度学习笔记（三）（2）
fast.ai 深度学习笔记（三）（1）https://developer.aliyun.com/article/1482896 让我们创建我们的第一个 RNN[1:37:45] 我们可以简化上一个图表如下： 使用 1 到 n-1 个字符预测第 n 个字符 让我们实现这个。这次，我们将使用前 8 个字符来预测第 9 个。这是如何创建输入和输出的，就像上次...
fast.ai 深度学习笔记（三）（1）
深度学习 2：第 1 部分第 6 课 原文：medium.com/@hiromi_suenaga/deep-learning-2-part-1-lesson-6-de70d626976c 译者：飞龙 协议：CC BY-NC-SA 4.0 来自 fast.ai 课程的个人笔记。随着我继续复习课程以“真正”理解它，这些笔记将继续更新和改进。非常感谢 ...
fast.ai 深度学习笔记（四）（3）
fast.ai 深度学习笔记（四）（2）https://developer.aliyun.com/article/1482714 测试[51:58] x,y = next(iter(md.val_dl)) x,y = V(x),V(y) learn.model.eval() b...
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