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人工智能開發(fā)者
1.2毫秒! 英偉達(dá)TensorRT 8運(yùn)行BERT-Large推理創(chuàng)紀(jì)錄
對話式AI的福音。
吳優(yōu)
07月21日 15:41
英偉達(dá)
TensorRT
人工智能開發(fā)者
玄點(diǎn)智能——世界人工智能創(chuàng)新大賽 跑出的一匹黑馬
構(gòu)建大規(guī)模AI自動(dòng)化流水線、讓企業(yè) “AI”上AI,這是玄點(diǎn)智能的團(tuán)隊(duì)一直秉持的愿景。
青暮
07月20日 16:25
人工智能 waic
人工智能開發(fā)者
曠視天元背后的追風(fēng)少年
祝賀天元開源一周年!
陳彩嫻
03月26日 11:52
深度學(xué)習(xí)框架
開源
人工智能開發(fā)者
刷arxiv有哪些技巧?5個(gè)問題快速理解機(jī)器學(xué)習(xí)論文
怎么看arxiv才能不錯(cuò)過機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的優(yōu)秀論文呢?
AI研習(xí)社-譯站
02月03日 15:37
論文
arxiv
人工智能開發(fā)者
圖解 | NumPy可視化指南
本文受 JayAlammar 的文章“ A Visual Intro to NumPy”的啟發(fā),并對其做了更詳細(xì)豐富的介紹。
AI研習(xí)社-譯站
01月28日 14:20
numpy庫
人工智能開發(fā)者
關(guān)于 A*、Dijkstra、BFS 尋路算法的可視化解釋
A*、Dijkstra、BFS 是3種非常經(jīng)典的尋路算法,本文將詳細(xì)展示可視化它們的探索過程。
AI研習(xí)社-譯站
01月27日 16:20
尋路算法
人工智能開發(fā)者
PyTorch 指南:17個(gè)技巧讓你的深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練變得飛快!
在本文中,我會(huì)介紹一些改動(dòng)最小、影響最大的在pytorch中加速深度學(xué)習(xí)模型的方法。
AI研習(xí)社-譯站
01月26日 11:27
PyTorch
人工智能開發(fā)者
準(zhǔn)備好了嗎?GNN 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2021 年的5大應(yīng)用熱點(diǎn)
這個(gè)領(lǐng)域終于守得云開見月明。
AI研習(xí)社-譯站
01月25日 16:15
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
推薦系統(tǒng)
計(jì)算機(jī)視覺
人工智能開發(fā)者
準(zhǔn)備開始學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)?有人幫你選出了 top 8 優(yōu)質(zhì)課程:CS229、 Stat 451……
在您開始深度學(xué)習(xí)之前,強(qiáng)烈建議您學(xué)習(xí)一些入門機(jī)器學(xué)習(xí)課程,以掌握聚類,回歸,評估指標(biāo)等基本概念。
AI研習(xí)社-譯站
01月22日 11:21
機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)之間的區(qū)別,你真的清楚嗎?
ML是我們期望實(shí)現(xiàn)人工智能的方法之一。
AI研習(xí)社-譯站
01月21日 15:07
人工智能
機(jī)器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
讓審稿人更感興趣的論文標(biāo)題和摘要如何撰寫?簡潔、精確、周密是關(guān)鍵
“標(biāo)題”和“摘要”是論文給人的“第一印象” 。
AI研習(xí)社-譯站
01月20日 10:35
論文
人工智能開發(fā)者
通過機(jī)器學(xué)習(xí)識(shí)別“迪士尼在逃公主”,程序員寵女的正確打開方式!
我借用的我女兒所有迪士尼的公主人偶來建立了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
AI研習(xí)社-譯站
01月18日 16:39
圖像識(shí)別
人工智能開發(fā)者
「新奇」假設(shè)!Adam 或許不是最佳的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化器
和我平時(shí)的帖子不同,我寫的東西完全有可能是錯(cuò)的。
AI研習(xí)社-譯站
01月15日 11:42
深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者
如何選擇你的研究生院?斬獲CMU、斯坦福大學(xué)等名校博士offer的大神分享
基于這所有四種決策角度的決定會(huì)比你從單一角度的選擇好得多,這四種決策是:事業(yè)視角,身份視角,穩(wěn)定性視角和變動(dòng)性視角。
AI研習(xí)社-譯站
01月12日 18:24
自然語言處理
人工智能開發(fā)者
探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)規(guī)模下限,MNIST-1D數(shù)據(jù)集邁出了第一步
為了探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模有多大的極限,我們可能首先需要探索神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的規(guī)模到底有多小的極限。
AI研習(xí)社-譯站
01月12日 14:22
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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