【pytorch_6】理解CNN神经网络卷积层池化层

本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers，该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想，通过简化问题和加速开发，实现了快速推理能力。同时，文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题，并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

作者简介携程度假AI研发团队致力于为携程旅游事业部提供丰富的AI技术产品，其中性能优化组为AI模型提供全方位的优化方案，提升推理性能降低成本࿰ ... [详细]

前言应广大粉丝要求，今天迪迦来和大家讲解一下如何去入门人工智能，也算是迪迦对自己学习人工智能这么多年的一个总结吧，本条学习路线并不会那么 ... [详细]

本文介绍了在Python张量流中使用make_merged_spec()方法合并设备规格对象的方法和语法，以及参数和返回值的说明，并提供了一个示例代码。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

本文介绍了建立分类感知器二元模型对样本数据进行分类的方法。通过建立线性模型，使用最小二乘、Logistic回归等方法进行建模，考虑到可能性的大小等因素。通过极大似然估计求得分类器的参数，使用牛顿-拉菲森迭代方法求解方程组。同时介绍了梯度上升算法和牛顿迭代的收敛速度比较。最后给出了公式法和logistic regression的实现示例。 ... [详细]

本博文基于《Amalgamationofproteinsequence,structureandtextualinformationforimprovingprote ... [详细]

OCR：用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程Matlab：商业数学软件；CUDA：CUDA™是一种由NVIDIA推 ... [详细]

转自：新智元三年半研发开支近70亿，累计亏损242亿。AI这门生意好像越来越不好做了。近日，商汤科技已向港交所递交IPO申请。招股书显示& ... [详细]

本人学习笔记，知识点均摘自于网络，用于学习和交流(如未注明出处，请提醒，将及时更正，谢谢)OS:我学习是为了上 ... [详细]

最近Google的Deepmind开始研究如何让AI做数学题。这个问题的提出非常有启发，逻辑推理，发现新知识的能力应该是强人工智能出现自我意识之前最需要发展的能力。深度学习目前可以 ... [详细]

事实上，在我们周围，“人工智能”让一切都变得更“智能”极具讽刺意味。随着人类与机器智能之间的界限变得模糊，我们的世界正在变成一个机器 ... [详细]

近期原创文章： ... [详细]

基于深度卷积神经网络的长尾视觉识别技巧包摘要近年来，挑战性长尾分布上的视觉识别技术取得了很大的进展，主要基于各种复杂的范式(如元学习)。除了这些复杂 ... [详细]