電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個(gè)詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無章的內(nèi)容中，準(zhǔn)確、容易地識(shí)別，輸出需要的圖像/語音
2022-10-23 00:19:00
24517 分布式深度學(xué)習(xí)框架中，包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機(jī)優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機(jī)制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊?，F(xiàn)有的算法一般采用隨機(jī)置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式，隨機(jī)優(yōu)化算法（例如隨機(jī)梯度法）的本地訓(xùn)練算法，同步或者異步通信機(jī)制，以及參數(shù)平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:2213627 
隨著預(yù)訓(xùn)練語言模型(PLMs)的不斷發(fā)展，各種NLP任務(wù)設(shè)置上都取得了不俗的性能。盡管PLMs可以從大量語料庫中學(xué)習(xí)一定的知識(shí)，但仍舊存在很多問題，如知識(shí)量有限、受訓(xùn)練數(shù)據(jù)長尾分布影響魯棒性不好
2022-04-02 17:21:438830 NLP領(lǐng)域的研究目前由像RoBERTa等經(jīng)過數(shù)十億個(gè)字符的語料經(jīng)過預(yù)訓(xùn)練的模型匯主導(dǎo)。那么對(duì)于一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型，對(duì)于不同量級(jí)下的預(yù)訓(xùn)練數(shù)據(jù)能夠提取到的知識(shí)和能力有何不同？
2023-03-03 11:21:511353 訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦，試了好幾個(gè)模型壓縮了也不行，ram占用過大，有無解決方案？
2023-08-04 09:16:28
Edge Impulse是一個(gè)應(yīng)用于嵌入式領(lǐng)域的在線的機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)站，不僅為用戶提供了一些現(xiàn)成的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型以供訓(xùn)練，還能直接將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換成能在單片機(jī)MCU上運(yùn)行的代碼，使用方便，容易上手。本文
2021-12-20 06:51:26
工具篇Flair之訓(xùn)練模型教程
2020-04-27 14:03:05
)，其中y取值1或-1（代表二分類的類別標(biāo)簽），這也是GBDT可以用來解決分類問題的原因。模型訓(xùn)練代碼地址 https://github.com/qianshuang/ml-expdef train
2019-01-23 14:38:58
PaddlePaddle Fluid版本的PaddlePaddle如何在訓(xùn)練前加載此前訓(xùn)練好的模型？
2019-04-15 11:19:15
本教程以實(shí)際應(yīng)用、工程開發(fā)為目的，著重介紹模型訓(xùn)練過程中遇到的實(shí)際問題和方法。在機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)中，主要涉及三大部分，分別是數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)及優(yōu)化器。本文也按順序的依次介紹數(shù)據(jù)、模型和損失函數(shù)
2018-12-21 09:18:02
能否直接調(diào)用訓(xùn)練好的模型文件？
2021-06-22 14:51:03
本帖最后由 wcl86 于 2021-9-9 10:39 編輯
`labview調(diào)用深度學(xué)習(xí)tensorflow模型非常簡單，效果如下，附上源碼和訓(xùn)練過的模型：[hide][/hide
2021-06-03 16:38:25
準(zhǔn)備開始為家貓做模型訓(xùn)練檢測(cè)，要去官網(wǎng)https://maix.sipeed.com/home 注冊(cè)帳號(hào)，文章尾部的視頻是官方的，與目前網(wǎng)站略有出路，說明訓(xùn)練網(wǎng)站的功能更新得很快。其實(shí)整個(gè)的過程
2022-06-26 21:19:40
TOP1的桂冠，可想大家對(duì)本書的認(rèn)可和支持！
這本書為什么如此受歡迎？它究竟講了什么？下面就給大家詳細(xì)~~
本書主要內(nèi)容
本書圍繞大語言模型構(gòu)建的四個(gè)主要階段——預(yù)訓(xùn)練、有監(jiān)督微調(diào)、獎(jiǎng)勵(lì)建模和強(qiáng)化
2024-03-11 15:16:39
，導(dǎo)出onnx
這里就取了個(gè)巧，直接用torch官方庫里面預(yù)訓(xùn)練好的模型導(dǎo)出來，得到onnx模型。后續(xù)還可以進(jìn)一步轉(zhuǎn)化為-sim.onnx文件，做了一定的簡化，不過差別不大。
import torch
2023-12-10 16:34:43
` EasyDL網(wǎng)站可以免費(fèi)生成針對(duì)EdgeBoard板卡FZ5的離線訓(xùn)練模型SDK，該SDK可以完美與FZ5硬件契合，最重要的是——free(免費(fèi))。下面就是針對(duì)FZ5生成模型SDK的實(shí)例——圖片
2021-03-23 14:32:35
的模型似乎只提供了更多的圖像，而世界上并不缺少圖像。研究生成模型有幾個(gè)原因，包括： ●從生成模型中進(jìn)行訓(xùn)練和采樣是對(duì)我們表示和操作高維概率分布能力的極好測(cè)試。高維概率分布是...
2021-09-15 06:03:29
醫(yī)療模型人訓(xùn)練系統(tǒng)是為滿足廣大醫(yī)學(xué)生的需要而設(shè)計(jì)的。我國現(xiàn)代醫(yī)療模擬技術(shù)的發(fā)展處于剛剛起步階段，大部分仿真系統(tǒng)產(chǎn)品都源于國外，雖然對(duì)于模擬人仿真已經(jīng)出現(xiàn)一些產(chǎn)品，但那些產(chǎn)品只是就模擬人的某一部分，某一個(gè)功能實(shí)現(xiàn)的仿真，沒有一個(gè)完整的系統(tǒng)綜合其所有功能。
2019-08-19 08:32:45
RS-LiDAR-Algorithms 感知算法。經(jīng)過與多個(gè)自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)團(tuán)隊(duì)的聯(lián)合調(diào)試打磨，RS-LiDAR-Algorithms 目前已經(jīng)可以駕馭常見的大部分自動(dòng)駕駛場(chǎng)景，其以內(nèi)測(cè)為主的階段性使命已經(jīng)完成。速騰
2017-12-15 14:20:48
增加學(xué)習(xí)功能并應(yīng)用于機(jī)器學(xué) 習(xí)，發(fā)明了感知器算法[20]，該算法使用 MCP 模型能夠 采用梯度下降法從訓(xùn)練樣本中自動(dòng)學(xué)習(xí)并更新權(quán) 值，并能對(duì)輸入的多維數(shù)據(jù)進(jìn)行二分類，其理論與實(shí) 踐的效果引起了
2022-08-02 10:39:39
問題最近在Ubuntu上使用Nvidia GPU訓(xùn)練模型的時(shí)候，沒有問題，過一會(huì)再訓(xùn)練出現(xiàn)非?？D，使用nvidia-smi查看發(fā)現(xiàn)，顯示GPU的風(fēng)扇和電源報(bào)錯(cuò)：解決方案自動(dòng)風(fēng)扇控制在nvidia
2022-01-03 08:24:09
CV：基于Keras利用訓(xùn)練好的hdf5模型進(jìn)行目標(biāo)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)輸出模型中的臉部表情或性別的gradcam(可視化)
2018-12-27 16:48:28
一個(gè)超平面上的線性二分類模型。作為原著第二章，實(shí)在是簡單得不能再簡單了。然而實(shí)際運(yùn)用中，越簡單的模型往往生命力越頑強(qiáng)。這里唯一需要補(bǔ)充的是，感知機(jī)是個(gè)在線學(xué)習(xí)模型，學(xué)習(xí)一個(gè)訓(xùn)練實(shí)例后，就可以更新整個(gè)
2019-01-14 11:15:41
使用TensorFlow的transform_graph工具生成一個(gè)優(yōu)化的8位模型，該模型效率更高，但精度較低。
4.在設(shè)備上對(duì)優(yōu)化的模型進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試，并選擇最符合您部署需求的模型。
本教程使用預(yù)訓(xùn)練
2023-08-02 06:43:57
我正在嘗試使用 eIQ 門戶訓(xùn)練人臉檢測(cè)模型。我正在嘗試從 tensorflow 數(shù)據(jù)集 (tfds) 導(dǎo)入數(shù)據(jù)集，特別是 coco/2017 數(shù)據(jù)集。但是，我只想導(dǎo)入 wider_face。但是，當(dāng)我嘗試這樣做時(shí)，會(huì)出現(xiàn)導(dǎo)入程序錯(cuò)誤，如下圖所示。任何幫助都可以。
2023-04-06 08:45:14
無法確定如何轉(zhuǎn)換 PyTorch 掩碼 R-CNN 模型以配合OpenVINO?使用。
2023-08-15 07:04:51
PyTorch Hub 加載預(yù)訓(xùn)練的 YOLOv5s 模型，model并傳遞圖像進(jìn)行推理。'yolov5s'是最輕最快的 YOLOv5 型號(hào)。有關(guān)所有可用模型的詳細(xì)信息，請(qǐng)參閱自述文件。詳細(xì)示例此示例
2022-07-22 16:02:42
（1 GPU）和時(shí)間（24小時(shí)）資源下從頭開始訓(xùn)練ViT模型。首先，提出了一種向ViT架構(gòu)添加局部性的有效方法。其次，開發(fā)了一種新的圖像大小課程學(xué)習(xí)策略，該策略允許在訓(xùn)練開始時(shí)減少從每個(gè)圖像中提
2022-11-24 14:56:31
永磁交流伺服電機(jī)模型是什么？永磁交流伺服電機(jī)模型有哪幾種控制策略？
2021-09-27 06:04:42
到準(zhǔn)備模型，然后再在邊緣的嵌入式系統(tǒng)上運(yùn)行。訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型是過程的工作量和時(shí)間密集型部分，其中通過提供需要時(shí)間和
2021-10-27 06:34:15
深度融合模型的特點(diǎn)，背景深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練完成之后，部署并應(yīng)用在生產(chǎn)環(huán)境的這一步至關(guān)重要，畢竟訓(xùn)練出來的模型不能只接受一些公開數(shù)據(jù)集和榜單的檢驗(yàn)，還需要在真正的業(yè)務(wù)場(chǎng)景下創(chuàng)造價(jià)值，不能只是為了PR而
2021-07-16 06:08:20
tensorflow模型部署系列的一部分，用于tflite實(shí)現(xiàn)通用模型的部署。本文主要使用pb格式的模型文件，其它格式的模型文件請(qǐng)先進(jìn)行格式轉(zhuǎn)換，參考tensorflow模型部署系列————預(yù)訓(xùn)練模型導(dǎo)出。從...
2021-12-22 06:51:18
)，其中y取值1或-1（代表二分類的類別標(biāo)簽），這也是GBDT可以用來解決分類問題的原因。模型訓(xùn)練代碼地址 https://github.com/qianshuang/ml-expdef train
2019-01-25 15:02:15
請(qǐng)問LIDAR感知挑戰(zhàn)有哪些？
2021-06-17 11:49:08
目前官方的線上模型訓(xùn)練只支持K210，請(qǐng)問K510什么時(shí)候可以支持
2023-09-13 06:12:13
我在matlab中訓(xùn)練好了一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，想在labview中調(diào)用，請(qǐng)問應(yīng)該怎么做呢？或者labview有自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工具包嗎？
2018-07-05 17:32:32
基于模型的動(dòng)態(tài)測(cè)試工具TPTTPT特性PikeTec公司是全球知名的基于模型的嵌入式系統(tǒng)測(cè)試工具TPT的軟件供應(yīng)商，總部位于德國柏林，其創(chuàng)始人均在戴姆勒公司擁有十多年的軟件測(cè)試經(jīng)驗(yàn)。TPT作為針對(duì)
2022-07-25 15:35:26
分析動(dòng)態(tài)自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)安全模型P2DR的缺陷，提出對(duì)P2DR模型的幾點(diǎn)改進(jìn)建議。針對(duì)模型中策略相關(guān)不足設(shè)計(jì)了一個(gè)策略部署模型，該部署模型實(shí)現(xiàn)了策略統(tǒng)一定制、自動(dòng)分發(fā)、自適應(yīng)管
2009-04-13 09:40:16
27 在介紹策略、域和策略目標(biāo)等基本概念的基礎(chǔ)上，提出了一個(gè)通用性的策略部署模型，該模型采用基于域的分層結(jié)構(gòu)，把策略存儲(chǔ)在離策略目標(biāo)最近的域中，并以遞增式算法進(jìn)行收
2009-05-25 21:47:027 最佳捕魚策略的數(shù)學(xué)模型本文的數(shù)學(xué)模型提法清楚，相對(duì)于捕撈強(qiáng)度遞增的不同預(yù)測(cè)值，對(duì)魚群變化進(jìn)行動(dòng)態(tài)模撥。
2009-09-16 11:37:32113 本文通過對(duì)水印系統(tǒng)感知特性和感知現(xiàn)象的討論，分析watson感知模型設(shè)計(jì)思想，研究Watson感知模型的應(yīng)用。
2011-09-01 10:14:502888 水印系統(tǒng)不可能產(chǎn)生不可察覺的水印，其感知性只能用高低來衡量。這就需要對(duì)水印的感知性進(jìn)行感知效果評(píng)價(jià)及建立相應(yīng)的感知模型進(jìn)行描述。本文通過對(duì)水印系統(tǒng)感知特性和感知現(xiàn)
2011-10-13 17:05:3824 霧霾監(jiān)測(cè)點(diǎn)作為霧霾數(shù)據(jù)感知的源頭，由于缺乏有效的評(píng)價(jià)方法，導(dǎo)致感知的數(shù)據(jù)不可靠。針對(duì)此問題，提出一種感知源信任評(píng)價(jià)和篩選模型，該模型采用數(shù)據(jù)觸發(fā)檢測(cè)方式來進(jìn)行。當(dāng)感知源的數(shù)據(jù)到達(dá)時(shí)，首先
2017-12-23 10:34:460 由于觸覺是一種主動(dòng)的感覺，即感覺器官在感覺過程中被移動(dòng)，所以這些模型經(jīng)常描述優(yōu)化感知結(jié)果的運(yùn)動(dòng)策略。
2018-05-03 16:18:554458 深度學(xué)習(xí)模型和數(shù)據(jù)集的規(guī)模增長速度已經(jīng)讓 GPU 算力也開始捉襟見肘，如果你的 GPU 連一個(gè)樣本都容不下，你要如何訓(xùn)練大批量模型？通過本文介紹的方法，我們可以在訓(xùn)練批量甚至單個(gè)訓(xùn)練樣本大于 GPU
2018-12-03 17:24:01676 在三維非剛性模型分析中，通常需要對(duì)不同姿態(tài)下的模型進(jìn)行配準(zhǔn)。針對(duì)傳統(tǒng)配準(zhǔn)算法存在復(fù)雜度高、計(jì)算量大、精確度低等問題，提出一種新的基于分層策略的三維非剛性模型配準(zhǔn)算法。首先，定義熱核簽名函數(shù)為模型
2019-01-23 14:50:483 正如我們?cè)诒疚闹兴觯琔LMFiT使用新穎的NLP技術(shù)取得了令人矚目的成果。該方法對(duì)預(yù)訓(xùn)練語言模型進(jìn)行微調(diào)，將其在WikiText-103數(shù)據(jù)集（維基百科的長期依賴語言建模數(shù)據(jù)集Wikitext之一）上訓(xùn)練，從而得到新數(shù)據(jù)集，通過這種方式使其不會(huì)忘記之前學(xué)過的內(nèi)容。
2019-04-04 11:26:2623207 
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，通常是通過學(xué)習(xí)某一組輸入特征與輸出目標(biāo)之間的映射來進(jìn)行的。一般來說，對(duì)于映射的學(xué)習(xí)是通過優(yōu)化某些成本函數(shù)，來使預(yù)測(cè)的誤差最小化。在訓(xùn)練出最佳模型之后，將其正式發(fā)布上線，再根據(jù)未來
2020-04-10 08:00:000 在這篇文章中，我會(huì)介紹一篇最新的預(yù)訓(xùn)練語言模型的論文，出自MASS的同一作者。這篇文章的亮點(diǎn)是：將兩種經(jīng)典的預(yù)訓(xùn)練語言模型（MaskedLanguage Model, Permuted
2020-11-02 15:09:362354 本文把對(duì)抗訓(xùn)練用到了預(yù)訓(xùn)練和微調(diào)兩個(gè)階段，對(duì)抗訓(xùn)練的方法是針對(duì)embedding space，通過最大化對(duì)抗損失、最小化模型損失的方式進(jìn)行對(duì)抗，在下游任務(wù)上取得了一致的效果提升。 有趣的是，這種對(duì)抗
2020-11-02 15:26:491818 
本期推送介紹了哈工大訊飛聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室在自然語言處理重要國際會(huì)議COLING 2020上發(fā)表的工作，提出了一種字符感知預(yù)訓(xùn)練模型CharBERT，在多個(gè)自然語言處理任務(wù)中取得顯著性能提升，并且大幅度
2020-11-27 10:47:091595 
量化感知訓(xùn)練（Quantization Aware Training ）是在模型中插入偽量化模塊（fake\_quant module）模擬量化模型在推理過程中進(jìn)行的舍入（r...
2020-12-08 22:57:051733 導(dǎo)讀：預(yù)訓(xùn)練模型在NLP大放異彩，并開啟了預(yù)訓(xùn)練-微調(diào)的NLP范式時(shí)代。由于工業(yè)領(lǐng)域相關(guān)業(yè)務(wù)的復(fù)雜性，以及工業(yè)應(yīng)用對(duì)推理性能的要求，大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型往往不能簡單直接地被應(yīng)用于NLP業(yè)務(wù)中。本文將為
2020-12-31 10:17:112227 
。這些大模型的出現(xiàn)讓普通研究者越發(fā)絕望：沒有「鈔能力」、沒有一大堆 GPU 就做不了 AI 研究了嗎？ 在此背景下，部分研究者開始思考：如何讓這些大模型的訓(xùn)練變得更加接地氣？也就是說，怎么用更少的卡訓(xùn)練更大的模型？ 為了解決這個(gè)問題，來自微軟、加州大學(xué)默塞德分校的研究
2021-02-11 09:04:002184 
為提高卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)目標(biāo)檢測(cè)模型精度并增強(qiáng)檢測(cè)器對(duì)小目標(biāo)的檢測(cè)能力，提出一種脫離預(yù)訓(xùn)練的多尺度目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)模型。采用脫離預(yù)訓(xùn)練檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)使其達(dá)到甚至超過預(yù)訓(xùn)練模型的精度，針對(duì)小目標(biāo)特點(diǎn)
2021-04-02 11:35:5026 作為模型的初始化詞向量。但是，隨機(jī)詞向量存在不具備語乂和語法信息的缺點(diǎn);預(yù)訓(xùn)練詞向量存在¨一詞-乂”的缺點(diǎn)，無法為模型提供具備上下文依賴的詞向量。針對(duì)該問題，提岀了一種基于預(yù)訓(xùn)練模型BERT和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)
2021-04-20 14:29:0619 針對(duì)孿生區(qū)域候選網(wǎng)絡(luò)（RPN）易受干擾且目標(biāo)丟失后無法跟蹤的問題，引人錨框掩碼網(wǎng)絡(luò)機(jī)制，設(shè)計(jì)種新型孿生RPN模型。設(shè)置多尺度模板圖片，并將其與目標(biāo)圖片進(jìn)行卷積操作，實(shí)現(xiàn)全圖檢測(cè)以避免目標(biāo)丟失。通過
2021-06-08 14:58:1318 基于多層感知機(jī)模型的自適應(yīng)簡化率預(yù)測(cè)
2021-06-21 16:27:298 本文關(guān)注于向大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練語言模型（如RoBERTa、BERT等）中融入知識(shí)。
2021-06-23 15:07:313536 
在某一方面的智能程度。具體來說是，領(lǐng)域?qū)＜胰斯?gòu)造標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集，然后在其上訓(xùn)練及評(píng)價(jià)相關(guān)模型及方法。但由于相關(guān)技術(shù)的限制，要想獲得效果更好、能力更強(qiáng)的模型，往往需要在大量的有標(biāo)注的數(shù)據(jù)上進(jìn)行訓(xùn)練。 近期預(yù)訓(xùn)練模型的
2021-09-06 10:06:533378 
NVIDIA Megatron 是一個(gè)基于 PyTorch 的框架，用于訓(xùn)練基于 Transformer 架構(gòu)的巨型語言模型。本系列文章將詳細(xì)介紹Megatron的設(shè)計(jì)和實(shí)踐，探索這一框架如何助力
2021-10-20 09:25:432096 2021 OPPO開發(fā)者大會(huì)：NLP預(yù)訓(xùn)練大模型 2021 OPPO開發(fā)者大會(huì)上介紹了融合知識(shí)的NLP預(yù)訓(xùn)練大模型。 責(zé)任編輯：haq
2021-10-27 14:18:411504 
NLP中，預(yù)訓(xùn)練大模型Finetune是一種非常常見的解決問題的范式。利用在海量文本上預(yù)訓(xùn)練得到的Bert、GPT等模型，在下游不同任務(wù)上分別進(jìn)行finetune，得到下游任務(wù)的模型。然而，這種方式
2022-03-21 15:33:301867 由于亂序語言模型不使用[MASK]標(biāo)記，減輕了預(yù)訓(xùn)練任務(wù)與微調(diào)任務(wù)之間的gap，并由于預(yù)測(cè)空間大小為輸入序列長度，使得計(jì)算效率高于掩碼語言模型。PERT模型結(jié)構(gòu)與BERT模型一致，因此在下游預(yù)訓(xùn)練時(shí)，不需要修改原始BERT模型的任何代碼與腳本。
2022-05-10 15:01:271193 TAO 工具提供提供 QAT (Quantize Aware Training) 量化感知的訓(xùn)練模式，不過目前 QAT 效果還在驗(yàn)證當(dāng)中，倒也不急于使用，因此我們還是以標(biāo)準(zhǔn)模式來訓(xùn)練，就是將配置文件
2022-05-13 10:57:191192 為了減輕上述問題，提出了NoisyTune方法，即，在finetune前加入給預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)增加少量噪音，給原始模型增加一些擾動(dòng)，從而提高預(yù)訓(xùn)練語言模型在下游任務(wù)的效果，如下圖所示，
2022-06-07 09:57:322006 本文對(duì)任務(wù)低維本征子空間的探索是基于 prompt tuning, 而不是fine-tuning。原因是預(yù)訓(xùn)練模型的參數(shù)實(shí)在是太多了，很難找到這么多參數(shù)的低維本征子空間。作者基于之前的工作提出
2022-07-08 11:28:24954 表示輸入的特征，在傳統(tǒng)的對(duì)抗訓(xùn)練中， 通常是 token 序列或者是 token 的 embedding， 表示 ground truth. 對(duì)于由 參數(shù)化的模型，模型的預(yù)測(cè)結(jié)果可以表示為 。
2022-07-08 16:57:091062 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）在深度學(xué)習(xí)中，經(jīng)常聽到一個(gè)詞“模型訓(xùn)練”，但是模型是什么？又是怎么訓(xùn)練的？在人工智能中，面對(duì)大量的數(shù)據(jù)，要在雜亂無章的內(nèi)容中，準(zhǔn)確、容易地識(shí)別，輸出需要的圖像/語音
2022-10-23 00:20:037397 隨著BERT、GPT等預(yù)訓(xùn)練模型取得成功，預(yù)訓(xùn)-微調(diào)范式已經(jīng)被運(yùn)用在自然語言處理、計(jì)算機(jī)視覺、多模態(tài)語言模型等多種場(chǎng)景，越來越多的預(yù)訓(xùn)練模型取得了優(yōu)異的效果。
2022-11-08 09:57:193777 ON Semiconductor Gen3 掃描 LiDAR 演示器的性能測(cè)量和模型驗(yàn)證
2022-11-15 20:12:520 NVIDIA 發(fā)布了 TAO 工具套件 4.0 。該工具套件通過全新的 AutoML 功能、與第三方 MLOPs 服務(wù)的集成以及新的預(yù)訓(xùn)練視覺 AI 模型提高開發(fā)者的生產(chǎn)力。該工具套件的企業(yè)版現(xiàn)在
2022-12-15 19:40:06737 2022年下半年開始，涌現(xiàn)出一大批“大模型”的優(yōu)秀應(yīng)用，其中比較出圈的當(dāng)屬AI作畫與ChatGPT，刷爆了各類社交平臺(tái)，其讓人驚艷的效果，讓AI以一個(gè)鮮明的姿態(tài)，站到了廣大民眾面前，讓不懂AI的人也能直觀地體會(huì)到AI的強(qiáng)大。大模型即大規(guī)模預(yù)訓(xùn)練模型 。
2023-02-20 14:09:111424 
BERT類模型的工作模式簡單，但取得的效果也是極佳的，其在各項(xiàng)任務(wù)上的良好表現(xiàn)主要得益于其在大量無監(jiān)督文本上學(xué)習(xí)到的文本表征能力。那么如何從語言學(xué)的特征角度來衡量一個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型的究竟學(xué)習(xí)到了什么樣的語言學(xué)文本知識(shí)呢？
2023-03-03 11:20:00931 預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。 如果要教一個(gè)剛學(xué)會(huì)走路的孩子什么是獨(dú)角獸，那么我們首先應(yīng)
2023-04-04 01:45:021055 作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的 “github”，HuggingFace 已經(jīng)共享了超過 100,000 個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型
2023-05-19 15:57:43512 
預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。
2023-05-25 17:10:09613 本文章將依次介紹如何將Pytorch自訓(xùn)練模型經(jīng)過一系列變換變成OpenVINO IR模型形式，而后使用OpenVINO Python API 對(duì)IR模型進(jìn)行推理，并將推理結(jié)果通過OpenCV API顯示在實(shí)時(shí)畫面上。
2023-06-07 09:31:421092 
前文說過，用Megatron做分布式訓(xùn)練的開源大模型有很多，我們選用的是THUDM開源的CodeGeeX（代碼生成式大模型，類比于openAI Codex）。選用它的原因是“完全開源”與“清晰的模型架構(gòu)和預(yù)訓(xùn)練配置圖”，能幫助我們高效閱讀源碼。我們?cè)賮砘仡櫹逻@兩張圖。
2023-06-07 15:08:242323 
在一些非自然圖像中要比傳統(tǒng)模型表現(xiàn)更好 CoOp 增加一些 prompt 會(huì)讓模型能力進(jìn)一步提升 怎么讓能力更好？可以引入其他知識(shí)，即其他的預(yù)訓(xùn)練模型，包括大語言模型、多模態(tài)模型 也包括
2023-06-15 16:36:11296 
ai大模型和小模型的區(qū)別? 人工智能領(lǐng)域中的模型分為兩種，一種是大模型，另一種是小模型，兩者在訓(xùn)練和應(yīng)用中有著明顯的區(qū)別。 本文將從定義、特點(diǎn)、應(yīng)用等方面詳細(xì)介紹這兩種模型的區(qū)別。 一、概念定義
2023-08-08 17:30:544787 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型訓(xùn)練步驟? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種常用的深度學(xué)習(xí)算法，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等諸多領(lǐng)域。CNN
2023-08-21 16:42:00955 在《英特爾銳炫 顯卡+ oneAPI 和 OpenVINO 實(shí)現(xiàn)英特爾 視頻 AI 計(jì)算盒訓(xùn)推一體-上篇》一文中，我們?cè)敿?xì)介紹基于英特爾 獨(dú)立顯卡搭建 YOLOv7 模型的訓(xùn)練環(huán)境，并完成了 YOLOv7 模型訓(xùn)練，獲得了最佳精度的模型權(quán)重。
2023-08-25 11:08:58851 
生成式AI和大語言模型（LLM）正在以難以置信的方式吸引全世界的目光，本文簡要介紹了大語言模型，訓(xùn)練這些模型帶來的硬件挑戰(zhàn)，以及GPU和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)如何針對(duì)訓(xùn)練的工作負(fù)載不斷優(yōu)化硬件。
2023-09-01 17:14:561065 
華為盤古大模型以Transformer模型架構(gòu)為基礎(chǔ)，利用深層學(xué)習(xí)技術(shù)進(jìn)行訓(xùn)練。模型的每個(gè)數(shù)量達(dá)到2.6億個(gè)，是目前世界上最大的漢語預(yù)備訓(xùn)練模型之一。這些模型包含許多小模型，其中最大的模型包含1億4千萬個(gè)參數(shù)。
2023-09-05 09:55:561304 前面已經(jīng)講過了Yolov5模型目標(biāo)檢測(cè)和分類模型訓(xùn)練流程，這一篇講解一下yolov5模型結(jié)構(gòu)，數(shù)據(jù)增強(qiáng)，以及訓(xùn)練策略。
2023-09-11 11:15:21979 
近期，一支來自中國的研究團(tuán)隊(duì)正是針對(duì)這些問題提出了解決方案，他們推出了FLM-101B模型及其配套的訓(xùn)練策略。FLM-101B不僅大幅降低了訓(xùn)練成本，而且其性能表現(xiàn)仍然非常出色，它是目前訓(xùn)練成本最低的100B+ LLM。
2023-09-12 16:30:30952 
finetune）、rlhf(optional). ?State of GPT：大神 Andrej 揭秘 OpenAI 大模型原理和訓(xùn)練過程 。 supervised finetune 一般在 base
2023-09-19 10:00:06530 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模型
2023-12-21 10:50:05562 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)工件切割分離點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
2023-12-22 11:07:46318 
谷歌模型訓(xùn)練軟件主要是指ELECTRA，這是一種新的預(yù)訓(xùn)練方法，源自谷歌AI。ELECTRA不僅擁有BERT的優(yōu)勢(shì)，而且在效率上更勝一籌。
2024-02-29 17:37:39362 谷歌在模型訓(xùn)練方面提供了一些強(qiáng)大的軟件工具和平臺(tái)。以下是幾個(gè)常用的谷歌模型訓(xùn)練軟件及其特點(diǎn)。
2024-03-01 16:24:01219
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，首先預(yù)定義一個(gè)大小為
工商網(wǎng)監(jiān)
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