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YOLOV7提出了輔助頭的一個(gè)訓(xùn)練方法，主要目的是通過增加訓(xùn)練成本，提升精度，同時(shí)不影響推理的時(shí)間，因?yàn)檩o助頭只會(huì)出現(xiàn)在訓(xùn)練過程中。...
在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)該有多復(fù)雜的問題，即它應(yīng)該有多少層，或者它的濾波器矩陣應(yīng)該有多大。這個(gè)問題沒有簡單的答案。與此相關(guān)，討論網(wǎng)絡(luò)過擬合和欠擬合非常重要。過擬合是模型過于復(fù)雜且參數(shù)過多的結(jié)果。我們可以通過比較訓(xùn)練數(shù)據(jù)損失和測(cè)試數(shù)據(jù)損失來確定預(yù)測(cè)模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)的擬合是太差還是太好。...
在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了遠(yuǎn)超 SOTA 的結(jié)果。特別是，這篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型，在零樣本推理任務(wù)上達(dá)到平均 63.1 的分?jǐn)?shù)，只比完整精度模型低了 5.8 分，且比之前的 SOTA 方法平滑量高出了 12.7，...
人工智能涵蓋了從訓(xùn)練算法到推理的方方面面。它包括大量的訓(xùn)練計(jì)劃，以及可以適應(yīng)微型物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的tinyML算法。此外，它越來越多地用于芯片設(shè)計(jì)的許多方面，以及在晶圓廠中，以關(guān)聯(lián)來自這些芯片的制造、檢查、計(jì)量和測(cè)試的數(shù)據(jù)。它甚至在現(xiàn)場(chǎng)用于識(shí)別故障模式，這些模式可以反饋到未來的設(shè)計(jì)和制造過程中。...
使用機(jī)器視覺進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)需要 AI 模型/算法在 AI 芯片、FPGA 或模塊上運(yùn)行。它們通常被稱為“人工智能引擎”。在首次訓(xùn)練后，可以部署 AI 模型以在適當(dāng)?shù)挠布线\(yùn)行，以做出預(yù)測(cè)和/或決策，通常稱為“推理”。確保硬件開發(fā)能夠跟上新 AI 模型的創(chuàng)新非常重要。...
除了頂尖的圖像質(zhì)量，擴(kuò)散模型還帶來了許多其他好處，包括不需要對(duì)抗性訓(xùn)練。對(duì)抗訓(xùn)練的困難是有據(jù)可查的。在訓(xùn)練效率的話題上，擴(kuò)散模型還具有可伸縮性和并行性的額外好處。...
NAND、DRAM等核心存儲(chǔ)器在制程方面臨近極限，不斷探索“3D”等多維解決方案。HBM基于其高寬帶特性，成為了高性能GPU的核心組件，市場(chǎng)前景廣闊。...
Boosting是一種集成技術(shù)，嘗試從多個(gè)弱分類器創(chuàng)建強(qiáng)分類器。這是通過從訓(xùn)練數(shù)據(jù)構(gòu)建模型，然后創(chuàng)建第二個(gè)模型來嘗試糾正第一個(gè)模型中的錯(cuò)誤來完成的。添加模型，直到完美預(yù)測(cè)訓(xùn)練集或添加最大數(shù)量的模型為止。...
推薦系統(tǒng)是一種人工智能或人工智能算法，通常與機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)，使用大數(shù)據(jù)向消費(fèi)者建議或推薦其他產(chǎn)品。這些推薦可以基于各種標(biāo)準(zhǔn)，包括過去的購買、搜索歷史記錄、人口統(tǒng)計(jì)信息和其他因素。推薦系統(tǒng)非常有用，因?yàn)樗鼈兛梢詭椭脩袅私庾约簾o法自行找到的產(chǎn)品和服務(wù)。...
圖靈測(cè)試在 20 世紀(jì) 50 年代已經(jīng)提出，那時(shí)沒有計(jì)算機(jī)。圖靈測(cè)試指測(cè)試者與被測(cè)試者（一個(gè)人或一臺(tái)機(jī)器）隔開的情況下，通過一些裝置（如鍵盤）向被測(cè)試者隨意提問。進(jìn)行多次測(cè)試后，如果機(jī)器讓平均每個(gè)參與者做出超過 30% 的誤判，那么這臺(tái)機(jī)器就通過了測(cè)試，并被認(rèn)為具有人類智能。以前有一些人可能不理解，...
人工智能的發(fā)展歷史只有六七十年。人工智能也叫人造智能，就是由人制造出來的模仿人的智能，一般通過機(jī)器人、計(jì)算機(jī)等載體表現(xiàn)出來。人工智能有兩個(gè)重要概念：一個(gè)是通用人工智能或者叫強(qiáng)人工智能，如果這種智能系統(tǒng)的功能、能力和人一樣，甚至超過人，就叫強(qiáng)人工智能系統(tǒng)。...
九章云極、亞馬遜云科技、華為云、阿里云、騰訊云、Databricks和百度云被評(píng)為國內(nèi)AI基礎(chǔ)軟件市場(chǎng)的 "領(lǐng)導(dǎo)者"。...
數(shù)據(jù)在 MaaS 時(shí)代很重要，市場(chǎng)的火熱映射到具體的企業(yè)行為上，表現(xiàn)為大批量垂直模型的推出、數(shù)據(jù)庫企業(yè)融資數(shù)量增加、數(shù)據(jù)庫使用量陡然增長等。...
Transformer 本質(zhì)上是一個(gè) Encoder-Decoder 架構(gòu)。因此中間部分的 Transformer 可以分為兩個(gè)部分：編碼組件和解碼組件。...
AI 模型構(gòu)建的過程 模型構(gòu)建主要包括 5 個(gè)階段，分別為模型設(shè)計(jì)、特征工程、模型訓(xùn)練、模型驗(yàn)證、模型融合。...
千億參數(shù)的星辰大模型發(fā)布。從2021年10月啟動(dòng)自研城市治理大模型，星辰大模型已經(jīng)走過語義大模型、多模態(tài)大模型、語音大模型到下一代數(shù)字人的階段發(fā)展，2023年6月發(fā)布百億參數(shù)大模型，短短4個(gè)月后就發(fā)布千億參數(shù)大模型，用迅猛發(fā)展來總結(jié)應(yīng)該是準(zhǔn)確的單詞。...
人的視覺識(shí)別過程是一個(gè)層次性的關(guān)系，從最初級(jí)的視覺皮層一直到更高級(jí)的皮層，從簡單的視覺邊緣特征到線條的方向性，再到線條之間的組合，如角等更高維特征的形成，直到形成物體的感知。...
本報(bào)告是房超教授在2023年10月14-15日由中國人工智能學(xué)會(huì)（CAAI）主辦、CAAI人工智能倫理與治理工委會(huì)承辦的“首屆人工智能倫理與治理大會(huì)”上進(jìn)行的邀請(qǐng)報(bào)告《人工智能安全一體化治理：基本原理與框架》。...
經(jīng)過一個(gè)前饋全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取和表示變換。為了訓(xùn)練更深層的模型，還使用了殘差連接、層規(guī)范化等技術(shù)。位置編碼為模型加入了順序信息。大量的參數(shù)支持復(fù)雜的語義計(jì)算。...
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