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你听过 CatBoost 吗？本文教你如何使用 CatBoost 进行快速梯度提升

在本文中，我们将仔细研究一个名为CatBoost的梯度增强库。 在梯度提升中，预测是由一群弱学习者做出的。与为每个样本创建决策树的随机森林不同，在梯度增强中，树是一个接一个地创建的...

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计算机与AI的独家号
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终端超市产品识别

视障用户面临的最大挑战之一是识别杂货店和家里厨房橱柜中的包装食品。这是因为许多食品使用相同的包装，例如盒子、罐头、瓶子和罐子，只是标签上印刷的文字和图像有所不同。然而，无处不在的智...

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雨夜的博客
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浅谈 Knowledge-Injected BERTs

作者丨张成蹊 学校丨北京大学硕士生 / 字节跳动AI-Lab实习生 研究方向丨自然语言处理、命名实体识别 序 在当下的 NLP 领域，BERT 是一个绕不过的话题。 自从 20...

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AIHackers
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Circle Loss：从统一的相似性对的优化角度进行深度特征学习

论文提出了Circle loss，不仅能够对类内优化和类间优化进行单独地处理，还能根据不同的相似度值调整对应的梯度。总体而言，Circle loss更灵活，而且优化目标更明确，在多...

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机器视觉与算法建模
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工具 | 腾讯开源的一个专注于张量计算/深度学习的基础库

大家好，我是周刊菌。牛年行牛运！加入「码农周刊VIP会员」，一起牛起来！以下内容选自「码农周刊 VIP 会员」圈子，每日更新，精彩不断。码农周刊是什么？码农周刊是一份专为广大程序员...

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头条精选
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Fast Run：提高 MegEngine 模型推理性能的神奇功能

作者：王博文 | 旷视 MegEngine 架构师一、背景对于深度学习框架来说，网络的训练/推理时间是用户非常看中的。在实际生产条件下，用户设计的 NN 网络是千差万别，即使是同一...

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MegEngine Bot
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用于图优化的端到端、可转移的深度强化学习

越来越多的应用程序是由在不同加速器集上训练的大型复杂神经网络驱动的。这个过程由 ML 编译器促进，将高级计算图映射到低级、特定于设备的可执行文件。为此，ML 编译器需要解决许多优化...

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雨夜的博客
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深度学习模型大小与模型推理速度的探讨

本文将对衡量深度学习模型大小的一些常用指标，如计算量、参数量、访存量、内存占用等进行探讨，分析这些指标对模型部署推理的影响，尤其是计算量与访存量对模型推理速度的影响，并给出在不同硬...

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玩转 Serverless
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AAAI 2021：关键词指导的神经对话模型

©PaperWeekly 原创 · 作者｜金金单位｜阿里巴巴研究实习生研究方向｜推荐系统论文标题：Keyword-Guided Neural Conversational Mode...

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AIHackers
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细节满满！理解对比学习和 SimCSE，就看这 6 个知识点

‍‍‍‍‍‍©PaperWeekly 原创 · 作者 | 海晨威 研究方向 | 自然语言处理‍‍‍‍‍‍ 2020 年的 Moco 和 SimCLR 等，掀起了对比学习在 CV...

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AIHackers
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REALM：将检索集成到语言表示模型中

自然语言处理的最新进展在很大程度上建立在无监督预训练的能力之上，该预训练使用大量文本训练通用语言表示模型，无需人工注释或标签。这些预先训练好的模型，例如BERT和RoBERTa，已...

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雨夜的博客
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CVPR 2020 论文大盘点（光流篇）

前几天52CV曾经发布了一篇来自旷视研究员的光流技术相关的文章：光流估计网络调研，引起了大家的广泛关注，光流估计（Optical Flow estimation）在视频理解、动作识...

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我爱计算机视觉
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ECCV 2020 论文大盘点：遥感与航空影像处理识别篇

本文盘点 ECCV 2020 中遥感与航空影像相关论文，总计 5 篇。包含图像合成、图像分类、重建、分割等工作。下载包含这些论文的 ECCV 2020 所有论文：ECCV 2020...

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我爱计算机视觉
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华威、剑桥与三星联合提出基于时间核一致性的盲视频超分辨率

关注公众号，发现CV技术之美✎ 编 者 言 本文是第一个在深度盲VSR中研究真实视频中核的时间一致性的方法，它展示了如何通过核估计和运动补偿的相互作用以便在盲VSR中利用时间核和...

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我爱计算机视觉
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人工智能培训的过去与现在

IT培训从过去的办公软件培训，经过不断发展，到如今的人工智能培训，市场规模不断扩大，政策不断利好。本文回顾IT培训的过去，结合当前市面上企业管理培训和人工智能培训，为未来的人工智能...

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众智汇
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卷积神经网络性能优化

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AIHackers
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使用 ML.NET 实现峰值检测来排查异常

机器学习中一类问题称为峰值检测，它旨在识别与大部分时序中明显不同但临时突发的数据值。及时检测到这些可疑的个体、事件或观察值很重要，这样才能尽量减少其产生。异常情况检测是检测时序数据...

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dotnet
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重新排列视觉世界

重新排列物体（例如整理书架上的书籍、移动餐桌上的餐具或推动成堆的咖啡豆）是一项基本技能，可以使机器人与我们多样化和非结构化的世界进行物理交互。虽然对人们来说很容易，但完成这些任务对...

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雨夜的博客
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使用 MinDiff 框架减轻 ML 模型中的不公平偏见

机器学习 (ML) 的负责任研发可以在帮助解决各种社会挑战方面发挥关键作用。在谷歌，我们的研究反映了我们的人工智能原则，从帮助保护患者免受用药错误和改进洪水预测模型，到展示解决产品...

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雨夜的博客
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低数据体制下的模仿学习

强化学习 (RL) 是一种使用试错法训练代理在复杂环境中按顺序做出决策的范式，它在许多领域取得了巨大成功，包括游戏、机器人操作和芯片设计。代理通常旨在最大化他们在环境中收集的奖励总...

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雨夜的博客
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CUDA 矩阵乘法终极优化指南

作者： @马骏 | 旷视 MegEngine 架构师前言单精度矩阵乘法（SGEMM）几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例，这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU ...

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MegEngine Bot
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CVPR2021—SurFree：一个快速的无代替模型的黑盒攻击

1 前言该论文是关于黑盒对抗攻击的研究并发表于。近几年的研究表明黑盒攻击提交给目标分类器的查询数量已经显著减少，访问效率大大提升。在该论文中作者介绍了一种基于几何原理的黑盒攻击方法...

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我爱计算机视觉
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MobileNetV1 量化效果差？试试高通提出的这个方法吧

这是公众号的第 15 篇原创文章，本文大约 5500 字，阅读大约需要 15 分钟论文：《A Quantization-Friendly Separable Convolution...

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AI算法笔记
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简单盘点 CVPR 2020 的图像合成论文

点击上方“算法猿的成长“，关注公众号，选择加“星标“或“置顶”总第 147 篇文章，本文大约 3500 字，阅读大约需要 10 分钟前言 本文将简单盘点在 CVPR2020 上的图...

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AI算法笔记
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ECCV 2020 大规模实例分割挑战赛 (LVIS Challenge) 冠军方案

本文介绍 ECCV 2020 大规模实例分割挑战赛（LVIS Challenge）冠军方案，来自冠军团队 lvisTraveler 官方发布的报告：1st Place Sol...

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我爱计算机视觉

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