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Facebook AI 近日一项研究提出了一种新的卷积模块 IdleBlock 以及使用该模块的混合组成方法。实验表明这种简洁的新方法不仅能显著提升网络效率，而且还超过绝大多数神经网络结构搜索的工作，在同等计算成本下取得了 SOTA 表现，相信这项研究能给
大部分人对于BAT的技术有一种莫名的崇拜感，觉得只有非常牛逼和天才才能做出现在的这些系统，但经过前面两篇博文的分析，我们可以看到其实并没有什么神秘的力量和魔力融合在技术里面，而是业务的不断发展推动技术的不断发展，一步一个脚印，持续几年甚至十几年的发展，才能
近日，来自德国不来梅大学和加拿大多伦多大学的研究者提出一种新架构——可逆残差网络，可用于分类、密度估计和生成任务。而在此之前，单个架构无法在判别和生成任务上同时取得优秀性能。神经网络模型的一个主要诉求是用单个模型架构解决各种相关任务。然而，最近的许多进展都
选自arXiv，作者：Thomas Elsken 等，机器之心编译。从谷歌渐进式的架构搜索到 CMU 的可微架构搜索，利用神经网络自动搭建不同的神经网络架构已经受到广泛的关注。神经架构搜索是一个自动架构工程过程，因此成为自动化机器学习的合理发展方向。我们根
从内心讲我真的不想回答架构具体需要做什么，架构师应该具体负责什么。我从许多朋友那里了解到了很多实际案例，程序员走上架构师之路，总结起来最多的原因是因为他早前代码写的好。复杂的软件系统一定会需要做很多抽象设计、对象规划、接口规划等准备动作。也就是“上一辈程序
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