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天行九歌 rusbme
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在一篇 ICLR 2020 Spotlight 论文中，DeepMind 和哈佛大学的研究者构建了一个基于 AI 的虚拟小鼠，能够执行跑、跳、觅食、击球等多项复杂任务。他们还尝试用神经科学技术来理解这个「人造大脑」如何控制其行为。或许这一成果可以为我们提供
对于动辄上百 M 大小的神经网络来说，模型压缩能够减少它们的内存占用、通信带宽和计算复杂度等，以便更好地进行应用部署。最近，来自 Facebook AI 的研究者提出了一种新的模型量化压缩技术 Quant-Noise，让神经网络在不降低性能的前提下，内存占
首先我们先初始一个神经网络模型，然后我们通过训练集误差来确定我们算法是否处于高偏差问题，如果确实处于高偏差的问题，那么我们此时要做的就是选择一个新的神经网络，比如更多的隐藏层或者隐藏单元的网络，或许你能找到一个更合适解决此问题的新的网络架构，要想找到一个新
事实上，你的模型可能还停留在石器时代的水平。估计你还在用32位精度或*GASP*训练，甚至可能只在单GPU上训练。如果市面上有99个加速指南，但你可能只看过1个?但这份终极指南，会一步步教你清除模型中所有的。例子中会包括一些Pytorch代码和相关标记，可
Transformers是一种越来越受欢迎的神经网络架构。Transformers最近被OpenAI用于他们的语言模型中，DeepMind最近将其用于AlphaStar。Transformers是为了解决序列转导或神经机器翻译的问题而开发的。这意味着将输入
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