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如今的人工智能存在一个很重要问题：太贵了。训练现代计算机视觉模型Resnet-152的成本大约为100亿浮点运算，这比起现代语言模型相形见绌。训练OpenAI的最新自然语言模型GPT-3预计耗费3000万亿浮点运算，其中在商用GPU上的成本至少为500万美
在上一篇文稿中主要对深度学习的基础做了一个阐述，对于其中的神经网络和BP算法进行额外的延伸与拓展。但作为日前最为火热的人工智能技术，掌握这些内容远远还不够。因为深度学习面临的实际问题往往不是线性可分的问题，有时甚至超出了分类的问题，这就必须对深度学习模型加
很多读者给芯君后台留言，说看多了相对简单的AI科普和AI方法论，想看点有深度、有厚度、有眼界……以及重口味的专业论文。为此，在多位AI领域的专家学者的帮助下，我们解读翻译了一组顶会论文。每一篇论文翻译校对完成，芯君和编辑部的老师们都会一起笑到崩溃，当然有的
设计模型执行分类任务时，有时需要同时选择多个答案，有时只能选择一个答案。本文将讨论如何应用Sigmoid函数或Softmax函数处理分类器的原始输出值。分类问题可通过不同神经网络进行解决，如前馈神经网络和卷积神经网络。将输出值转换为概率可能更容易理解。比起
科普作家的职责在于阅读充斥着专业科技术语的期刊论文，然后用平实的语言，让没有科学背景的读者也能理解文章的内容。即使在这样有限的程度里，这种神经网络也可以帮助编辑、作家和科学家扫描大量论文从而初步了解文章的内容。除了语言处理，该小组开发的这种神经网络还可以应
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