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要实现安全的自动驾驶，这是一个必须回答的关键问题，这也就是自动驾驶领域中的行为预测问题。行为预测的难点在于周围行人、车辆的不确定性和各种规则之外的行为。这些状况难以进行确定性的预测，只能通过训练数据分析各种行为的可能性来达到更加合理的预测效果。面对这种情况
深度学习模型的最大问题之一是它们经常很大，往往无法在单个GPU中进行训练。它们是包装和更改代码以及增加在多个GPU中训练网络的功能的简单方法。nn.DataParallel更容易使用，但只需要在一台机器上使用。nn.DataParalllel在每个批次中，
训练并推断 11 亿节点的图，闲鱼垃圾评论过滤系统也用上了最前沿的图卷积神经网络。阿里巴巴的这项研究获得了 ACM CIKM 2019 最佳应用论文奖，这足以说明图卷积在传统任务中的强大潜力。垃圾信息过滤一直是我们关注的问题，虽然表面上它只是一个最简单的二
人工神经网络是一种监督机器学习算法，在语音和图像识别、时间序列预测、机器翻译软件等领域都有广泛的应用。它们在研究中很有用，因为它们能够解决随机问题，而随机问题通常允许对极其复杂的问题求近似解。为了解决这类问题，本文将指导如何使用遗传算法在Python中自动
近日，研究人员利用基于神经网络的新算法，成功模拟了量子系统的“稳态”。利用神经网络估计并模拟波函数和密度矩阵，大大降低了计算复杂度和算力需求，为解决量子科学和信息领域的几个突出问题打下了基础。即使是在日常生活中，大自然也受到量子物理定律的支配。但是当涉及到
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