虽然RNN可能会有加速，但DeepBench和NVIDIA目前仅支持单精度RNN推理。 NVIDIA Caffe2测试之ResNet50和ImageNet 虽然内核和深度学习数学运算可能很有用，但实际应用中是使用真实数据集进行训练的。使用标准的ILSVRC 2012图片集，在ImageNet上通过R ...
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2020-05-31 16:20:58
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本节主要讲解如何使用集成学习来提高预测的精度 ###集成学习方法 在机器学习中的集成学习可以在一定程度上提高预测精度，常见的集成学习方法有Stacking、Bagging和Boosting，同时这些集成学习方法于具体验证集划分联系密切。 由于深度学习模型一般需要较长的训练周期，如果硬件设备不允许，建 ...
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2020-05-31 13:16:39
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一、所有算法归结成四种算法 分类：识别某个对象属于哪个类别，常用的算法有：SVM（支持向量机）、nearest neighbors（最近邻）、random forest（随机森林），常见的应用有：垃圾邮件识别、图像识别。 回归：预测与对象相关联的连续值属性，常见的算法有：SVR（支持向量机）、 ri ...
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2020-05-31 10:49:08
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深度学习：tensorflow框架tensor（张量）就是数据的意思operation（op）专门运算的操作节点，所有操作都是一个opgraph（图）：整个程序的结构Session（会话）运行程序的图，就是输出变量和张量不一样 计算密集型：tensorflow cpu计算 IO密集型：web,scr ...
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2020-05-31 00:55:16
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这是比赛的第四阶段，模型的相关训练与验证 选好模型之后，需要建立训练集与验证集进行模型的效果验证，保证模型的预测结果正确符合，以及不过拟合训练与验证主要有以下几种方法： ###交叉验证法 交叉验证法的作用就是尝试利用不同的训练集/测试集划分来对模型做多组不同的训练/测试，来应对单词测试结果过于片面以 ...
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2020-05-30 23:24:59
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Caffe框架GPU与MLU计算结果不一致请问如何调试？ 某一检测模型移植到Cambricon Caffe上时，发现无法检测出结果，于是将GPU和MLU的运行结果输出并保存后进行对比，发现二者计算结果不一致，如下图所示： 第一张为GPU模式下，第二张为GPU模式，二者使用的输入和数据预处理方式均完全 ...
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2020-05-30 21:51:21
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一个成熟合格的深度学习训练过程至少具备以下功能： 在训练集上训练，并在验证集上进行验证 模型可以保存最优的权重，并读取权重 记录训练集和验证集的精度，便于调参 本节将构建验证集、模型训练和验证、模型保存与加载和模型调参等几个部分 ###构造验证集 在机器学习模型（特别是深度学习模型）的训练过程中，模 ...
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2020-05-30 21:29:19
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####查找 #####列表：由同一类型的数据元素构成的集合，可以利用任意数据结构实现。 #####关键字：数据元素的某个数据项的值，用它可以标识列表中的一个或一组数据元素。 #####主关键字：唯一标识列表中的一个数据元素。 #####次关键字：不是主关键字，就为次关键字。 #####当数据元素仅 ...
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2020-05-26 16:39:36
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A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition https://arxiv.org/abs/1812.09449 命名实体识别（Named Entity Recognition, NER）是指从自由文本中识别出属于预定义类别的文本片段。N ...
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2020-05-25 22:29:32
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转自：https://mp.weixin.qq.com/s/EMCZHuvk5dOV_Rz00GkJMA 【文末有彩蛋！】推荐阅读时间：8min~13min主要内容：简介明了的讲解一些Attention Model的套路和理论 作者：YBB单位：清华大学研究生1Attention 的本质attent ...
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2020-05-25 15:15:43
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