本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

原文地址: https://www.sohu.com/a/231895305_200424 --------------------------------------------------------------------------------------------- 前言 比起人类,深度学习算法已经在很多任务上的表现更优秀.但它们的学习效率很低.一个电子游戏,人类玩一个下午大概就会了,而算法得花上百个小时.Deep Mind认为,这可能是人类的元学习能力占了优势. Deep Mind…

AI: Artificial Intelligence(人工智能),它是研究.开发用于模拟和扩展人的智能的理论.方法.技术及应用系统的一门新的技术科学,上个世纪50年代一次学术讨论会议上,下图中几位著名的科学家从不同学科的角度探讨人类各种学习和其他职能特征,并研究如何在原理上进行精确的描述,探讨用机器模拟人类智能等问题,并首次提出了"人工智能"的术语.从此,人工智能这门新兴的学科诞生了,那场学术讨论会议,就是计算机科学史上著名的达特茅斯会议(Dartmouth Conferences)…

样本全集:TP+FP+FN+TN TP:样本为正,预测结果为正 FP:样本为负,预测结果为正 TN:样本为负,预测结果为负 FN:样本为正,预测结果为负 准确率(accuracy):(TP+TN)/ (TP+TN+FP+FN) 精准率(precision):TP/(TP+FP),正确预测为正占全部预测为正的比例 召回率(recall):TP/(TP+FN),正确预测为正占全部正样本的比例 假定手上60个正样本.40个负样本,系统查找了50正样本(TP+FP),其中40个是正样本. 即: TP =…

参考彭亮老师的视频教程:转载请注明出处及彭亮老师原创 视频教程: http://pan.baidu.com/s/1kVNe5EJ 基本概念:训练集,测试集,特征值,监督学习,非监督学习,半监督学习,分类,回归 概念学习:人类学习概念:鸟,车,计算机 定义:概念学习是指从有关某个布尔函数的输入输出训练样例中推断出该布尔函数 例子:学习 "享受运动" 这一概念: 小明进行水上运动,是否享受运动取决于很多因素 样例 天气 温度 湿度 风力 水温 预报 享受运动 1 晴 暖 普通 强 暖 一样…

Below are some investigation resources for synthetic datasets: 1. Synthetic datasets vs. real images for computer vision algorithm evaluation? https://www.researchgate.net/post/Synthetic_datasets_vs_real_images_for_computer_vision_algorithm_evaluatio…

1 模型训练基本步骤 进入了AI领域,学习了手写字识别等几个demo后,就会发现深度学习模型训练是十分关键和有挑战性的.选定了网络结构后,深度学习训练过程基本大同小异,一般分为如下几个步骤 定义算法公式,也就是神经网络的前向算法.我们一般使用现成的网络,如inceptionV4,mobilenet等. 定义loss,选择优化器,来让loss最小 对数据进行迭代训练,使loss到达最小 在测试集或者验证集上对准确率进行评估 下面我们来看深度学习模型训练中遇到的难点及如何解决 2 模型训练难点及解决…

catalogue . 什么是IPC$ . IPC$攻击方式 . 漏洞检测与防御措施 1. 什么是IPC$ IPC$(空会话连接)是windows系统内置的一个功能模块,它的作用有很多(包括域帐号枚举),但是其中对于攻击者最关心地还是它的网络文件共享能力,它允许本机的进程/服务以命名管道(named pipe)的形式连接连接上来以实现文件的共享传输,根据对应IPC$共享目录的ACL权限来决定是否可写/可遍历等权限 对于IPC$的概念,我们有几点要明白 . IPC$和windows的SMB共享都是…

吴恩达深度学习课程的课堂笔记以及课后作业 代码下载:https://github.com/douzujun/Deep-Learning-Coursera 吴恩达推荐笔记:https://mp.weixin.qq.com/s/cX9_DiqofPhdXrY_0oTEAw 课程1 - 神经网络和深度学习 周数 名称 类型 地址 week1 深度学习简介 测验 略 week2 神经网络基础 笔记 逻辑回归 逻辑回归推导 具有神经网络思维的Logistic回归 编程作业 识别猫 week3 浅层神经网络…

1. Case study:学习经典网络的原因是它们可以被迁移到其他任务中. 1.1)几种经典的网络: a)LeNet-5(LeCun et al., 1998. Gradient-based learning applied to document recognition,NG建议重点读II部分,泛读III部分):这个网络大概60k个参数.那个时期习惯于用average pooling(现在是max pooling),sigmoid/tanh(现在是ReLU),最后的分类函数现在已经不常用了(…