1.什么是模型蒸馏 在工业级的应用中, 除了要求模型要有好的预测效果之外, 往往还希望它的"消耗"足够小. 也就是说一般希望部署在线上的应用模型消耗较小的资源. 这些资源包括存储空间, 包括算力. 在深度学习背景下, 如果希望模型的效果足够好, 通常会有两种方案: - 使用更大规模的参数. - 使用集成模型, 将多个弱模型集成起来. 注意: 上面两种方案往往需要较大的计算资源, 对部

模型整体结构示意 1.基础准备 1234567891011121314151617181920212223242526272829303132333435# 用于正则表达式import re# 用于构建网络结构和函数的torch工具包import torchimport torch.nn as nnimport torch.nn.functional as Ffrom torch.

本文是Transfomrer的Pytorch版本实现. 实现的过程中非常考验维度控制的功底. 本文实现参考Transformer 的 PyTorch 实现, 我对其在个别地方进行了修改, 并对所有的数据全部加上了维度注释. 本文的代码已经放到了Colab上, 打开设置GPU就可以复现(需要科学上网). 右键我在COLAB中打开! 右键我在COLAB中打开! 如果你不能科学

本文档将逐步指导您在CentOS操作系统上安装Neo4j 5.21.2。 前提条件 在开始安装之前，请确保您有以下条件： - 一台运行CentOS的机器 - 具有sudo权限的用户 - 已经安装了curl和wget工具 步骤1：更新系统 首先，更新您的CentOS系统，以确保所有软件包都是最新的。 1sudo yum update -y 步骤2：安装OpenJDK 11 Neo4

本篇文章试图使用最简洁易懂的文字对一个典型神经网络做一个较为完整的介绍。力求读者在读完本篇文章后对神经网络能有一个清晰且全面的认识。 任务描述 如下图，我们已知四个数据点(1,1)(-1,1)(-1,-1)(1,-1)，这四个点分别对应I~IV象限，如果这时候给我们一个新的坐标点（比如(2,2)），那么它应该属于哪个象限呢？（没错，当然是第I象限，但我们的任务是要让机器知道） “分类”是神经

难忘那年 月色苍茫 鱼来鱼往 花开灿烂 绿意盎然 雨打蕉叶 风华正茂

LightGBM模型在各领域运用广泛，但想获得更好的模型表现，调参这一过程必不可少，下面我们就来聊聊LightGBM在sklearn接口下调参数的方法，也会在文末给出调参的代码模板。

本术语库目前拥有专业术语约 2442 个、专项领域篇 2 篇，主要为人工智能领域基础概念和术语。 本术语库前两版主要是将机器之心在编译技术文章和论文过程中所遇到的专业术语记录下来，希望有助于AI从业者的查阅和学习

我们本是完整的一个，但是分开了 于是开始有了期待，有了思念 笑声很轻，眼泪也无声 对天空诉说着爱是永恒 跌跌撞撞寻找属于我们的完整 未来的那一天在心里很重 两只手里藏着全世界的星星 在彼此的眼睛里看到了 海洋陆地，银河苍穹 北极光在脚下划过 猎户座的虹手中缤纷 你说那斑驳的星尘好像我们 后来所有的时间空间都消失了 拥抱里我们变成宇宙的最初

在人工智能领域，有很多热议的技能选择，如CV还是NLP，TensorFlow还是PyTorch，python还是C++…… 话题有争议，但是数据非常客观，让我们拭目以待吧~