标签： 人工智能
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关于人工智能:Global-Tensor-和实习总结｜OneFlow-学习笔记
为了简化分布式训练，OneFlow 提出了全局视角（Global View） 的概念，在全局视角下，能够像单机…
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关于人工智能:被你质疑价值的混沌工程阿里巴巴已落地实践了9年
简介：无可讳言，对于混沌工程的价值，目前在业内还没有一个明确的度量规范，然而能够通过简略的例子来无效佐证。据中…
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关于人工智能:OneFlow-如何做静态图的算子对齐任务
深度学习框架中模型的运行形式次要有动态图和动态图两种，动态图更易用，动态图性能更具劣势，OneFlow 习惯将…
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关于人工智能:阿里云弹性计算对视觉计算的思考与实践
4月21日，“2022英伟达数字孪生技术利用论坛”上，阿里云弹性计算产品专家张新涛为大家带来了题为《阿里云弹性…
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关于人工智能:Jeff-Dean深度学习的黄金十年
撰文｜Jeff Dean编译｜机器之心编辑｜杜伟、陈萍自从计算机诞生之初，人类就幻想着可能发明出会思考的机器。…
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关于人工智能:5分钟NLP文本分类任务中的数据增强技术
为什么要减少训练数据机器学习中的数据加强次要通过人工构建数据，减少训练集的大小使模型达到更好的泛化个性。这是一…
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关于人工智能:MicroOutlier-Removal-一种Kaggle快速提分的小技巧
Micro-Outlier Removal：这个词听起来不错。然而这个术语是本文的作者独创的。所以应该找不到其…
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关于人工智能:Pandas-对数值进行分箱操作的4种方法总结对比
分箱是一种常见的数据预处理技术有时也被称为分桶或离散化，他可用于将间断数据的距离分组到“箱”或“桶”中。在本文…
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关于人工智能:2022年关于损失函数的5篇最新论文推荐
损失函数在人工神经网络 (ANN) 的训练中施展着重要作用，并且会影响 ANN 模型的泛化能力以及其余属性。曾…
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关于人工智能:BRIO抽象文本摘要任务新的SOTA模型
咱们通常应用最大似然预计(Maximum Likelihood Estimation, MLE)损失来训练序列…