在过来的十年中，深度学习在解决许多以前被认为无奈解决的问题方面施展了重要作用，并且在某些工作上的准确性也与人类程度相当甚至超过了人类程度。如下图所示，更深的网络具备更高的准确度，这一点也被宽泛承受并且证实。

咱们将探讨如何抉择一篇“好”的论文作为开始，这对于初学者来说会比拟容易；本文中将概述典型的论文构造以及重要信息的地位；并提供无关如何解决和实现论文的分步阐明，并分享在遇到困难时可能有所帮忙的链接。

深度学习给学术界和业界带来了弱小的技术革新，其中，如何进步深度学习的效率和性能，是学术界和业界广泛关怀的问题。如何减速神经网络训练？如何更疾速的实现深度学习的部署？本次分享，将带来学术界和业界的最新进展！

文章起源 | 恒源云社区(恒源云，专一 AI 行业的共享算力平台)原文地址 | LLD: 外部数据领导的标签去噪办法原文作者 | Mathor大佬发文太勤快，再不搬运，我本人都不好意思了，所以明天给大家带来新的内容啦～注释开始：很多数据集中的标签都存在谬误，即使它们是由人来标注的，谬误标签的存在会给模型训练带来某些负面影…

强化学习是机器学习畛域的热门子项。因为 OpenAI 和 AlphaGo 等公司的最新冲破，强化学习引起了游戏行业许多人的留神。咱们明天以Hill Climb Racing这款经典的游戏来介绍DQN的整个概念，Hill Climb Racing须要玩家在不同的地形上驾驶不同的车辆，驾驶间隔越长得分越高。

最近 LigaAI 的大新闻就是咱们搬家了！尽管在哪里办公看似不太重要。但对于咱们团队的小伙伴们来说，来到暂驻的众创空间搬进“本人的地盘”，像是一部分现实正在被实现。宽阔舒服、窗明几净只是最低要求……在 LigaAI 即便是办公职场，也要有满满的极客精力。总而言之，要好。好到足以把大家从冬日的被窝里挖出来，聚到一起…

其中H为环境温度，k为常数系数，公式形容的物理意义能够表述为：物体的温度的一阶导和物体与环境温度的温差之比为一常数。这意味着和环境温差约大，物体降温越速度快。

文章起源 | 恒源云社区原文地址 | 几何变动原文作者 | instter1 图像缩放缩放是对图像的大小进行调整，即便图像放大或放大。API {代码…} 参数：src : 输出图像dsize: 相对尺寸，间接指定调整后图像的大小fx,fy: 绝对尺寸，将dsize设置为None，而后将fx和fy设置为比例因子即可interpolation：插值办法示例 {代码…} 2 …

最近尝试利用HuggingFace🤗的transformers库在pytorch下进行Bert文本分类的微调，找了很多中文blog，次要是对数据的解决这块没有比拟具体的阐明，不晓得怎么解决dataset的格局，因而在这里做一下记录。

淘品牌怎么了？韩都衣舍、茵曼、裂帛、御泥坊、阿芙精油、膜法世家，从2015年优衣库在双十一流动期间胜利争夺韩都衣舍的头等宝座之后，你会发现这些本来耳熟能详的名字逐步隐没在双十一的各大榜单中。