其实pytorch官网的那个60min入门就行，看完了解完基本语法之后可以找些感兴趣的方向，搜他们的源代码阅读
微博bot可以说是这方面的先驱了
理智地说，我个人认为应该对学习跨学科课程应该尽量保持开放，但对选择跨学科研究课题需要尽量保持克制。 你完全没必要现在就决定一定要研究某个交叉方向，这样把自己的路走窄了，甚至走弯了。 做交叉研究最让人担忧的一点是，你研究的交叉课题比其他非交叉方向的同行更难得到一个领域的认可。 你费了很大劲做的交叉课题，可能最后还是只有一个领域的人在关心。而这种已经算是很好的结果了。 大多数时候是，你做的课题对两个领...
老牛拉慢车了属于是 其实还真可以，这玩意虽然速度慢了点显存小了点但是能用cuda，跑个test输出几张不是问题，训练的话它能把你熬走
目前建模已阵亡，深度学习也不行
题主说的没错, 它们都可以实现多尺度 (多感受野尺寸) 的特征输出, 下面分析它们的由来: 池化层输出的感受野由其输入的感受野和特征步长, 以及池化层的 核尺寸 共同决定. 卷积层输出的感受野由其输入的感受野和特征步长, 以及卷积层的 核尺寸 和 膨胀系数 共同决定. 所以一个输入要想得到多尺度 (多感受野尺寸) 的输出, 方法可能有 (不全): 经过不同 核尺寸 (和相应的 填充尺寸) 的 池化...
python代建模/代码构建，tensorflow和pytorch都有经验，基于机器学习/深度学习都行，文本和图像都可以处理。可聊，可咨询。
这么一想我们老板硬是给我想办法整了两块3090简直是感谢老板 请问什么单机比较好玩？
谢邀。你是车辆的，要做无人驾驶的话，机器学习跟深度学习叫方法不叫方向。感知决策规划控制是无人驾驶的几个方向大类，对于车辆的学生，入门难度依次降低。想好找工作，又想有更多的跨行机遇的话，建议从走决策规划方面，在里面挑一个子领域用学习类方法做，之后不论是往感知走还是往机器人等其他自动化领域走都比较方便。我个人是做决策规划的，有兴趣的可以看这个博客对该领域的综述。https://zhuanlan.zhi...
你这个是类似于实体关系抽取吧，可以看看tplinker，另外aspect opinion抽取的文章也可以看看。
问他要，或者报销云算力。 或者就是百度paddlepaddle，谷歌colab，还有megengine的平台，白嫖算力。
又是显示屏启辉器跑ML系列…… NVIDIA Geforce GT920M是个马甲卡，实际上GPU是GK208，属于古老的Kepler架构，Compute Capability为3.5[1]，显存配置只有2GB 64bit DDR3一种，显存带宽只有惨不忍睹的14.4GB/s，浮点性能低达0.73TFLOPS(FP32)。 好在NVIDIA在r47x.xx版的驱动中依然保留了对Kepler的支持(...
没有这样的概念或技术。 是日积月累的知识， 形成的解决问题的思维。 这就好像深度学习要喂大量的数据，无法分辨哪一个数据最重要。
这款工具的原理很厉害，下面来说一下：使用最新人工智能深度学习技术——深度卷积神经网络。它会将噪点和锯齿的部分进行补充，实现图片的无损放大。虽然有些朋友会说听不太懂，但我们都知道这个工具是我们们平时要用到的。 今天推荐一款另外一款图片无损放大小工具，他的原理是：神经网络AI智能算法 就是利用数万张图片“训练”此AI智能，此能预测任意一张图片放大后的中间像素，可以真正无损放大图片,支持将图片无损放大至...
简介： 当你和女朋友在路边手拉手一起约会的时候，你可曾想，你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧–深度学习。恋爱容易，相处不易，不断磨合，打造你们的默契，最终才能决定你们是否在一起。深度学习也一样，输入各种不同的参数，进行训练拟合，最后输出拟合
