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Cerebras的客户(该公司已经有一些客户了,不过在去年夏天还在保密状态)抱怨说,在当今的计算机上进行大型神经网络训练可能需要长达6周的时间。以这样的...
我们提出了资产,一种神经架构,用于根据用户对其语义分割图的编辑自动修改输入的高分辨率图像。我们的架构基于具有新颖注意力机制的转换器。我们的关键思想是在高...
对比可知,数据增强的实质是在未改变原始图像特征内容的基础上(例如上图中的关键对象:猫、铁笼、食物)对图像数量的扩充,从而避免因图像不足而导致的模型过拟合...
Pascal VOC 由英国的几所大学支持,他们的图片数量较少,但每张图片有着更加丰富的释文。这提升了机器学习的准确度和应用范围,加快了整个过程,因为它...
MediaTek APU以DLA VPU为核心 高能效AI赋能全场景体验
为新趋势而生 MediaTek APU 以深度学习加速器(DLA)、视觉处理单元(VPU),以及基于硬件的多核调度与开发平台 NeuroPilot 为核...
据IEEE报道,一项研究发现,其推出的人工神经元(New artificial versions of the neurons and synapses...
该理论是假设在训练资源相对丰富的条件下,在不降低推理能力的前提下又能达到提速的目的。因此训练时的模型可以足够复杂,且具备优秀的性质。而转换得到的推理时模...
与此同时,Boaz Barak 通过展示拟合统计模型和学习数学这两个不同的场景案例,探讨其与深度学习的匹配性;他认为,虽然深度学习的数学和代码与拟合统计...
这样的前向启发函数有两个好处,如果是满足多Token约束的一个Token,前向启发函数包含了全部约束的分数,如果不是约束的一部分,如果被选中,这一前向策...
如今,深度学习算法的发展越来越迅速,并且在图像处理以及目标对象识别方面已经得到了较为显著的突破,无论是对检测对象的类型判断,亦或者对检测对象所处方位的检...
“腾讯云 × NVIDIA 初创加速计划” 是腾讯云和 NVIDIA 联合推出的赋能中小企业的扶持计划,成功加入该计划的企业,将同时享受 “腾讯云创业扶...
在深度学习领域,通过以精度、召回率、平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)和FPS等指标评价目标检测算法的有效性,在图像分...
深度学习对计算能力的需求正以惊人的速度增长,其近年来的发展速度已从每年翻一番缩短到每三个月翻一番。
目前,基于深度学习的视觉检测在监督学习方法的帮助下取得了很大的成功。然而,在实际工业场景中,缺陷样本的稀缺性、注释成本以及缺陷先验知识的缺乏可能会导致基...
NVIDIA 集合通信库(NCCL)可实现针对 NVIDIA GPU 和网络进行性能优化的多 GPU 和多节点通信基元。
其实最早 Omniverse 设计的初衷是提供一个能让工程师们协作创作的虚拟工具,毕竟号称元宇宙引擎嘛,在数字世界里做基建必然是一个需要大量不同场景的工...
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