Content: Class1 My name is Prince Class2 Welcome to our hotel Class3 We’re not afraid of problems Class4 Doing a job that you like Class5 We should take good care of our eyes Class6 A dog is man's best friend Class7 Knowledge is power Class8 Importan…

蒸馏神经网络取名为蒸馏(Distill),其实是一个非常形象的过程. 我们把数据结构信息和数据本身当作一个混合物,分布信息通过概率分布被分离出来.首先,T值很大,相当于用很高的温度将关键的分布信息从原有的数据中分离,之后在同样的温度下用新模型融合蒸馏出来的数据分布,最后恢复温度,让两者充分融合.这也可以看成Prof. Hinton将这一个迁移学习过程命名为蒸馏的原因. 蒸馏神经网络想做的事情,本质上更接近于迁移学习(Transfer Learning),当然也可从模型压缩(Model Compr…

Hinton等人最新研究:大幅提升模型准确率,标签平滑技术到底怎么用? 2019年07月06日 19:30:55 AI科技大本营 阅读数 675   版权声明:本文为博主原创文章,遵循CC 4.0 BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明. 本文链接:https://blog.csdn.net/dQCFKyQDXYm3F8rB0/article/details/94926752 作者 | Rafael Müller , Simon Kornblith, Geoffrey Hinton…

目录写在前面1. Transformer1.1 从哪里来?1.2 有什么不同?1.2.1 Scaled Dot-Product Attention1.2.2 Multi-Head Attention1.2.3 Masked Multi-Head Attention2. Transformer-XL2.1 XL是指什么?2.2 它做了什么?3. 小结 写在前面前两天我正在微信上刷着消息,猛然间关注的几个学习号刷屏,又一个超强预训练语言模型问世——XLNet,它由卡耐基梅隆大学与谷歌大脑的研究者提出…

​ 前言 在 Python 进阶的过程中,相信很多同学应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,也正在努力成长.在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫.我非常理解你们所面临的处境.我从2007年开始接触 Python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 Python 应对所有的开发工作,直至今天.回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过.困惑过.本文以及后续的文章(https://blog.csdn.net/xufive/category_950656…

卷积网络的压缩方法 一,低秩近似 二,剪枝与稀疏约束 三,参数量化 四,二值化网络 五,知识蒸馏 六,浅层网络 我们知道,在一定程度上,网络越深,参数越多,模型越复杂,其最终效果越好.神经网络的压缩算法是,旨在将一个庞大而复杂的预训练模型(pre-trained model)转化为一个精简的小模型. 按照压缩过程对网络结构的破坏程度,我们将模型压缩技术分为"前端压缩"和"后端压缩"两部分. 前端压缩,是指在不改变原网络结构的压缩技术,主要包括知识蒸馏.轻量级网络(紧…

1. Naive Bayes算法 朴素贝叶斯算法算是生成模型中一个最经典的分类算法之一了,常用的有Bernoulli和Multinomial两种.在文本分类上经常会用到这两种方法.在词袋模型中,对于一篇文档$d$中出现的词$w_0,w_1,...,w_n$, 这篇文章被分类为$c$的概率为$$p(c|w_0,w_1,...,w_n) = \frac{p(c,w_0,w_1,...,w_n)}{p(w_0,w_1,...,w_n)} = \frac{p(w_0,w_1,...,w_n|c)*p(c…

0 - 背景 Facebook AI Research(FAIR)开源了一项将2D的RGB图像的所有人体像素实时映射到3D模型的技术(DensePose).支持户外和穿着宽松衣服的对象识别,支持多人同时识别,并且实时性良好. 本研究的目的是通过建立从人体的2D图像到基于表面的3D表征的密集对应(dense correspondence)来进一步推进机器对图像的理解.该任务涉及到其他一些问题,如物体检测.姿态估计.作为特例或前提的部位和实例分割.在图形处理.增强现实或者人机交互等不只需要平面关键特…

CS231n Winter 2016: Lecture 8 : Localization and Detection CS231n Winter 2017: Lecture 11: Detection and Segmentation https://zhuanlan.zhihu.com/qianxiaosi 本篇整理得比较杂,毕竟这一块小知识点较多,故,这里只是笔记收集,暂且不能称之为笔记整理. 以下三篇博文读来甚好,推荐: [目标检测]RCNN算法详解 [目标检测]Fast RCNN算法详解…

https://baijiahao.baidu.com/s?id=1591987712899539583 选自arXiv 作者:Rza Alp Güler, Natalia Neverova, Iasonas Kokkinos 机器之心编译 参与:Panda 实现从 2D 图像到 3D 表面的对应在很多方面都有极具价值的应用前景.近日,FAIR 发布了一篇研究论文,介绍了他们通过人工方式标注的图像到表面密集对应数据集 DensePose-COCO 以及基于此训练的 DensePose-RCNN…