现代深度学习框架构建问题之tinyDL中机器学习的通用组件与深度学习如何解决
问题一：什么是梯度消失问题，深度学习如何解决这个问题？ 什么是梯度消失问题，深度学习如何解决这个问题？ 参考回答： 梯度消失问题是指在深度神经网络中，随着网络层数的增加，梯度在反向传播过程中逐渐变小甚至消失，导致网络难以训练。为解决这个问题，深度学习采用了多种方法，如使用非线性激活函数（如ReLU）、合适的权重初始化、批归一化、残差连接以及梯度裁剪等技...
RTC引用场景，深度学习有哪些有效较为通用的方法，可以结合传统技术，弥补传统技术缺陷？
RTC引用场景，深度学习有哪些有效较为通用的方法，可以结合传统技术，弥补传统技术缺陷？
2023北京智源大会亮点回顾 | 高性能计算、深度学习和大模型：打造通用人工智能AGI的金三角
AIGC | Aquila | HuggingFaceAGI | DeepMind | Stability AI通用人工智能（AGI）是人工智能领域的最终目标，也是一项极具挑战性的任务。在诸多技术（深度学习、高性能计算、大模型训练以及ChatGPT等）的支持下，AGI的实现正在逐步向前推进。与目前的弱人工智能不同，AGI是一种能够像人类一样进行思考、学习和解决问题的智能系统。它可以理....
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(1)
作者：霞影（姜霄棠）出品：大淘宝技术MNN近期更新了2.0版本啦！在整体定位方面，相比于1.0版本的端侧深度学习引擎，MNN 2.0迈向了端云一体化的通用深度学习框架，一方面大幅优化了在服务端CPU和GPU上的性能；另一方面新增了类似OpenCV、Numpy的通用计算模块，以完整覆盖学习任务的前处理、模型运行、后处理3阶段。下面本文将对MNN 2.0的相关技术做详细介绍。MNN 及技术挑战MNN....
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(2)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(1) https://developer.aliyun.com/article/1248038?groupCode=taobaotech通用性1. 支持 Tensorflow、Caffe、ONNX、Torchscripts 等主流模型文件格式，支持CNN / RNN / GAN / Transfo....
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(3)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(2) https://developer.aliyun.com/article/1248037?groupCode=taobaotech技术挑战MNN 面临的技术挑战，如上图所示，主要是两个矛盾1.AI应用需要的复杂功能支持与受限制的程序体积之间的矛盾AI 模型本身包含多种算子，并在不断演进，如 ....
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(4)
带你读《2022技术人的百宝黑皮书》——MNN 2.0 发布 ——移动端推理引擎到通用深度学习引擎(3) https://developer.aliyun.com/article/1248036?groupCode=taobaotech预推理MNN 在加载模型之后，会根据用户设定的输入形状，对模型中的算子做一遍预处理，降低算子种类，寻找最优计算策略，做资源分配。这个过程称为预推理。预推理相比推理....
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