首先,问你一个问题,你觉得自己是「调包侠」或者「调参侠」吗? 我想不是每个人都有勇气回答,但这种焦虑确实存在每个从业人员心中。 各大公司都在研发机器学习平台,想要把搭模块当做积木一样。前两年火爆的神经
清华和UC伯克利联合研究发现,在不进行任何算法或者网络架构变动的情况下,用 MAPPO(Multi-Agent PPO)在 3 个具有代表性的多智能体任务(Multi-Agent Particle World, StarCraftII, Hanabi)中取得了与 SOTA 算法
RUDN 大学的数学家团队找到一种新方法,该方法能够让神经网络的大小减小到六分之一,且无需花费更多的资源重新训练。 神经网络压缩是指在对神经网络性能影响不大的情况下,通过有关方法来减少网络的参数和存储空间
本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。 训练模型时,你是否也遭遇过这样的“尴尬”时刻: 好不容易找到了自己想要的数据集,结果点进去一看,大部分样本都是一类物体。(例