炼丹术

焦点损失函数 Focal Loss 与 GHM

文章来自公众号【机器学习炼丹术】1focalloss的概述焦点损失函数FocalLoss（2017年何凯明大佬的论文）被提出用于密集物体检测任务。
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:29

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

文章来自公众号【机器学习炼丹术】1stochasticweightaveraging（swa）随机权值平均这是一种全新的优化器，目前常见的有SGB，ADAM，【概述】：这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:57

Adam优化器杂谈

文章来自：微信公众号【机器学习炼丹术】最常用的Adam优化器，有着收敛速度快、调参容易等优点，但是也存在经常被人吐槽的泛化性问题和收敛问题。
机器学习炼丹术·2020-08-01 07:57

【机器学习的Tricks】随机权值平均优化器swa与pseudo-label伪标签

文章来自公众号【机器学习炼丹术】1stochasticweightaveraging（swa）随机权值平均这是一种全新的优化器，目前常见的有SGB，ADAM，【概述】：这是一种通过梯度下降改善深度学习泛化能力的方法
忽逢桃林·2020-07-31 22:00

GPT-3 Finetune

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍2018年10月推出的BERT一直有着划NLP时代的意义，然而还有一个让人不能忽略的全程陪跑模型——OpenAIGPT（GenerativePre-Training）
kyle1314608·2020-07-29 20:13

荐读|吴军著《文明之光》

中国的炼丹术早在200
格得·2020-07-28 09:12

【评价指标】详解F1-score与多分类MacroF1&MicroF1

文章来自：一个宝藏微信公众号【机器学习炼丹术】基本概念首先，要背住的几个概念就是：accuracy,precision,recal,TP,FP,TN,FNTP:truepositive。
忽逢桃林·2020-07-28 06:00

干货 | 这可能全网最好的BatchNorm详解

文章来自：公众号【机器学习炼丹术】。求关注~其实关于BN层，我在之前的文章“梯度爆炸”那一篇中已经涉及到了，但是鉴于面试经历中多次问道这个，这里再做一个更加全面的讲解。
忽逢桃林·2020-07-27 16:00

仙翁山下行医人

杜彩霞阳城县城北有一座名山——仙翁山，相传三国时吴国方士、医学家葛玄曾在这里修炼丹术、治病救人，山下就是“十山九回头，万泉涓涓流”的寺头乡。
一切随缘DCX·2020-07-15 18:22

如何以初学者角度写好一篇国际学术论文？

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍人工智能顶会论文之争越来越激烈了，CVPR、AAAI、ICLR等各大会议虽然录取率逐年降低，但是投稿论文数量却在逐年增加。
夕小瑶·2020-07-15 10:17

预训练模型超全知识点梳理与面试必备高频FAQ

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：JayLou娄杰来源：https://zhuanlan.zhihu.com/p/115014536预训练模型(Pre-trainedModels,PTMs)的出现将
夕小瑶·2020-07-15 10:44

巨省显存的重计算技巧在TF、Keras中的正确打开方式

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：苏剑林（来自追一科技，人称“苏神”）前言在前不久的文章《BERT重计算：用22.5%的训练时间节省5倍的显存开销（附代码）》中介绍了一个叫做“重计算”的技巧（附
夕小瑶·2020-07-15 10:44

炼丹术的终结二——可迁移结构学习

本文首发于我的知乎专栏深度学习与计算机视觉,欢迎关注，最新内容抢先看。上一文中介绍了如何用控制器（LSTM）搜索CNN网络和LSTM网络结构，从而生成出不逊于人类手工设计的网络结构。方法虽然已经work了，但是由于需要生成的参数很多，导致最后的网络结构的搜索空间非常的大，以至于非常耗时，在一个小的数据集上仍然需要800个GPU并行运算数天乃至一周之多。为了解决这个问题，文献[1]中提出了一种降低搜
张雨石·2020-07-15 10:34

BERT重计算：用22.5%的训练时间节省5倍的显存开销（附代码）

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：夕小瑶、rumor酱前言虽然TPU的显存令人羡慕，但是由于众所周知的原因，绝大部分人还是很难日常化使用的。
Congqing He·2020-07-14 01:49

无中生有炼丹术，生成逼真卡通人脸——DCGAN(对抗生成网络）实战

前一阵子，偶然看到一个换脸的视频，觉得实在是很神奇，于是饶有兴致的去了解一下换脸算法。原来背后有一个极为有意思的算法思想——对抗生成。今天笔者斗胆来介绍一下在学术界大名鼎鼎的GAN(GenerativeAdversarialNetworks),此网络结构由IanJ.Goodfellow大神在2014年提出，一经推出，就引爆了学术界。随后各种各样的GAN算法以指数级增长的方式涌现出来，比如WGAN（
王同学死磕技术·2020-07-14 01:19

《生吃》版画皮，这部恐怖片不建议晚上观看！

从虚幻的炼丹术，到如今的玻尿酸，科技的进步最直接地体现在人们的脸上。不过，在“抗衰老”这件事上，还是女人最有发言权。毕竟，为了年轻貌美，她们可以做出任何牺牲。
大叔电影·2020-07-12 10:38

炼丹那点事儿14——后天修炼的若干重点和通道

李涵虚曰：我时常就把炼丹术里头，后天修炼的这个部分定义为“养己”，能仔细琢磨我写的这些文字，搞明白所有的步骤和轻重迟缓，“延年保身”的门道就是算摸到了。
阳午君·2020-07-10 19:14

炼金术与化学

在中国，炼金术是以制造万灵药和长生不老药为目的，因此它也被称为炼丹术。而在西方，炼金术的目的是将廉价的金属变成贵重的黄金。在西方，人们是怎么炼金的呢？
redcohen·2020-07-08 22:50

2018-05-24

从虚幻的炼丹术，到如今的玻尿酸，科技的进步最直接地体现在人们的脸上。不过，在“抗衰老”这件事上，还是女人最有发言权。毕竟，为了年轻貌美，她们可以做出任何牺牲。
解忧杂货店7·2020-07-06 04:46

“老子养生秘诀”解密

道家崇尚的是炼丹术，认为只要服了仙丹就可长生不老。那么，在炼丹术发明之前，被尊为道家始祖的老子，是怎样养生的呢？下图、是网易博友“快乐老汉-赵闻天下”在河南鹿邑明道宫拍摄
2018栏杆拍遍·2020-07-05 14:16

中国古代的火药和火器漫谈

摘要：火药是中国古代的四大发明之一，起源于方士的炼丹术，最晚到唐代已经开始出现。自火药出现后，由于其巨大的杀伤力，很快便被应用到军事中，制成了火器。本文即简单的回顾了我国历史上火药和火器发展的过程。
浩然文史·2020-07-05 02:17

一文读懂：GoogleNet的Inception从v1到v4的演变

来源|机器学习炼丹术GoogleNet和VGG是ImageNet挑战赛中的第一名和第二名。共同特点就是两个网络的层次都更深了。
AI科技大本营·2020-07-04 14:35

解密：比特币大涨的来龙去脉。

道教的长生不老和炼丹术最早起源于战国时期，比如《史记·秦始皇本纪》中记载：既已，齐人徐市等上书，言海中有三神山，名曰蓬莱、方丈、瀛洲，仙人居之。请得斋戒，与童男女求之。
绿菜心·2020-07-02 17:11

肝了1W字！文本生成评价指标的进化与推翻

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：林镇坤（中山大学研一，对文本生成和猫感兴趣）前言文本生成目前的一大瓶颈是如何客观，准确的评价机器生成文本的质量。
夕小瑶·2020-06-30 02:51

ACL2020 | 基于Knowledge Embedding的多跳知识图谱问答

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：舒意恒（南京大学硕士生，知识图谱方向）背景什么是知识图谱问答？知识图谱（KG）是一个多关系图，其中包含数以百万计的实体，以及连接实体的关系。
夕小瑶·2020-06-30 02:15

ICLR2020满分论文 | 为什么梯度裁剪能加速模型训练？

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：苏剑林（来自追一科技，人称“苏神”）前言需要许多时间步计算的循环神经网络，如LSTM、GRU，往往存在梯度爆炸的问题。
夕小瑶·2020-06-30 02:15

GPT-3诞生，Finetune也不再必要了！NLP领域又一核弹！

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍2018年10月推出的BERT一直有着划NLP时代的意义，然而还有一个让人不能忽略的全程陪跑模型——OpenAIGPT（GenerativePre-Training）
夕小瑶·2020-06-30 02:13

ACL 2010-2020研究趋势总结

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍作者：哈工大SCIR车万翔教授导读2020年5月23日，有幸受邀在中国中文信息学会青年工作委员会主办的AIS（ACL-IJCAI-SIGIR）2020顶会论文预讲会上介绍了
夕小瑶·2020-06-30 02:13

推荐系统的价值观

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍前言推荐系统作为满足人类不确定性需求的一种有效工具，是具有极大价值的，这种价值既体现在提升用户体验上，又体现在获取商业利润上。
夕小瑶·2020-06-30 02:12

【面试必备】奉上最通俗易懂的XGBoost、LightGBM、BERT、XLNet原理解析

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍在非深度学习的机器学习模型中，基于GBDT算法的XGBoost、LightGBM等有着非常优秀的性能，校招算法岗面试中“出镜率”非常高。
夕小瑶·2020-06-30 02:12

13个offer，8家SSP，谈谈我的秋招经验

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍前言大家好，我是卖萌屋的小Q，是夕小瑶学姐的同实验室师弟（2020届）。
夕小瑶·2020-06-30 02:40

炼丹术的终结——神经网络结构搜索之一

深度学习在2010年燃起来以后，较大的革新集中出现在网络结构上。例如，在图像领域，出现了AlexNet,VGG,GoogNet,Inception系列，Res-Net，DenseNet和MobileNet等不同的卷积神经网络；在文本处理领域，出现了RNN，GRU，LSTM等不同的循环神经网络结构。再加上在不同的网络结构中的调参（层数，每层的单元数，卷积核的大小，卷积核的stride的大小等等）。最
张雨石·2020-06-30 02:15

【微软AutoML】AutoML工具 NNI 安装及使用体验

众所周知，调参在炼丹术中是非常重要的，神经网络的大小、层数、学习率、Dropout等等都是超参数，都需要人为确定，而这个过程几乎是玄学。
Somedaywilldo·2020-06-28 23:25

深度学习不再是炼丹术！谷歌给出首个神经网络训练理论证明

来源：arxiv,新智元谷歌AI最新发布的一篇论文给出了首个关于深度神经网络训练相关的理论证明，实验观察结果也为初步解释梯度下降强于贝叶斯优化奠定了基础。神经网络的理论面纱，正逐步被揭开。原来，神经网络实际上跟线性模型并没那么大不同！谷歌AI的研究人员日前在arxiv贴出一篇文章，给出了首个神经网络训练相关的理论证明。实验中，他们将一个实际的神经网络训练过程与线性模型的训练过程相比，发现两者高度一
DemonHunter211·2020-06-24 01:53

基于Imagenet训练的深度学习卷积网络调参心得

都说深度学习是炼丹术，调参是炼丹的核心技能。最近基于Imagenet的数据集，测试了一下不同的参数对于性能的影响，在此总结一下。
gzroy·2020-06-23 12:54

结束观动漫《钢之炼金术师》有感

最想记录的是第二代贪婪说的“我想要的是这样彼此信任的伙伴呀”、“再见了，灵魂的伙伴们”很高兴爱德和阿尔方斯一起找回了原来的身体，回到了里曾堡，温莉也见证了兄弟二人完整归来的美好场景～阿尔方斯选择去新国学习炼丹术
樱苔·2020-06-22 17:22

献给新一代人工智能后浪——《后丹》

一只小狐狸带你解锁炼丹术&NLP秘籍视频来源：AIZOO《后丹》那些口口声声，掉包调参侠的人，应该看着你们像我一样，我看着你们，满怀羡慕。
夕小瑶·2020-06-21 14:58

Tensorflow：谷歌的一种深度学习框架/丹炉 | 炼丹术 | 干货分享 | 解读技术

懒人阅读：想要傻瓜式体验深度学习的请先绕开TF，可以考虑pytorch、keras。想要真正从事可部署产品研发的童鞋，TF可能是一个绕不开的存在。写在前面：引用并发挥大神们关于机器学习/深度学习/人工智能的话：训练AI模型就是炼丹，金丹就是训练出来的模型，可以针对某种问题输出极佳的结果；框架是丹炉；丹方就是模型的设计思路、结构和方法；炼丹的材料就是数据。炼丹过程就是按照丹方，使用框架和数据训练模型
九三智能控v·2020-06-21 09:01

神经网络炼丹术：神经网络调参

自：《TensorFlow深度学习》《深度学习入门》《深度学习实战》目录一丶梯度优化算法SDGmomentumAdaGradAdam学习率自适应使用方式二丶激活函数sigmodtanhReLuELU使用方式三丶网络初始化权重初始值隐藏层激活值的分布四丶批归一化BatchNormalization五丶拟合问题欠拟合过拟合：正则化技术权重衰弱调节层数与参数规模Dropout六丶数据增强·七丶可视化检查
yilyil·2020-06-21 06:23

炼丹入门必备：迈向调参之路的新手指南（机器学习篇）

堆积如山的资料，很容易让新手一脸懵逼，无所适从，最后没当成炼丹术师，反而成了著名的资料收藏家。怎样避免成为资料收藏家？道理大家都懂，不就是挑好学习资料后狠下心钻研下去，没学好前尽量不再换教材嘛。
实验盒·2020-06-13 19:00

数据挖掘入门系列教程（九）之基于sklearn的SVM使用

目录介绍基于SVM对MNIST数据集进行分类使用SVMSVM分析垃圾邮件加载数据集分词构建词云构建数据集进行训练交叉验证炼丹术总结参考介绍在上一篇博客：数据挖掘入门系列教程（八点五）之SVM介绍以及从零开始公式推导中
段小辉·2020-04-21 17:00

幼稚的阶级调和“炼丹术”——电影《逆世界》观感

商业片，一言以蔽之，乃大众之白日梦也。然则，白日梦也有高下优劣之分。所谓“高明的白日梦”也者，就是这样的一种电影——尽管它替观众在虚拟的视觉空间中实现其在现实生活中难以达成之愿望，却为现实中问题的解决提供了一种有益的思路。所谓“拙劣之白日梦”也者，即除了满足满足观众们那儿童般的幻想以外，实在未能提出任何富有建设性之解决途径、而徒然在观众期待中增添不少虚幻的泡沫。《逆世界》，一部以爱情为主线、而贯穿
李野航·2020-04-11 12:35

关于元素周期表的小故事

古代帝王为了实现长生不老，苦苦寻求长生不老之术，化学正是源自于古代的炼丹术。同一时期，西方国家为了实现发财致富，流行淘金。德国科学家汉森·布朗德，看到尿液与黄金的颜色相类似。
米米五彩·2020-04-08 21:24

细读西游记：黑熊精为何与牛魔王交情颇深

今天的话题是，黑熊精的炼丹术是跟谁学的。
久违的阳光·2020-04-07 00:08

技术创新的来源

热衷于炼金术和炼丹术的人们反复尝试，居然误打误撞地发现了很多化学中的诀窍。这都属于对自然现象的捕获。当然，这都是比较原始
会飞的兴兴·2020-04-07 00:34

女灸学家——鲍姑

晋代著名炼丹术家、精通灸法，是我国医学史上第一位女灸学家。她出生于一个官宦兼道士之家，其父鲍靓是广东南海太守。她以专治赘瘤和赘疣而闻名于时，以艾线灸人身之赘瘤，一灼即消，疗效显著。
詹氏艾灸·2020-04-05 09:34

即使你藏好了“毒”，还是爱得那么无可救药

相传东晋时期，炼丹术家、医学家、道教
陶语·2020-03-28 04:28

气 古典仙侠 修道

天道体系天道体系天道道问道命运长河因果大网功德阴曹地府东方特有文化：方士道家灵异仙侠方士：观摩天地奥秘解析宇宙玄奇摘星拿月操天控地演化过去未来驾雾腾云化腐朽为神奇夺造化握生死长生不老生死人肉白骨千变万化御气乘风需要掌握学问：药学，炼丹术
z007·2020-03-27 18:26

科技

中国的炼丹术是最早的化学，其提炼出许多今天看来是跨时代的产物如
遇见平心·2020-03-27 14:03

要健康碱去酸酸毒光人健康

碱去酸离子钙：它起源于古代道家的炼丹术。是以海底2000米以下的纯天然无污染的海洋生物：软红珊瑚、珍珠、玛瑙、贝壳、钟乳石、龙骨、龙齿。。。为原料，在1500-2000度的超高温下炼制而成。
杨珊瑚·2020-03-27 11:22
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