炼丹经验贴第25页

推荐系统CTR预估学习路线：深度模型

：从LR到FM/FFM探索二阶特征的高效实现推荐系统CTR预估学习路线：利用树模型自动化特征工程推荐系统CTR预估学习路线：深度模型推荐系统CTR预估学习路线：引入注意力机制作者：Eric陈健锋来源：炼丹笔记导语在广告

炼丹笔记·2022-11-28 13:35

莫烦python简历_强化学习传说：第一章模仿学习

经过了几个月的奋斗，大家是不是对炼丹已经有所体会了呢？从今天起我们要进入机器学习的一个非常引人注目的领域——强化学习(reinforcementlearning)啦！

Moonkissu·2022-11-28 09:08

推荐算法炼丹笔记：序列化推荐算法Bert4Rec

作者：一元公众号：炼丹笔记之前和海归博士朋友聊天，他说，这篇文章是他所有的复现算法中，处理序列最好的算法之一。

炼丹笔记·2022-11-27 21:07

推荐算法炼丹笔记：阿里序列化推荐算法MRIF

MRIF:Multi-resolutionInterestFusionforRecommendation(SIGIR2020)作者：一元，公众号：炼丹笔记背景本文分享阿里的最新的工作，该工作中的aggregator

炼丹笔记·2022-11-27 21:07

双非计算机保研北邮经验贴|纯干货（面向平民）

双非计算机保研北邮经验贴|纯干货（面向平民）个人背景夏令营经历入营：面试经历：总结：预推免经历面试经历总结（待更新）一些模板结语（待更新）个人背景某南部双非一本，软件工程专业，绩点排名3/84；英文水平

CHEN7_98·2022-11-27 19:50

多分类f1分数_【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。

June hello·2022-11-27 10:16

UNet语义分割网络

1、本文参考[炼丹术]UNet图像分割模型相关总结_animalslin的技术博客_51CTO博客https://cuijiahua.com/blog/2019/11/dl-14.htmlPytorch

benben044·2022-11-27 10:43

全球最大AI巨量模型，参数2457亿炼丹16天最懂中文

晓查梦晨发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI一个比GPT-3还大的AI模型，如果把近5年中文互联网能爬取到的内容看了个遍，会怎么样？能学会日语。我们把日语词汇“气持”的中文含义告诉它，它能熟练运用“气持”造句。也许你没见过“气持”这个词，但你大概听过它的发音“kimochi”（手动狗头）新词输入-语义生成文本气持“气持”是心情、精神状态的意思。例：“那种消极的气持又控制了他”。用“气持”写一句

喜欢打酱油的老鸟·2022-11-26 18:41

【论文笔记系列】AutoML：A Survey of State-of-the-art （上）

论文地址：https://arxiv.org/abs/1908.007091.Introduction以往的模型都是靠大佬们不断试错和调参炼丹炼出来的，而且不同场景或者不同类型的数据集又得设计不同的网络模型

marsggbo·2022-11-26 10:01

Jetson TX2开发深度学习项目笔记（Jetpack4.5.1，cuda10.2版本）

刷机教程现在网上都有很多大佬写得很详细，我是按照这位博主的经验贴走的：(13条消息

陈先森的研究生活·2022-11-26 08:41

我们追求的泛化，竟是一条死路？

炼丹时，我们绝大多数时候去对抗的，也是泛化的反面，即过拟合。大模型、大数据加持之后，深度学习算法的确也帮助我们解决了很多无法枚举的问题，关于其泛化能力的研究也越来越多，比如翻译模型，强大的泛化能力

夕小瑶·2022-11-25 15:20

one-stage和two-stage目标检测算法

AI科技评论按：本文作者Ronald，首发于作者的知乎专栏「炼丹师备忘录」，AI科技评论获其授权转发。

纸上得来终觉浅～·2022-11-25 10:12

医学图像配准 | Voxelmorph 微分同胚 | MICCAI2019

文章转载：微信公众号「机器学习炼丹术」作者：炼丹兄（已授权）联系方式：微信cyx645016617（欢迎交流）论文题目：‘UnsupervisedLearningforFastProbabilisticDiffeomorphicRegistration

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-11-25 09:39

Pytorch：几行代码轻松实现Warm up + Cosine Anneal LR

Warmup与CosineAnneal浅谈warmup是深度学习炼丹时常用的一种手段，由于一开始参数不稳定，梯度较大，如果此时学习率设置过大可能导致数值不稳定。

我是大黄同学呀·2022-11-24 19:42

「炼丹」AutoDL炼丹日记

题外话讲下博主为啥选择AutoDL，其实最开始的时候，博主有一台2070和3080Ti，但是显存都略小，一个8G一个12G，对于稍微大点的模型，Batchsize都很小，复现论文效果很都难，特别是在自己小论文需要的时候，就真的很缺设备。没办法，老师没钱，自己也买不起，只能将目光转移至云服务，对比了阿里云、腾讯云、百度云、华为云等，价格都贵的离谱，一小时动辄20+，一天下来就400+了，太贵太贵，一

ViatorSun·2022-11-24 01:32

self-training | 域迁移 | source-free（二）

文章转自微信公众号：机器学习炼丹术论文名称：ModelAdaptation:HistoricalContrastiveLearningforUnsupervisedDomainAdaptationwithoutSourceData

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-11-24 00:49

目标检测模型炼丹的完整训练步骤，遇到问题，解决方案 2021-09-02

目标检测模型炼丹的完整训练步骤，遇到问题，解决方案训练模块，第一步数据清洗，第二步整理标注数据，第三步调整模型的参数，第四步开始训练，第五步测试交付炼丹的第一步，处理基础药材，将药材的杂质去掉，1，修改图片后缀

dream_home8407·2022-11-23 20:34

深度学习中对tensor向量进行维度调整的常用方法总结reshape()、transpose()、unsqueeze()

在炼丹日常，很多模型为了保持tensor的计算便利和维度统一（例如resnet）会涉及到很多的维度转换，这时候很容易就绕晕，在参加飞浆的transformer课程中，学习了很多灵活变化维度的方法，这些方法能够让我们减少相当一部分的维度转换的复杂度

naca yu·2022-11-23 18:34

CS20SI-tensorflow for research笔记: Lecture3

本文整理自知乎专栏深度炼丹，转载请征求原作者同意。本文的全部代码都在原作者GitHub仓库githubCS20SI是Stanford大学开设的基于Tensorflow的深度学习研究课程。

z-pan·2022-11-23 15:50

22考研杭师管理科学与工程专业368分经验贴（Python141+政治80+日语71，含数政专书籍与免费课程资源推荐）

目录1个人情况（供参考）2专业概况3择校考虑（按顺序排列）3.1半工半管的管理科学与工程专业3.2可以考203日语3.3期末考难度一样的专业课（Python程序设计组合）3.4有亿点点想去阿里3.5杭师比较富贵3.6阿里巴巴商学院差不多算是杭师的创赛中心4个人学习流程与老师、网课推荐（仅供参考）4.1政治4.1.1肖四只背了2天的临场大题瞎扯经验4.1.2网课与老师选择4.1.3基础阶段4.1.4

Ryo_Yuki·2022-11-23 10:40

对比 | TensorFlow VS PyTorch下的深度学习框架之争

state-of-ml-frameworks-2019-pytorch-dominates-research-tensorflow-dominates-industry/对于广大深度学习行业从业者而言，熟练掌握一种或多种深度学习框架，是日常炼丹的必备技能之一

机器学习算法那些事·2022-11-23 06:44

【论文笔记】当Bert炼丹不是玄学而是哲学：Mengzi模型

论文标题：Mengzi:TowardsLightweightyetIngeniousPre-trainedModelsforChinese论文链接：https://arxiv.org/pdf/2110.06696.pdf论文代码：https://github.com/Langboat/Mengzi论文作者：{ZhuoshengZhangetc.}今年七月，澜舟科技推出的孟子模型以十亿参数刷新了此前

致Great·2022-11-23 03:28

使用DL4J对CWRU数据集进行简单分类

目录0.前言1.关于CWRU数据集2.数据读取3.数据预处理4.训练0.前言最近开始搞智能故障诊断方面的工作，一上来面对的就是要各种炼丹。

Nulladev·2022-11-22 18:28

记一次Windows环境下编译生成CUDA+OpenCV的血泪史

版本的匹配首先强推一波这篇文章其次需要补充一些这篇文章里没有提到的点1、首先看看自己有没有安装cudnn，cudnn的版本务必和cuda版本相匹配2、务必保证OpenCV和OpenCVcontrib的版本保持一模一样配置OpenCV简直就是炼丹半

Aaron_X.Chen·2022-11-22 18:57

pytorch炼丹工具必备——自动查看每个Tensor的shape

说明在构建深度学习神经网络中，每个变量的数据类型以及形状大小一行一行print太麻烦了。介绍一个PyTorch代码调试利器TorchSnooper，用于自动print每行代码的Tensor信息GitHub项目地址：https://github.com/zasdfgbnm/TorchSnooper参考文章：https://mp.weixin.qq.com/s/PVIWWIqbZuEe4lwVMDYA

吉均·2022-11-21 23:23

AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！

作者：一元，公众号：炼丹笔记01简介在很多实际应用问题中，我们需要对长序列时间序列进行预测，例如用电使用规划。

炼丹笔记·2022-11-21 21:29

【论文解读】AAAI21最佳论文Informer：效果远超Transformer的长序列预测神器！

炼丹笔记干货作者：一元，四品炼丹师Informer:最强最快的序列预测神器01简介在很多实际应用问题中，我们需要对长序列时间序列进行预测，例如用电使用规划。

风度78·2022-11-21 21:27

代码已开源！效果远超Transformer！AAAI 2021最佳论文Informer：最强最快的序列预测神器...

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：炼丹笔记作者：一元，四品炼丹师Informer:最强最快的序列预测神器01简介Informer:BeyondEfficientTransformerforLongSequenceTime-SeriesForecasting

Amusi（CVer）·2022-11-21 21:56

效果远超Transformer！AAAI 2021最佳论文Informer：最强最快的序列预测神器

点击上方“CVer”，选择加"星标"置顶重磅干货，第一时间送达本文转载自：炼丹笔记作者：一元，四品炼丹师Informer:最强最快的序列预测神器01简介在很多实际应用问题中，我们需要对长序列时间序列进行预测

Amusi（CVer）·2022-11-21 21:56

解决could not create cudnn handle: CUDNN_ STATUS_ INTERNAL_ ERROR —— 一张显卡运行多个任务出现的错误

解决couldnotcreatecudnnhandle:CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR——一张显卡运行多个任务出现的错误问题背景解决问题背景在实验室的gpu服务器上炼丹，因为使用的同学比较多

pu扑朔迷离·2022-11-21 19:08

2020春秋招聘人工智能方向各大厂面试常见题整理二（附答案）（阿里腾讯华为字节）

喜欢的话请关注我们的微信公众号~《你好世界炼丹师》。公众号主要讲统计学，数据科学，机器学习，深度学习，以及一些参加Kaggle竞赛的经验。公众号内容建议作为课后的一些相关知识的补充，饭后甜点。

微信公众号[机器学习炼丹术]·2022-11-21 15:43

Python深度学习基础（六）——ubuntu操作系统下从零开始配置pytorch深度学习环境

话题描述：在你漫长炼丹之旅，哪一项人工智能技术最让你印象深刻？创作模板：文章目录更新安装C/C++的编译环境安装python3.8下载miniconda下载zip安装miniconda安装jupy

艾醒(AiXing-w)·2022-11-21 07:45

[Ubuntu] 从零开始搭建个人深度学习平台

在一次有一次的麻烦老师帮忙维护后，显卡驱动不出意外的又出现了问题，所以索性咬咬牙自己配一个低配版的深度学习平台，继续炼丹，而且考虑到以后也可以加速科研过程。

风中摇曳的小萝卜·2022-11-21 07:45

【AI研发日记4】根据截图识别出错误类型并给出相应的解决方案

根据昨天训练一晚炼丹出来的结果，选取模型炼出来很多丹药啊，我们只需要选取验证集损失较低的模型进行预测即可验证集损失较低不代表mAP较高，仅代表该权值在验证集上泛化性能较好，因此还得要验证一下，运行get_map.py

DOCUVIX·2022-11-21 05:09

炼丹环境搭建知识汇总

文章目录tfpytorchcondaerror其他tf使用conda，一条命令即可安装tf-gpu版本condainstalltensorflow-gpuhttps://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MzAxMzUzOTg3OQ==&mid=2455934821&idx=1&sn=616f6795a18d78b429fb9fd76876cc93pytorch使用conda，一条

大龙2020·2022-11-21 05:31

python炼丹师是什么意思_Ray Tune: 炼丹师的调参新姿势

在机器学习的大多数漂亮的结果背后，是一个研究生(我)或工程师花费数小时训练模型和调整算法参数。正是这种乏味无聊的工作使得自动化调参成为可能。在RISELab中，我们发现越来越有必要利用尖端的超参数调整工具来跟上最先进的水平。深度学习性能的提高越来越依赖于新的和更好的超参数调整算法，如基于分布的训练(PBT)，HyperBand，和ASHA。Source:基于分布的训练大大提高了DeepMind在许

程昱森·2022-11-21 05:22

机器学习中常见问题汇总（一）

因此，我们注定在这个问题上成为“高级炼丹师”。可

wang987158·2022-11-21 05:51

第一周问题大炼丹师

大炼丹师问题描述：Reverie正在训练一个三角形分类模型，她手里有一堆数据，你能帮她标注一下么？给定三个正整数，代表可能组成一个三角形的三条边长。

…M@yor…·2022-11-21 05:47

记录一下炼丹解决的问题01

随笔记录一下这个问题,训练pointpillar的时候用到了numba这个库,但是第一次跑的时候报错了.OSError:Couldnotloadsharedobjectfile:libllvmlite.so解决办法是:pipinstallnumba==0.48.0--ignore-installedllvmlitereference:OSError:Couldnotloadsharedobject

白衣码农·2022-11-21 05:16

炼丹中的一些小问题及解答（持续更新）

Q1：使用nvidia-smi看不到任务进程，想要结束某个进程怎么办？可以使用一下来查看进程，使用通道过滤，选择python的程序。之后使用kill-9ID，即可杀掉程序。psaux|greproot|greppython批量打印进程ID可以使用如下指令，在后面加上|sh即可全部杀死。不过要小心哦。psaux|greproot|greppython|grep-vgrep|awk'{print"ki

失落的熊熊·2022-11-21 05:45

炼丹手册——NaN值问题

对于会写BUG的炼丹师在神经网络的训练阶段，相信经常遇到loss值特别大或者出现NaN的情况。

思绪零乱成海·2022-11-21 05:14

搜索推荐炼丹笔记：CVR预估中的延迟反馈问题

CVR预估中的延迟反馈问题一元@炼丹笔记问题描述在很多推荐搜索的建模中，我们经常会使用D+1天的数据作为label,从1~D天的数据中的进行特征抽取等工作,和我们时间序列问题建模类似,但和很多其他的时间序列问题建模不一样的地方在于

炼丹笔记·2022-11-21 05:12

炼丹中遇到的一些BUG

问题原因：numpy不能处理string型数据解决办法：把预处理好的数据中string列删除IndexError:Dimensionoutofrange(expectedtobeinrangeof[-1,0],butgot1)

爱睡觉的Raki·2022-11-21 05:39

【炼丹手记】在ModelArts上使用AI芯片Ascend训练基于MindSpore的DeepFM

论文DeepFM:AFactorization-MachinebasedNeuralNetworkforCTRPredictionhttps://arxiv.org/abs/1703.04247CTR预估是目前推荐系统的核心技术，其目标是预估用户点击推荐内容的概率。在CTR预估任务中，特征非常重要。这篇论文提出的DeepFM模型是一种可以从原始特征中抽取到各种复杂度特征的端到端模型，可以有效避免人

UnseenMe·2022-11-21 05:06

MindSpore 炼丹问题汇总（更新中）

Q1：无法在defconstruck()中打断点进行调试。在MindSpore中，动态图和静态图是可以切换的，因此其有两个模式，Graph模式（静态图）和PyNative模式（动态图），关于什么是静态图和动态图的基础知识，大家可以参考很多博客，在此不详细介绍。MindSpore默认使用的是静态图模式，因此不方便调试，为了方便我们调试，我们需要改为PyNative模式。网络调试—MindSporem

失落的熊熊·2022-11-21 05:34

DeepFaceLab-AI换脸炼丹实战

DeepFaceLab-AI换脸炼丹实战DeepFaceLab是啥？DeepFaceLab是github上的一款开源软件，在全球范围内广泛使用。

Admin_ghj·2022-11-21 03:18

pytorch_cifar10 学习记录（91%准确率）

目录一、首次尝试深度学习1.1训练参数网络结构：1.2训练结果1.3总结二、修改网络和学习率，初次使用GPU炼丹（kaggle线上炼丹）2.1训练参数三、cifar10数据增强后进行炼丹3.1参数设置3.2

宇智波洛必达·2022-11-21 00:31

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