视觉语言预训练(VLP)模型的最新进展

让机器做出与人类相似的反应一直是 AI 研究不懈追求的目标。为了让机器具有感知和思考的能力,研究人员进行了一系列相关研究,如人脸识别、阅读理解和人机对话,通过这些任务训练和评估机器在特定方面的智能。一般来讲,领域专家通过手工构建标准数据集,然后在这些数据集上训练和评估相关模型。然而,由于相关技术的限制,训练模型往往需要大量的标注数据,以获得更好、更强大的模型。\” />

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迁移学习Finetune的四种类型招式

迁移学习广泛地应用于NLP、CV等各种领域,通过在源域数据上学习知识,再迁移到下游其他目标任务上,提升目标任务上的效果。其中,Pretrain-Finetune(预训练+精调)模式是最为常见的一种迁移学习方法。例如NLP中的预训练Bert模型,通过在下游任务上Finetune即可取得比直接使用下游数据任务从零训练的效果要好得多。\” />

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视觉语言预训练(VLP)模型的最新进展

让机器做出与人类相似的反应一直是 AI 研究不懈追求的目标。为了让机器具有感知和思考的能力,研究人员进行了一系列相关研究,如人脸识别、阅读理解和人机对话,通过这些任务训练和评估机器在特定方面的智能。一般来讲,领域专家通过手工构建标准数据集,然后在这些数据集上训练和评估相关模型。然而,由于相关技术的限制,训练模型往往需要大量的标注数据,以获得更好、更强大的模型。\” />

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过氧化氢在SC1清洁中的应用

过氧化氢在SC1清洁中的应用-RCA标准清洁,在去除硅表面污染方面非常有效。RCA清洁包括两个顺序步骤:标准清洁1(SC-1)和标准清洁2(SC-2)。SC-1溶液由氢氧化铵、过氧化氢和水的混合物组成,是迄今为止发现的最有效的颗粒去除剂。这种混合物也被称为氢氧化胺、过氧化氢混合物(APM)。SC-I溶液通过蚀刻颗粒下面的晶片来促进颗粒去除;从而松动颗粒,使机械力可以很容易地从晶圆表面去除颗粒。

多模态大模型“紫东·太初”教学挑战任务发布

多模态大模型“紫东·太初”教学挑战任务发布

2020年9月,在教育部的领导下,华为技术有限公司与清华大学、北京大学等高校合作,布局建设首批72所“智能基座”产教融合协同育人基地,以昇腾、鲲鹏为核心,构建多样性计算的产业和人才生态,为我国AI产业高质量发展提供人才和智力支撑。清华大学计算机科学与技术系作为教育部-华为“智能基座”产教融合协同育人基地在清华大学的建设主体,共有20+老师参与。\” />

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昇思MindSpore TechDay直播倒计时

昇思MindSpore TechDay直播倒计时

1.6版本中昇思MindSpore全场景AI框架发布了高效易用的图学习框架昇思MindSpore Graph Learning,高性能可扩展的强化学习计算框架昇思MindSpore Reinforcement,提供支持第三方框架模型迁移工具,让用户即时体验的开发套件昇思MindSpore Dev ToolKit,同时升级自定义算子能力支持高效添加算子,丰富MindQuantum量子模块支持可快速上手,持续提升框架的训练与推理性能。\” />

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详解SC-I清洗的化学模型

RCA标准清洁,在去除硅表面污染方面非常有效。RCA清洁包括两个顺序步骤:标准清洁1(SC-1)和标准清洁2(SC-2)。SC-1溶液由氢氧化铵、过氧化氢和水的混合物组成,是迄今为止发现的最有效的颗粒去除剂。这种混合物也被称为氢氧化胺、过氧化氢混合物(APM)。SC-I溶液通过蚀刻颗粒下面的晶片来促进颗粒去除;从而松动颗粒,使机械力可以很容易地从晶圆表面去除颗粒。\” />

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在机器学习领域,数据和模型哪个更重要

在机器学习领域,数据重要还是模型重要?这是一个很难回答的问题。\” />

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微软亚洲研究院把Transformer深度提升到1000层

本周论文包括尤洋团队FastFold上线,训练时间从11天压缩至67小时;微软亚洲研究院直接把 Transformer 深度提升到 1000 层等研究。\” />

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一种有效的无监督深度表示器(Mix2Vec)

本文由深兰科学院撰写,文章将为大家细致讲解一种有效的无监督深度表示器(Mix2Vec),该方法可将异构数据映射到统一的低维向量空间,避免混合异构数据相似度度量偏差问题。同时,该方法基于深度异构信息网络,采用随机混洗预测学习机制,并融合先验分布匹配和结构信息最大化学习目标,学习混合异构的基于向量空间的通用表示,可以用于无监督和有监督的学习任务。\” />

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