如何写好一篇出色的研究论文,看看别人的经验?

如何写好一篇出色的研究论文,看看别人的经验? 2

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2022-03-01) 2 0

Step1:挑选一个主题  选择一个你感兴趣的话题。这样写起来容易多了,你的努力会在你的工作中展现出来。试着专注于你的主题中的一个特定领域,但也要小心不要选择一个有太多途径和资源的话题。从挑选话题开始,然后缩小范围。 Step2:查找信息 在使用搜索引擎和其他互联网资源时要小心。最可靠的网站有.edu、.org、.gov的域名,它们是你应该使用的域名。你还可以使用联机公共访问目录(OPAC)在图书...

谈谈工业界落地能力最强的机器学习算法

谈谈工业界落地能力最强的机器学习算法

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2022-01-28) 35 0

尽管BERT为代表的预训练模型大肆流行,但是身处工业界才会知道它落地有多难,尤其是QPS动辄几百的在线推荐、搜索系统,哪怕在大厂也很难在线上系统见到它们。 今天就想反其道而行之,谈谈工业界搜索、推荐、广告这类核心场景中落地能力最强的算法(之一):因子分解机(FM)。我不敢说它是最简单的(FM的确很简单),但是作为一个推荐算法调参工程师,掌握FM一定是性价比最高的。我推崇FM算法的原因,有以下三点:...

NeurIPS 2020 | 没有乘法的神经网络,照样起飞?

NeurIPS 2020 | 没有乘法的神经网络,照样起飞? 15

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2022-01-31) 35 0

今天给大家介绍一篇1962年的论文《Computer Multiplication and Division Using Binary Logarithms》[1],作者是John N. Mitchell,他在里边提出了一个相当有意思的算法:在二进制下,可以完全通过加法来近似完成两个数的相乘,最大误差不超过1/9。整个算法相当巧妙,更有意思的是它还有着非常简洁的编程实现,让人拍案叫绝。然而,笔者发...

机器学习从理论到工程的第一步-编程语言篇

机器学习从理论到工程的第一步-编程语言篇 3

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2021-12-29) 49 0

  前言 在文章《机器学习从业者如何兼顾理论与工程》中,小夕对编程语言的选择进行了小小建议。鉴于有些同学对小夕建议的“主python,辅C++,备用matlab和java”疑问较大,小夕在此详细解释一下,也欢迎大家补充新观点哦。 为什么不是matlab? 有同学问小夕,为什么将matlab作为备用语言而不是主力语言呢?matlab也很好用啊~   其实这句话是没错的。小夕觉得,暂且不论matlab...

写Rap,编菜谱,你画我猜……这些 AI demo 我可以玩一天!

写Rap,编菜谱,你画我猜……这些 AI demo 我可以玩一天! 27

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2022-02-21) 105 0

上次写的那篇 《Prompt 综述+15篇最新论文梳理]》 有亿点点肝。这次给大家整点轻松好玩的(顺便给这篇推文打个广告,快去看!)。 不知道读者朋友们有没有遇到这样的情况:有新的论文发表了,很想跑作者的模型玩一玩,但是又懒得复现,所以只能压抑着自己的好奇心... 直到有一天,我发现 Hugging Face 有一个叫 Spaces 的板块,专门放一些机器学习 API 供大家试玩... 这就很有意...

机器学习前沿——函数估计方法

机器学习前沿——函数估计方法 5

橙子 人工智能前沿 2年前 (2022-01-02) 28 0

利用独立性的优势函数估计方法 论文链接: https://www.ijcai.org/proceedings/2021/0461.pdf 在强化学习中,优势函数  (advantage function)  普遍采用蒙特卡洛  (MC)、时间差分  (TD),以及一种将前两者结合的优势函数估计算法(GAE)  等进行估计,而这些算法都存在方差较高的问题。因此,微软亚洲研究院的研究员们首次提出通过利...

【机器学习入门】 Learning Map 导览图

【机器学习入门】 Learning Map 导览图 16

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2022-02-24) 8 0

在此就不介绍机器学习的概念了。 Learning Map(学习导图) 先来看一张李宏毅大大的总图↓ 鉴于看起来不是很直观,我“照虎画猫”做了一个思维导图如下: 理论上Supervised Learning分支下的内容都可以放在其他Learning Map大类下。 Supervised Learning 所谓监督学习,就是我们告诉机器说,当这个function看到某种input则输出a,看到另一种i...

线性代数应该这样讲(一)

线性代数应该这样讲(一) 12

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2021-12-29) 27 0

前言 小夕为什么要讲线性代数呢?因为有人已经做了机器学习一段时间了,竟然认为矩阵就是用来存储数据的。小夕表示非常震惊。   而深刻透彻的理解核函数、PCA、LSI、谱聚类等以空间映射为理论核心的机器学习理论时,靠大学里教的那一套线性代数,很有可能是悲剧的(小夕所在的本科学校,数学专业全国top5,还是大牛的老师教的线性代数,然而小夕依然觉得学了假线性代数,心塞) 因此,在对国内高等教育不信任的基础...

机器学习从理论到工程的第二步-开发环境与工具篇(下)

机器学习从理论到工程的第二步-开发环境与工具篇(下) 24

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2021-12-31) 2 0

好啦~继续昨天的《第二步——开发环境与工具篇(上)》~ 其实有点尴尬啦,本来想一篇讲完的,结果小夕太啰嗦了,还没有开始讲正文,就写了快2000字了。。。所以说,这一篇是上一篇的正文。。。 matlab就不用说了,matlab程序本身就集成了所有你需要的东西了~顺便提一下,没有条件使用特殊免收费版matlab的时候,octave甚至一些在线octave网站都是可以接手matlab的~ C、C++、J...

打脸!一个线性变换就能媲美“最强句子embedding”?

打脸!一个线性变换就能媲美“最强句子embedding”? 13

知行编程网 人工智能前沿 2年前 (2022-01-31) 83 0

小编:前几周小屋刚推完《还在用[CLS]?从BERT得到最强句子Embedding的打开方式!》,苏神就来打脸了_(:з」∠)_ BERT-flow来自论文《On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models》[1],中了EMNLP 2020,主要是用flow模型校正了BERT出来的句向量的分布,从而使得计算出来的cos相似度更为...

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