$ git clone https://github.com/cmudeeplearning11785/cmudl $ cd cmudl $ pip install -e . Utilities Process submission for hw2p2 To process your hw2p2 predictions for submission to the Kaggle competition. This assumes your submission file is a serialized ndarray (npy format) with shape (num...
机器学习(Machine Learning)Stanford University via Coursera 开课时间:3rd Apr, 2017 地址: Reviews for Machine Learning from Coursera | Class… yang元祐 【转载】深度学习中文版_2017(下载) 英文版官网( http://www.deeplearningbook.org/)以及中文翻译项目的Github地址(exacity/deeplearningbook-chinese)作者...
CMU10-414/714: Deep Learning Systems 课程官网 该仓库记录了完成的实验和实验记录(博客) 目前已经将四个hw做完 前3个hw可以通过所有测试 第4个hw虽然实现了CNN,RNN,LSTM等算法,但是没办法通过%100测试。由于已经在实现这些算法的过程中已经了解了算法的原理,并且错误的原因很难定位到是不是之前的代码有bug,所...
deeplearning-cmu-10707-2022spring.github.io 本文已收录到专栏 CMU-10707 深度学习 课程笔记www.zhihu.com/column/c_1492542489664389121 CMU-10707 第二十一讲 多模态机器学习,本讲内容 引言 多模态机器学习的核心技术挑战 多模态研究任务 新的研究方向 多模态机器学习重要参考文献 本讲只能对多模态机器学习列一...
这门课是我觉得讲课体验最好的一门课,即使已经自学过了Andrew Ng在Coursera上的Machine Learning和Deep Learning课,听这门课还是有种醍醐灌顶的感觉,尤其是强化学习那块(因为我正好没有学过)。 Matt上课能把各种概念和数学都讲得头头是道,深入浅出,尤其是手写推导过程有着国内高中数学课般给人带来的踏实感。
学习链接:https://deeplearning-cmu-10707.github.io/syllabus.html 2016-2017春季学期:深度强化学习与控制理论 学习链接:https://katefvision.github.io/ 多伦多大学任教期间 2015-2016秋季学期: 机器学习理论的统计方法与数据挖掘(统计专业) 学习链接:http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/STA414_2015/ ...
我个人的策略是选择一切能选的水课，掌握知识和上课之间没有绝对关系。我在CMU没有上过一门编程或者系统...
他的研究方向主要集中在深度时间序列模型,以及融合数学优化模型和深度学习结构,并从而构建稳定、低内存、易于分析的隐性深度学习(implicit deep learning)方法。他的论文曾经在ICLR, ICML, NeurIPS, ACL, EMNLP等顶级AI会议上发表,并且获得过oral以及spotlight oral等荣誉。白绍杰同时也是2020年度J.P. Morgan AI PhD ...
Ps. 线上课程会比CMU实际晚俩个礼拜上传,纯视频也会在Youtube的Deep Learning Systems Course频道播放。 如果你要参与作业,一定要注册账号,链接在此: https://docs.google.com/forms/d/e/1FAIpQLScNVr8wf8dwEz6aNYFbIgBWi9fPIDVpuwBJEGhoNZJO-cYaDA/viewform ...
项目地址：https://github.com/flexflow/FlexFlow/tree/inference 论文作者之一、CMU 助理教授 Zhihao Jia 表示：「生成式大规模语言模型不仅推理效率低下而且部署成本很高；它们小型化的版本具有速度和价格上的优势，但是也会影响生成内容的质量；而 SpecInfer 可以实现这两方面的双赢。」同样来自 CMU Catalyst Group ...