$ 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...
内容会更新在: huiwang98/DRL4Recsys 如不想打开github链接(更新不会比git及时):Deep Reinforcement Learning for Recommender SystemsThis Work Collected the Courses / Books on Dee… Hubery 机器学习公开课资源收集 一、Stanford University(7门) 1. 机器学习(Machine Learning)Stanford University via Coursera 开...
Caffe: a fast open framework for deep learning. Contribute to CMU-Perceptual-Computing-Lab/caffe development by creating an account on GitHub.
本文内容整理自CMU 2022 年春季课程 10707 深度学习 课程地址: https://deeplearning-cmu-10707-2022spring.github.io/本文已收录到专栏CMU-10707 深度学习 课程笔记本文很多内容源自Hugo Larochelle的神经网络课…
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 ...
通过描述潜在空间中相邻和远处的相互作用,注意力过程可以在深度概率模型中产生更具表现力的变分分布。通过消除对深层层次结构的要求,专心推理最大限度地减少了计算足迹。 https://openreview.net/pdf?id=T4-65DNlDij https://github.com/ifiaposto/Deep_Attentive_VI...
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/ ...
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 ...
官方代码：https://github.com/haofanwang/Score-CAM 本文是由来自于卡内基梅隆大学、德州农工大学、武汉大学的研究人员共同提出的一种基于置信分数的视觉可解释性方法，目前论文被CVPRW 2020接收，代码已开源。1 背景介绍 1.视觉可解释性 神经网络可解释性是指对于神经网络所做出的决策，进行合理的解释。这里解释可以...
但是当时作业的用的测试有问题，于是不了了之。课程内容从一开始的局域网BGP协议讲到后来TCP，load balance等等，把网络的基础和一些应用都学了一遍。虽然本科学过计算机网络了，不过这次一学，算是又查漏补缺了一回。Workload(4/5)上课质量(5/5)作业质量(5/5)个人体验(4/5)10-601(Machine Learning)这...