SenseParrots

小 P 为你送上本周值得一看的信息~ 有意见、建议与吐槽，欢迎直接给小 P 留言哦~ 点击链接或扫一扫二维码即可打开对应网页。 学界前沿 MIT泊松流生成模型击败扩散模型....

本文介绍了集成学习的 MoE 方法。具体来说：集成学习的一种直观方法包括将任务划分为子任务并在每个子任务上训练专家；MoE 是一种集成学习方法，旨在使用专家模型在子任务方面明确解决预测建模。

小 P 为你送上本周值得一看的信息~ 学界前沿 CPM-Ant :国内首个直播训练百亿大模型；SegNeXt：重新思考语义分割的卷积注意力设计...

本文出自商汤 SenseParrots 内部技术分享中“实用算法及工程经验”专题下的一次分享。 从  （伪）随机性 谈起，例举生活中对随机性的应用，以此引入随机数生成器，并逐渐展开～

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本篇文章介绍如何支持海量数据点的训练曲线可视化，主要从以下两个方面展开： 海量数据点的训练曲线可视化对于观察和开发调试机器学习训练的意义以及实现支持海量数据可视化的技术实现思路。

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在过去的几年里，深度神经网络在许多具有挑战性的应用中取得了巨大的成功，网络模型变得越来越强大。本文神经网络的结构搜索和模型优化进行探讨～

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