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关于时空数据的培训 GAN:实用指南(第 02/3 部分)
无水先生
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2023-09-15 04:05:30
关于时空数据的培训 GAN:实用指南(第 02/3 部分)_无水先生的博客-CSDN博客
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时空
数据
的
培训
GAN
:
实用
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(第 01/3
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)
GAN
是迄今为止最受欢迎的深度生成模型,主要是因为它们最近在图像生成任务上产生了令人难以置信的结果。然而,
GAN
并不容易训练,因为它们的基本设计引入了无数的不稳定性。如果你尝试过用MNIST以外的任何东西训练
GAN
,你很快就会意识到,所有关于训练他们的痛苦(以及试图解决这个问题的相关研究领域)的说法并没有把问题放大。
知识提炼:一项调查 Knowledge Distillation: A Survey
原文地址:https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-
02
1-01453-z?抽象近年来,深度神经网络在工业界和学术界都取得了成功,尤其是在计算机视觉任务方面。深度学习的巨大成功主要归功于其可扩展性,可以对大规模
数据
进行编码并操纵数十亿个模型参数。然而,在资源有限的设备(例如手机和嵌入式设备)上部署这些繁琐的深度模型是一项挑战,这不仅是因为计算复杂度高,而且存储需求很大。为此,已经开发了各种模型压缩和加速技术。
51c大模型~合集53
本文总结了作者在ChatGLM-6B模型微调的经验,并汇总了目前开源项目&
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TowardsDataScience 博客中文翻译 2016~2018(三百一十四)
原文:TowardsDataScience Blog 协议:CC BY-NC-SA 4.0 每周精选 原文:https://towardsdatascience.com/weekly-selection-903e70d9006e?source=collection_archive---------4----------------------- 亲爱的读者和投稿人: 请在这里找到我们本周的精选: 一种新型深度神经网络 由尤金尼奥·库勒切罗—7 分钟阅读。 这种新型的神经网络是最初的前馈模型 LeN
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