关于时空数据的培训 GAN：实用指南（第 02/3 部分）

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2023-09-15 04:05:30

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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。

原文地址：https://link.springer.com/article/10.1007/s11263-021-01453-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。

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&数据。大型语言模型横行，之前非常焦虑，现在全面拥抱。目前也有很多开源项目进行大模型微调等，笔者也做了一阵子大模型了，特此来介绍一下ChatGLM-6B模型微调经验，并汇总了一下目前开源项目&数据。笔者与很多人微调结论不同，本人在采用单指令上进行模型微调，发现模型微调之后，「并没有出现灾难性遗忘现象」。项目地址：https://github.com/liucongg/ChatGLM-Finetuning。

我自己的原文哦~ https://blog.51cto.com/whaosoft/12969097清华大学&字节 | 迈向通用机器人策略：如何选择VLA？为什么我们需要VLA(自然形成视觉-语言-动作模型)而不是其他通用策略?VLA究竟由什么过人之处？这个概念在自动驾驶领域似乎要更进一步。10月底，谷歌旗下自动驾驶公司Waymo推基于端到端的自动驾驶多模态模型EMMA。业内人士表示，EMMA既有端到端智驾能力，还融合了多模态大模型，其实就是一个VLA模型架构。智能驾驶行业在rule-base上已进行了十

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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