机器之心转载 作者：卜至祺 最近完成了一篇很满意的论文，不仅整个过程愉快、回味无穷，而且真正做到了「学术有影响，工业有产出」。我相信这篇文章会改变差分隐私（differential privacy；DP）深度学习的范式。 因为这次经历实在太过「巧」了 （过程充满巧合、结论极其巧妙），在此和同学们分享一下自己从观察 -->构思 -->实证 -->理论 -->大规模实验的完整流程。本文我会尽量保持 lightweight，不涉及过多技术细节。 论文地址：arxiv.org/abs/2206.07136 与 p
最近完成了一篇很满意的论文，不仅整个过程愉快、回味无穷，而且真正做到了「学术有影响，工业有产出」。我相信这篇文章会改变差分隐私（differential privacy；DP）深度学习的范式。
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本文简单介绍梯度裁剪(gradient clipping)的方法及其作用，不管在 RNN 或者在其他网络都是可以使用的，比如博主最最近训练的 DNN 网络中就在用。
目前 Web 的 TRTC 没有静音检测，在关闭麦克风的情况下发言没有提示，有时候会有比较尴尬的会议场景出现，为提升用户体验，这里尝试将腾讯会议的解决思路引入。
从一张图片中获取某个元素，并移除其背景，是要花费挺多时间的，如果不会使用 Photoshop 的话，可能这个工作就完成不了，现在，有款叫做 Clipping Magic Web 应用，可以帮你快速移除图片的背景，让你轻松从图片中获取你所要的元素。
【GiantPandaCV导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章，量化训练说的与quantization-aware Training有区别，量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。
随着GPT、BART等大型深度语言模型的问世，语言模型的运行效率、内存开销成为了备受关注的研究点。在实际应用中，可能没有那么多机器，或者需要提升运行效率，这个时候就需要对语言模型进行压缩，让模型的运行性能能够达到应用标准。基于量化的模型压缩在BERT以及CV领域的一些模型中实现了模型效果微小下降前提下的压缩，华为和港大提出了适用于GPT等自回归语言模型的量化压缩技术，并被评选为ACL 2022的杰出论文。接下来先给大家介绍基于量化的模型压缩方法的基本思路，然后介绍这篇论文提出的改进方法。
Android 中当几个绘制的内容重叠的时候，可以使用剪裁效果进行控制在重叠的情况下，显示哪个部分的内容。 参考示例程序：ApiDemo 的 Clipping（ApiDemo=>Graphics=>Clipping） 源代码：android/apis/graphics/Clipping.java Clipping 程序的运行结果如图所示：
• 重置⻔有助于捕捉时间序列⾥短期的依赖关系； • 更新⻔有助于捕捉时间序列⾥⻓期的依赖关系。
算法：图像任意裁剪是将图像裁剪成若干任意大小图像。 文献：LHL, 李红林. (2011). 基于投影法实现矩形窗口的任意曲线裁剪 random clipping of curves in rectangular windows based on the projection method. 云南民族大学学报:自然科学版, 20(2). Kurtz, B. D. , & Claiborne, S. J. . (1999). Efficient method for clipping numerous objects against an arbitrary clipping path. US. 链接：https://www.gaitubao.com/
至于为什么第一次写WGAN呢，其实我也不知道为什么，可能是刚好最近再看吧，生成效果也不错。WGAN的作者们前后一共写了三篇论文，前两篇知乎上有人写了，写的很好很仔细，我开始也是看的那个，获益匪浅， 建议看一下，当然原文还是要看的。今天要说的是第三篇，作者propose了一个新的method，用来对之前WGAN的改进。论文中声称比之前的wgan converges 更快并且generates 图像质量更高。好了，废话不多说，下面进入正文。 ==说一句哈，这是我一次写成的，限于水平有限，说的不对的地方，大神请轻
为了解决深度学习中常见的梯度消失（gradient explosion）和梯度爆炸（gradients vanishing）问题，tensorflow中所有的优化器tf.train.xxxOptimizer都有两个方法：
原始GAN 统一架构 f divergence fenchel conjugate connect with gan 其他 WGAN 介绍 优势 weight clipping gradient pe
这三个在线抠图网站的都是傻瓜式操作，以至于我如果多赘述几句都感觉是在侮辱各位的智商。 所以直接放链接： Clipping Magic：https://zh.clippingmagic.com/ Auto Clipping：https://autoclipping.com/ malabi：https://www.malabi.co/ 注：前两个支持拖拽上传、选择文件上传和粘贴图片链接三种方式；malabi 仅支持手动选择上传。 最后放一支视频，直观感受下多么 easy！
【导读】本文聊了两篇做INT8量化训练的文章，量化训练说的与quantization-aware Training有区别，量化训练指的是在模型训练的前向传播和后向传播都有INT8量化。两篇文章都是基于对梯度构建分析方程求解得到解决量化训练会引起的训练崩溃和精度损失严重的情况。
前面介绍的都是 reads 正常的比对情况，比上或者比对不上。在实际比对过程中还会出现很多种“特殊”情况，而往往分析需要的就是这种特殊情况。例如多重比对的 reads 分配问题，将 reads split 切割之后的比对，包括 spliced 与 clipped reads 的比对。
RNN存在的问题：梯度较容易出现衰减或爆炸（BPTT） ⻔控循环神经⽹络：捕捉时间序列中时间步距离较⼤的依赖关系 RNN:
二值网络，是指在一个神经网络中，参数的值限定在{-1,+1}或者{0，1}。而更为彻底的二值网络是让网络在进行计算时得到的激活值(activation)也被二值化。当然，最为彻底的，是在网络的训练过程中，对梯度也进行二值化。我们今天讨论的，就不涉及对梯度二值化了，只考虑前面的两种情况。
from PIL import Image def clipping(img, width): ''' 通过获取像素点,然后将像素点等于255(透明),从而完成修剪图片的操作 :param img: Image对象 :param width: 要修剪的宽度 :return: ''' w, h = img.size pixdata = img.load() # 修剪左边 for x in range(width):
https://www.zhihu.com/question/52602529/answer/158727900
上个博客里阐述了梯度消失的原因，同时梯度消失会造成RNN的长时记忆失效。所以在本博客中，会阐述梯度消失的解决方案：①梯度裁剪（Clipping Gradient）②LSTM（Long Short-Term Memory）。
下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量
首先在Project下右键 Creat - > Shader Graph -> URP -> Lit Shader Graph创建一个Lit Shader Graph。
机器之心报道 编辑：张倩、杜伟 稀疏模型在深度学习领域发挥着越来越重要的作用。对于给定的 token 或样本，它可以只激活模型的一小部分，从而在拥有很大的参数量的同时也能做到计算友好。但是，如何可靠地训练这类模型依然是一个需要解决的问题。在这篇文章中，来自谷歌的 Barret Zoph、Irwan Bello、William Fedus 、Jeff Dean 等研究者给出了一份「高效稀疏专家模型设计指南」。 稀疏专家神经网络展示了纯规模的优势，并为当今常用的静态神经网络架构提供了一种有效的替代方案。稀疏专
本节介绍循环神经网络，下图展示了如何基于循环神经网络实现语言模型。我们的目的是基于当前的输入与过去的输入序列，预测序列的下一个字符。循环神经网络引入一个隐藏变量
近日，香港大学与华为诺亚方舟实验室在 ACL 2022 上联合发表了一篇工作，针对现有大规模生成式预训练语言模型的压缩需求，提出了新的量化压缩解决方案，并取得了出色的进步：分别在 GPT-2 与 BART 上实现了 14.4 倍与 13.4 倍的压缩率。他们将量化的 GPT 模型 与 BART 模型分别命名为「QuantGPT」与「QuantBART」。 作者丨陶超凡 生成式预训练语言模型 (pre-trained language models, PLM) 的规模不断扩大，极大地增加了对模型压缩的需求。尽
在面对模型不收敛的时候，首先要保证训练的次数够多。在训练过程中，loss并不是一直在下降，准确率一直在提升的，会有一些震荡存在。只要总体趋势是在收敛就行。若训练次数够多（一般上千次，上万次，或者几十个epoch）没收敛，再考虑采取措施解决。
bowtie2是当前最流行的短序列比对软，SAM（SequenceAlignment/Map）格式是一种通用的比对格式，用来存储reads到参考序列的比对信息SAM是一种序列比对格式标准， 由sanger制定，是以TAB为分割符的文本格式。
今天的这篇文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。
《前端技术观察》是由字节跳动IES前端团队收集、整理、推荐的业界高品质前端资源合集，主要分为以下几个板块： Highlights 业界最新的技术、热点文章 业界对（新）技术的深度地、优秀地实践 Tut
我正在尝试使用我在研究区域中选择的训练点对图像集合中的每个图像进行分类。就背景而言，我正在进行的项目正在研究陆地卫星生命周期内冰川面积的变化以及随后的植被变化。这意味着自 1984 年以来，我正在处理大量图像，每年一到两张。因此，我真的很希望拥有可以映射集合的函数，而不必手动执行此操作。
webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范，是一套JavaScript的API。简单来说，可以把它看成是3D版的canvas。恩，你会这样引入canvas对吧：
文章分别从数据方面和模型方面分析了导致模型训练不收敛或失败的原因，数据方面总结了四种可能的原因，模型方面总结了九种可能的问题。除此之外，文章介绍了每种潜在问题的产生后果或现象，并提供了常规做法。
直线与多边形求交算法 Cohen－Sutherland 采用位运算，计算直线与多边形之间关系 使用编码，将多边形窗口区域分为五个部分，根据区域选择抛弃线段 两端点都在视口区域内，区域码相或为 0 ， 接受 两端点至少共享一个不可见区域，区域码相与不为 1 ， 拒绝 /// /// The Cohen Sutherland line clipping algorithm /// public class CohenSutherland
从理论分析入手把握大规模神经网络优化的规律，可以指导实践中的超参数选择。反过来，实践中的超参数选择也可以指导理论分析。本篇文章聚焦于大语言模型，介绍从 GPT 以来大家普遍使用的训练超参数的变化。
在最初的六天，我创造了天与地 webGL是基于OpenGL的Web3D图形规范，是一套JavaScript的API。简单来说，可以把它看成是3D版的canvas。恩，你会这样引入canvas对吧：
作者：matrix 被围观: 4,174 次 发布时间：2014-02-11 分类：零零星星 | 11 条评论 »
A computer monitor is a 2D surface. A 3D scene rendered by OpenGL must be projected onto the computer screen as a 2D image. GL_PROJECTION matrix is used for this projection transformation. First, it transforms all vertex data from the eye coordinates to the clip coordinates. Then, these clip coordinates are also transformed to the normalized device coordinates (NDC) by dividing with w component of the clip coordinates.
class matplotlib.collections.AsteriskPolygonCollection(numsides, rotation=0, sizes=(1, ), **kwargs)[source]
CLIP-Q: Deep Network Compression Learning by In-Parallel Pruning-Quantization CVPR2018 http://www.sfu.ca/~ftung/ 裁剪和量化一体化框架
graphics rendering pipeline, 也被称为”the pipeline”，即图形渲染管线。
<圣域2>选人界面的角色出现时的效果非常酷, 一直不知道咋做的 还是<龙歌>中speedtree在镜头前时的消隐也是这种溶解效果, 跟<圣域2>的圆形透明消隐差不多, 但是这种方法不用alphablend, 效率高些. (当时我形容是被虫子啃了...这机器上没装<龙歌>, 不截图了) 最近研究ShadowMap的Alpha穿透, 用到了clip()函数, 恍然大悟, 原来如此啊~ clip (DirectX HLSL) Discards the current pixel if the specified
add agent http://coach.nervanasys.com/contributing/add_agent/index.html class Agent(object): class PolicyOptimizationAgent(Agent): class ActorCriticAgent(PolicyOptimizationAgent): presets.py class Carla_A3C(Preset): def __init__(self): Preset._
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