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是否可以直接在实际数据上进行训练？

在云计算领域，可以直接在实际数据上进行训练。实际数据训练是指将真实场景中的数据应用于机器学习和深度学习模型的训练过程中，以获得更准确、更实用的模型结果。

优势：

数据真实性：实际数据训练可以使用真实场景中的数据，这样可以更好地反映实际应用中的情况，提高模型的准确性和可用性。
模型适应性：使用实际数据进行训练可以使模型更好地适应实际应用场景，能够更好地解决实际问题。
数据丰富性：实际数据通常比人工生成的数据更加丰富多样，能够覆盖更多的边界情况，提高模型的鲁棒性和泛化能力。

应用场景：

自然语言处理：在自然语言处理任务中，可以使用实际语料库进行训练，以提高机器翻译、文本分类、语义理解等任务的准确性和效果。
图像识别：对于图像识别任务，可以使用实际场景中的图像数据进行训练，以提高图像分类、目标检测、人脸识别等任务的性能。
声音识别：在语音识别领域，使用实际录音数据进行训练，可以提高语音识别模型在真实环境中的准确性和可靠性。

推荐的腾讯云相关产品和产品介绍链接地址：

腾讯云机器学习平台（MLStudio）：https://cloud.tencent.com/product/mlstudio
腾讯云人工智能实验室：https://cloud.tencent.com/product/ailab
腾讯云语音识别：https://cloud.tencent.com/product/asr
腾讯云图像识别：https://cloud.tencent.com/product/imagerecognition

相关搜索:是否可以在GPU上训练模型，然后在CPU上进行预测是否可以从angular app直接在google云中进行CURD操作？是否可以通过实验模块输出训练数据的错误？是否可以在Mac上使用Silverlight进行开发？是否可以直接在PCL提供的算法接口上使用多线程进行加速是否可以从重采样结果中获得对训练数据的预测？SwiftUI文本字段实际上没有对数据进行更新是否可以对请求头数据进行集中处理？是否在S3上存储测试tesseract OCR训练数据？是否可以在此cypress上创建模拟api以阻止实际的api调用 IPFS上是否可以进行临时的、非持久的存储？是否可以在BlueStacks上使用twilio数字进行whatsapp验证？可以对训练集中的分类数据进行编码，但不能对测试集中的分类数据进行编码 MatSort显示了箭头，但实际上并不对数据进行排序是否可以对S3上的文件进行写保护？是否可以在Amazon S3上对文件进行排序？是否可以在GCP上使用keras模型进行超参数优化？mlr3:如何在训练数据集上使用mlr进行过滤，并将结果应用于模型训练？是否可以访问App Store数据进行市场分析？是否可以在Mac上安装Greenplum数据库？

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统一图像和文字生成的MiniGPT-5来了：Token变Voken，模型不仅能续写，还会自动配图了

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目前神经网络在进行训练的时候基本都是基于后向传播（Back Propagation，BP）算法，通过对网络模型参数进行随机初始化，然后利用优化算法优化模型参数。但是在标注数据很少的情况下，通过神经网络训练出的模型往往精度有限，“预训练”则能够很好地解决这个问题，并且对一词多义进行建模。

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在luna16肺结节良恶性分类得例子中，有位细心的朋友提出一个很好的问题。今天首先分析上一篇中存在的问题，然后给出解决方案。

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告别CPU，加速100-1000倍！只用GPU就能完成物理模拟和强化学习训练

Isaac Gym由英伟达开发，通过直接将数据从物理缓存传递到PyTorch张量进行通信，可以端到端地在GPU上实现物理模拟和神经网络策略训练，无需CPU。Isaac Gym提供了一个高性能的学习平台，使得各种智能体训练能够直接在GPU上进行。

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深度 | 基于移动设备的机器学习，本地与云端孰优孰劣？

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超原版速度110倍，针对PyTorch的CPU到GPU张量迁移工具开源

神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。

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使用Tensorflow 2.0的超大规模生成对抗网络（SRGAN）

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VideoMAE：简单高效的视频自监督预训练新范式｜NeurIPS 2022

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快速入门TensorFlow.js指南

TensorFlow.JS，之前就发现这个好玩的东东，但是一直没有时间去看，作为一名深度学习者，没有折腾的心是不行的。我们都知道深度学习在工业和实际项目中有着很好的应用，但是如果用深度学习去做些有趣的应用也是很好玩的。

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Facebook全新开源深度学习框架Pythia，即插即用快速构建AI模型

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【论文读书笔记】无监督视频物体分割新思路：实例嵌入迁移

【导读】近日，针对视频物体分割中缺乏训练样本和准确率较低的问题，来自美国南加州大学、谷歌公司的学者发表论文提出基于实例嵌入迁移的无监督视频物体分割方法。其通过迁移封装在基于图像的实例嵌入网络（instance embedding network）中的知识来实现。实例嵌入网络为每个像素生成一个嵌入向量，可以识别属于同一个物体的所有像素。本文将在静态图像上训练的实例网络迁移到视频对象分割上，将嵌入向量与物体和光流特征结合，而无需模型再训练或在线微调。所提出的方法优于DAVIS数据集和FBMS数据集中最先进

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谷歌提出Flan-T5，一个模型解决所有NLP任务

「Flan-T5」是Google最新的一篇工作，通过在超大规模的任务上进行微调，让语言模型具备了极强的泛化性能，做到单个模型就可以在1800多个NLP任务上都能有很好的表现。这意味着模型一旦训练完毕，可以直接在几乎全部的NLP任务上直接使用，实现「One model for ALL tasks」，这就非常有诱惑力！

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InstantMesh：利用稀疏视图大规模重建模型从单张图像高效生成3D网格

摘要：本文提出了InstantMesh，这是一个用于从单视角图像生成即时3D网格的前馈框架，具有当前非常优秀的生成质量和显著的训练可扩展性。

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TN-SCUI2020挑战赛详细讲解

今天将分享甲状腺超声结节二值分割和二值分类的完整实现过程并提供训练好的模型和在测试数据上的提交结果成绩，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

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GitHub微软_推荐者：推荐系统的最佳实践

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英特尔开发模型训练新技术，效率更高且不影响准确性

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Zephyr利用dDPO，显著改善了意图对齐和AI反馈(AIF)偏好数据，该方法遵循与InstructGPT相似的步骤。

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谷歌逆天「夜视」拍照突然火了！完美降噪还能合成3D视角｜CVPR 2022

---- 新智元报道编辑：好困 Aeneas 【新智元导读】谷歌一年前的论文突然火了！这个名叫RawNeRF的技术，不仅完美降噪，还能改变视角，调整焦点和曝光等等。难道，我们距离超强的夜景拍照相机不远了？最近，网上一段来自谷歌的AI夜景拍摄视频被刷爆了！视频中的这个技术叫RawNeRF，顾名思义就是NeRF的一个全新变体。 NeRF是一种全连接神经网络，使用2D图像的信息作为训练数据，还原出3D场景。 RawNeRF比起之前的NeRF，有了多处改进。不仅能完美降噪，还能改变相机视角，调整焦

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Transformer模型训练环境配置指南

环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。

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EMNLP 2021 | 百度：多语言预训练模型ERNIE-M

2021年伊始，百度发布多语言预训练模型ERNIE-M，通过对96门语言的学习，使得一个模型能同时理解96种语言，该项技术在5类典型跨语言理解任务上刷新世界最好效果。在权威跨语言理解榜单XTREME上，ERNIE-M也登顶榜首，超越微软、谷歌、Facebook等机构提出的模型。（但是现在降到了第7名）

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文献阅读：Image as a Foreign Language: BEIT Pretraining for All Vision and Vision-Language Tasks

这篇文章算是我司今年发表的一篇颇有影响力的文章了，连不做cv的我都有所耳闻，毕竟刷指标刷的委实是有点厉害，简直堪比18年bert刚出来时候的状况，所以就来跟风看一下这篇文章，看看他到底是怎么做的，然后能不能在nlp还有推荐领域给一些参考思路。

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大模型Scaling Law同样适用于下游任务性能？斯坦福、谷歌最新研究揭秘

大模型的成功很大程度上要归因于 Scaling Law 的存在，这一定律量化了模型性能与训练数据规模、模型架构等设计要素之间的关系，为模型开发、资源分配和选择合适的训练数据提供了宝贵的指导。

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深度学习中的公平性

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未系安全带识别系统通过python+yolo智能视频分析技术，未系安全带识别系统对画面中高空作业人员未系安全带行为进行监测，未系安全带识别系统监测到人员未穿戴安全带时，未系安全带识别系统立即通知后台人员及时处理触发告警。Yolo算法采用一个单独的CNN模型实现end-to-end的目标检测，核心思想就是利用整张图作为网络的输入，直接在输出层回归 bounding box（边界框）的位置及其所属的类别。YOLO系列算法是一类典型的one-stage目标检测算法，其利用anchor box将分类与目标定位的回归问题结合起来，从而做到了高效、灵活和泛化性能好。在介绍Yolo算法之前，我们回忆下RCNN模型，RCNN模型提出了候选区(Region Proposals)的方法，先从图片中搜索出一些可能存在对象的候选区（Selective Search），大概2000个左右，然后对每个候选区进行对象识别，但处理速度较慢。

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ACMMM 2022 | 首个针对跨语言跨模态检索的噪声鲁棒研究工作

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1800亿参数，世界顶级开源大模型Falcon官宣！碾压LLaMA 2，性能直逼GPT-4

1800亿参数，Falcon在3.5万亿token完成训练，直接登顶Hugging Face排行榜。

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1.Guiding Image Captioning Models Toward More Specific Captions(ICCV 2023)

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业界 | 深度定制：揭秘Graphcore深度学习芯片加速软件

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Tensorflow入门教程(二十三）——前列腺分割比赛top9之路

在前面篇章中我分享过用2D版本和3D版本的VNet来进行MR图像的前列腺分割，为了验证分割模型的鲁棒可靠性，我在测试数据上进行了分割并在网上提交分割结果，在差不多两个星期的时间内，成绩由最初的五十多名提升到第九名，虽然成绩不是最好的，但是这期间采用的一些策略技术我将分享给大家。

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大语言模型的预训练[5]：语境学习、上下文学习In-Context Learning：精调LLM、Prompt设计和打分函数设计以及ICL底层机制等原理详解

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