再创十九年新高也不够!摩根士丹利预计高通还涨近10%

也是通过爬梯子,有颜有才的粉丝们还制作了一组“只吃一口边伯贤,只吃一勺都暻秀,只要一盘朴灿烈,只要一碗金钟仁,只喝一口朴灿烈以及之前的只喝一杯吴世勋”。我们小天可不能饿着啊哈哈,哪怕只有两个人也能点出八个人的气势。

人们大概会认为,如今的神经网络在目标识别任务上,水平已经超过真人。其实并不尽然。也许在 ImageNet 等筛选出来的图像数据集上,它们的效果的确比人工优秀;但对于自然界的真实图像,它们在目标识别上绝对无法比过任何一个正常的成年人。这是因为,从目前的图像数据集中抽取的图像,和从真实世界整体中抽取的图像的分布不同。

与此相反,难忘性样本则编码了绝大部分的冗余信息。如果将样本按难忘性进行排序,就可以通过删除绝大部分的难忘性样本,进而减小数据集。

在一篇 2011 年旧论文 Unbiased Look at Dataset Bias 里,研究者根据 12 个流行的图像数据集,尝试通过训练一个分类器用以判断一个给定图像来自于哪个数据集,来探索是否存在数据集偏差。

与此类似,在 CIFAR-100 上,8% 的数据可以在不影响测试集准确率的情况下移除。

人们常说,数据是新型财富,数据量越大,我们就能将数据相对不足的、过参数化的深度学习模型训练得越好。

为了正确完成乘法计算,我们需要注意乘法的顺序和转置的使用。对于机器学习开发者而言,这只是在标识上的一点困惑,但对于程序而言,需要计算花销。

误解 6: 注意力优于卷积

在机器学习领域,有一个正得到认同的说法,认为注意力机制是卷积的更优替代。重要的是 Vaswani et al 注意到「一个可分离卷积的计算成本,和一个自注意力层与一个逐点前馈层结合后的计算成本一致」。

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研究者在三个不同的问题上测试了他们进行反向模式自动微分的方法,也就是反向传播,并测试了其计算 Hessian 矩阵所消耗的时间。

这些发现表明,在神经网络的训练中,存在明显的数据冗余,就像 SVM 的训练中,非支持向量的数据可以在不影响模型决策的情况下移除。

我们很容易得出这样的结论,即对给定的图像进行某种分类的原因是由于图像的特定部分对神经网络进行分类时的决策起了重要作用。已有的几种计算显著图的方法,通常都基于神经网络在特定图像上的激活情况,以及网络中所传播的梯度。

吴世勋还特地拿了非常贵的酒,是“义气忙内”啊,小编真的好喜欢那个酒瓶子,太好看了吧,还有边伯贤这个小孩子口味的虎子竟然也喝酒了,但是下一秒就拿起了雪碧哈哈。

在 CIFAR-10 中,在不影响测试集准确率的情况下,30% 的数据是可以移除的,删除 35% 的数据后准确率会下降 0.2%。如果所移除的 30% 的数据是随机挑选的,不是基于难忘性来选取,准确率将会显著下降 1%。

上海市戏剧家协会主席杨绍林表示,戏剧是观众的艺术,能够让人们的生活更加丰富多彩;跨要素、跨平台、跨区域融合,已经成为文化产业迈向融合发展新阶段的重要表现。“希望通过长三角青年戏剧孵化平台,为青年戏剧人创造更多的机会,让他们在时代的大浪潮中崭露头角,创造出更多文艺价值和社会效益俱佳的精品力作。我们也会给予更多的关注和支持。”(完)

研究者在 HOG 特征上训练了一个 SVM,并发现其正确率达到 39%,高于随机猜测水平。如今,如果使用最先进的 CNN 来复现这一实验,分类器的表现可能更好。

随机猜测的正确率应该是 1/12 = 8%,而实验结果的准确率高于 75%。

高维图像通常都位于深度神经网络所建立的决策边界附近,因此很容易受到对抗攻击的影响。对抗攻击会将图像移动至决策边界的另一边,而对抗解释攻击则是将图像在相同决策区域内,沿着决策边界等高线移动。

第二本:《深夜书屋》作者:纯洁滴小龙 豆瓣:9.5分

第三本:《茅山捉鬼人》作者:青子 豆瓣:9.7分

意义:利用目前的深度学习库完成对二次或更高阶函数的求导,所花费的成本比本应消耗的更高。这包含了计算诸如 Hessian 的通用四阶张量(例:在 MAML 中,以及二阶牛顿法)。幸运的是,在深度学习中,二阶函数并不常见。但在传统机器学习中,它们却广泛存在:SVM 对偶问题、最小二乘回归、LASSO,高斯过程……

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依依不舍的爬梯子结束之后,成员接力影像视频综艺《Heart 4 U》也来了。看样子应该是按照年龄排序,就像之前的二盒子一样,果然,还是一集只有十几分钟,一个成员就要播好久的感觉啊,制作组敢不敢下一次进度条再长一点啊。

虽然神经网络通常被认为是黑匣子,但现在还是已经有了有非常多对其进行解释的探索。显著图,或其他类似对特征或训练样本赋予重要性得分的方法,是其中最受欢迎的形式。

总的来说,相较于表现较差的模型,表现较好模型的准确率下降程度也相对更小。这是一个振奋人心的消息,因为至少在 CIFAR-10 上,随着研究社群发明出更好的机器学习模型/方法,由于「作弊」得到的泛化损失,也变得更加轻微。

长三角青年戏剧联盟旨在整合四地戏剧资源,利用各戏剧节的自身优势,增进彼此间在青年戏剧人才和优秀原创作品两个层面的交流,以此培育戏剧“新生代”,带动戏剧市场的良性发展。今年起,每年由联盟各成员机构选送的剧目将在长三角四地进行交流展演,并以举办高峰论坛的方式共谋发展。

误解 7: 显著图是解释神经网络的一种稳健方法

这种「作弊」行为的影响是什么?

精彩剧情:那些红色的雾气就是被薛家两位老爷子封印在黑小色双掌之中的红色彘虫,密密麻麻,浩浩荡荡,那些红色彘虫一飞出,就缠上了面前的那棵小树苗,只需片刻之间,原本绿幽幽的小叔就只剩下了一个躯干,无数红色的彘虫围绕着那棵小树盘旋不定,看的钟锦亮和葛羽都有些头皮发麻。这拨操作很溜,不过帅不过三秒,这手段刚刚施展出来没多久,黑小色脸色顿时一片惨白,额头之上都冒出了汗,连忙收了灵力,那些红色的彘虫重新又折返回了他的手掌之中,不见了踪影。

当神经网络在时刻 t 给出准确分类,而在 t+1 时刻发生误分类,此时称为发生遗忘事件。这里的时刻是指网络中 SGD 的更新次数。为了追踪遗忘事件,研究者每次只在 SGD 更新时的小批次数据中的样本上运行神经网络,而不是在数据集的每个样本上运行。对于在训练时不会发生遗忘事件的样本,称之为难忘性样本。

那么,如果我们把现在用来训练算法的数据集部署在现实世界里,它有什么价值呢?总结下浮现出的答案会是:「比没有好,但没好太多。」

在 GPU 上,研究者发现,新方法的提速更加明显,超出流行库的速度近似三个数量级。

研究者发现,MNIST 中 91.7%、permutedMNIST 中 75.3%、CIFAR-10 中 31.3% 以及 CIFAR-100 中 7.62% 的数据属于难忘性样本。这符合直观理解,因为随着图像数据集的多样性和复杂性上升,神经网络对数据的遗忘性越大。

看团综就有一个感觉,果然还是他们在一起的时候最开心最有趣了,一个个的艺能满满,不仅团内互宠,还有一个超级宠他们的制作组。

上周二苹果和高通宣布放弃在全球层面的所有法律诉讼,达成了为期六年的全球专利许可协议,已在今年4月1日生效,并有两年的延期选项。苹果将向高通支付一笔一次性的款项,两家公司还达成了一份多年的芯片组供应协议,但具体金额未知。

而且他们是一个月没见了,利用这个机会又聚到了一起,闹腾点也是可以理解的嘛。大厨都暻秀“翻了车”,被乖乖趴在台子上的边伯贤看了个正着,朴灿烈也大展身手,都是会做饭的娃啊,金珉锡在超市里给都暻秀打电话的时候也很萌,果然是“伪忙内”啊。

分析指出,双方达成至少六年的全球专利许可协议,说明苹果将再次向高通支付专利使用费。更重要的是两家公司达成了“多年的芯片组供应协议”,这表明,苹果未来的iPhone手机可能再度启用高通的基带芯片(modem chip),苹果可能早于预期推出5G手机。

苹果愿付几十亿美元代价 和解玄机在5G

而在反向模式中,则有:

这些技巧使得轻量级卷积和动态卷积相较于传统的不可分卷积,在效率上优越几个数量级。

研究者比较了在 CIFAR-10 上,不同深度残差网络训练一个 epoch 的结果,并发现,标准初始化方法在 网络达到 100 层时就失败了,但 Fixup 和批标准化在 10,000 层的网络都能成功。

所以我们爬梯子第二季又从冬天追到了春天。他们的前一天,是我们的上个月;他们的上一顿饭,是我们的上一个周。打开视频的第一件事情,先看进度条,如果连十分钟都不到,发弹幕,吐槽进度条是什么鬼;如果有幸超过了15分钟,再发弹幕,哭着说进度条真的太感动了;进度条快走完的时候,还得发弹幕,妈呀给你们讲个鬼故事,快看进度条!

现在还在金珉锡篇,而乔迁宴的时候我们还是看到了全员,在只有都暻秀和金珉锡的时候还是很安静和谐的,金钟大来了后也是可以的,直到边伯贤等人全部来齐后,顿时闹腾的不行。看到一个大大做的图,真的超级可爱有木有。

精彩剧情:毕竟是同学,现在这桩案子,又是冷凌雪没有把握,鲍佳音如果去询问,岂不是在同学面前故意炫耀。

另一华尔街见闻曾总结,从商业竞争角度看,这是一场没有输家的商战。

即使是最新的 GAN 网络,也展示出自注意力相较于标准卷积,在对长期、多尺度依赖性的建模上效果更好。

第一个问题是优化一个形如 xAx 的二次函数;第二个问题是求解一个逻辑回归;第三个问题是求解矩阵分解。

“东振律师事务所的律师果然是与众不同,鲍律师更是有魄力,不同于一般的女律师。既然鲍律师这么说,那我和我们老板也就放心了。同样也请鲍律师放心,这律师费我们公司是一分钱也不会少给的,相反只会多给。”白雪梅微笑地说道。

误解6:注意力机制优于卷积

在机器学习的第一门课中,我们会学习到将数据集分为训练集、验证集以及测试集。将在训练集上训练得到模型,在验证集上进行效果评估,用以指导开发者调节模型,以求在真实场景下获得效果最好的模型。直到模型调节好之后,才应该使用测试集,提供模型在真实场景下实际表现的无偏估计。如果开发者「作弊」地在训练或验证阶段使用了测试集,那么模型就很可能遇到对数据集偏差产生过拟合的风险:这类偏差信息是无法在数据集外泛化得到的。

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研究者在某数据集训练分类器,并在其他数据集上评估表现效果,进一步度量数据集的价值。根据这个指标,LabelMe 和 ImageNet 是偏差最小的数据集,在「一篮子货币(basket of currencies)」上得分 0.58。所有数据集的得分都小于 1,表明在其他数据集上训练的模型都给出了更低的准确度。在没有数据集偏差的理想情况下,应该有一些得分是高于 1 的。

本周二,苹果收涨1.44%,收创去年11月8日以来新高,英特尔小幅收跌0.07%,自苹果与高通达成和解后首日下跌收官。

长久以来,人们都相信「通过随机初始参数值和梯度下降,直接优化有监督目标函数(如:正确分类的对数概率)来训练深度网络,效果不会很好。」

误解 3: 机器学习研究者并不使用测试集进行验证

当地时间23日周二盘中,James Faucette等摩根士丹利分析师发布报告认为,市场还没有充分体现高通上周与苹果达成专利纠纷和解的利好消息。他们将高通的股票评级从观望调升至增持,目标价从55美元上调至95美元,升幅将近73%。

误解 2: 图像数据集反映了自然世界真实图像分布

摩根士丹利分析师称,苹果的和解框架与他们此前预计的非常一致,但让他们很惊讶的是,苹果选择现在就和解、恢复原状,他们此前预计,苹果会观望,看法庭会不会给己方带来更多的谈判筹码。

研究者也进一步展示了在没有任何标准化处理下,基于 Fixup 得到的神经网络在 ImageNet 数据集和英语-德语机器翻译任务上与 LayerNorm 网络得分相当。

然后制作组就千方百计地想出各种花招,想要让忙内吃到包子,但是在这里,还是被金俊勉的一句话给整泪目了,“我们EXO可不是靠运气的啊”,还好,最后还是吃到了包子。

作者做了悲观的总结:

若有矩阵的乘法运算:C=AB。在前向模式中,有:

为避免此问题,Fixup 中的核心思想是在每 L 个残差分支上,使用同时依赖于 L 和 m 的因子来调整 m 个神经层的权重。

研究者发现,很多神经网络模型在从原来的测试集切换到新测试集的时候,都出现了明显的准确率下降(4% – 15%)。但各模型的相对排名依然相对稳定。

事实上,TensorFlow 是一个矩阵运算库,这与张量运算库存在显著差异。

误解5:我们需要批标准化来训练超深度残差网络

误解4:神经网络训练过程会使用训练集中的所有数据点

误解7:显著图(saliency maps)是解释神经网络的一个稳健方法

5月份的时候,金珉锡大哥要入伍了,边伯贤小可爱和队长金俊勉也要过生日了,无论怎样,EXO都请继续走钻石路吧,要一直陪伴着爱丽,爱丽也会一直在你们身后的。加油呀!

而在反向模式中,则有:

摩根士丹利认为,即使最近创下了本世纪互联网泡沫破灭以来的最高记录,高通的股价也不会结束大涨。

但是能怎么办呢?那段时间,我们就这样追过来了,不更新的日子里怎么办呢?看以前的啊。先看上一期,再看回归后的各种直播,再看打歌舞台,再看以前的综艺,小编光两期《认识的哥哥》都不知道刷多少遍了,再去看以前的演唱会,好了,接下来就可以看更新的了。

华尔街见闻发现,这意味着,摩根士丹利预计,在一再刷新十九年多来最高记录的基础上,高通的股价将再涨将近10%。本周二当天,高通股价收创2000年第一个交易日以来新高,自上周二公布与苹果和解后,这是高通连续第四个交易日收创逾十九年来新高。

文章认为,对英特尔来说,这是一笔及时止损的买卖。多家金融机构都表达了对英特尔退出5G手机芯片市场的乐观,认为这可以减少英特尔公司的成本至少10亿美元,加上减少的资本开支,英特尔的现金流至少增加20亿美元。

它不仅完美诠释了博弈论中的“纳什均衡”,更是双方利益均衡化的最大体现。或者说在5G赛道开启之前,对于苹果来说,这是一次不得不为之的选择;对于高通这也是一次利大于弊的选择。

误解 3:机器学习研究者并不使用测试集进行验证

瑞银分析师Timothy Arcuri估算,苹果支付给高通的和解费预计在50亿至60亿美元,并且苹果和高通商定的新授权费用大概在每部手机8到9美元,高于高通此前设定的5美元底线,也高于苹果此前支付的每部手机7.5美元的授权费。

误解 4: 神经网络训练过程会使用训练集中的所有数据点

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总的来说,TensorFlow 和其他库(如 Mathematica、Maple、 Sage、SimPy、ADOL-C、TAPENADE、TensorFlow, Theano、PyTorch 和 HIPS autograd)实现的自动微分方法,会在前向模式和反向模式中,得出不同的、低效的表达式树。而在张量微积分中,通过索引标识保留了乘法的可交换性,进而轻松避免了这些问题(具体的实现原理,请阅读论文原文)。

同日费城半导体指数(SOX)收涨约1%,收创历史新高,高通是该指数涨幅最大的成分股,英伟达收涨近1.2%,德州仪器收涨逾1.2%,英特尔跌0.07%。

研究者通过理论分析,证明了「特定神经层的梯度范数,以某个随网络深度增加而增大的数值为期望下界」,即梯度爆炸问题。

下一个例子显然意义更加重大:对于求行列式 c=det(A)。在前向模式中,有:

轻量级卷积(lightweight convolutions)是深度可分离(depthwise-separable)的,它在时间维度上进行了 softmax 标准化,通道维度上共享权重,且在每个时间步上重新使用相同权重(类似于 RNN 网络)。动态卷积(dynamic convolutions)则是在每个时间步上使用不同权重的轻量级卷积。

鲍佳音直接说道:“这个案子的情况,我大概已经了解,虽说一分钱不赔的难度略微有点大,但是只要有我接手,那肯定是一分钱不用赔偿的!”

南辕北辙的是——矩阵微积分为了标识方便而隐藏了索引,这通常会导致自动微分的表达式树显得过于冗杂。

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如果图像数据集确实能够代表来自自然世界的真实图像,就不应能够分辨出某个特定图像是来自于哪个数据集的。

值得一提的是,在苹果和高通和解之后,英特尔立马宣布退出手机基带业务,将要专注在5g网络和数据中心业务,而这两块业务最大的竞争对手赛灵思正巧与华为在去年年底达成合作。

机器学习研究竞争激烈,对新算法/模型的评估,通常都会使用其在测试集上的表现。因此对于研究者而言,没有理由去写/提交一篇测试集效果不 SOTA 的论文。这也说明在机器学习研究领域,总体而言,使用测试集进行验证是一个普遍现象。

第四本:《茅山鬼王》作者:姑苏 豆瓣:9.8分

但数据中的偏差,使得每个数据集都与众不同。例如,在 ImageNet 中,有非常多的「赛车」,不能认为这代表了通常意义上「汽车」的典型概念。

研究者们之所以选择 CIFAR-10,是因为它是机器学习界使用最广泛的数据集之一,也是 NeurIPS 2017 中第二受欢迎的数据集(在 MNIST 之后)。CIFAR-10 数据集的创建过程也有完善公开的文档记录。而庞大的 Tiny Images 库中,也有足够的细粒度标签数据,进而使得在尽量不引起分布偏移的情况下重建一个测试集成为可能。

第一本:《驭房有术》作者:铁锁 豆瓣:9.9分

高通股东需要感谢华为。

「帝王蝶之所以被分类为帝王蝶,并不是因为翅膀的图案样式,而是因为背景上一些不重要的绿色树叶。」

本周二、摩根士丹利上述报告发布当天,高通股价进一步走高,盘中一度涨至87.96美元,刷新2000年1月3日以来最高纪录,日内涨幅最大达到7.3%,最终收涨5.79%,收报86.72美元,收盘同样创逾十九年来新高。截至周二收盘,高通较上周一收盘累涨将近52%。

当看到和第一季是一个制作组的时候,小编顿时就放心了,起码不会饿着我们小天了,虽然一开始说什么认真的来一次,最典型的是“治愈组”吃包子那一段,我真的要被金钟仁和吴世勋这两个忙内笑死了,怎么运气能背到这个地步呢?

这里可以明显看出,无法使用同一个表达式树来表示两种模式,因为二者是由不同运算组成的。

Fixup 使得能够在 CIFAR-10 上以高学习速率训练一个 110 层的深度残差网络,得到的测试集表现和利用批标准化训练的同结构网络效果相当。

当然,她的说辞,更加是歪打正着。鲍佳音和冷凌雪本来就不对付,一直都在较劲,现在鲍佳音一听说,冷凌雪是因为没把握做到一分钱不赔和放弃这个官司,鲍佳音是马上就来了精神。

所以,当时你们听到大队要录制爬梯子第二季的时候是不是超级兴奋,但是同时又会想到第一季的每一集只有十几分钟,然后三天的旅行要几十集然后播出几个月!

相较于难忘性样本,可遗忘样本似乎表现了更多不寻常的独特特征。研究者将其类比于 SVM 中的支持向量,因为它们似乎划分了决策边界。

研究者也证明,在机器翻译、语言建模和抽象总结等任务上,这些新卷积能够使用数量相当或更少的参数,达到或超过基于自注意力的基准效果。

误解 5: 我们需要批标准化来训练超深度残差网络

误解2:图像数据集反映了自然世界真实图像分布

但真正的突破来自于批标准化(batch normalization)的引入(以及其他的后续标准化技术),批标准化通过限制深度网络每层的激活值,来缓和梯度消失、爆炸等问题。

只要涉及到他们,感觉总有说不完的话,最近消息也是一个接一个,最近的吴世勋生日快乐哦,出了solo的金钟大很棒啊,小分队的日本演唱会也要开始了。

意义:如果在开始训练之前,就能确定哪些样本是不可遗忘的,那么我们就可以通过删除这些数据来节省存储空间和训练时间。

“5g时代,不止是苹果与高通需要联盟,连特朗普都在鼓动大力投入资源,这是一场不能输(给华为)的战争。”

从那时起,就有很多聪明的随机初始化方法、激活函数、优化方法以及其他诸如残差连接的结构创新,来降低利用梯度下降训练深度神经网络的难度。

另一个摩根士丹利看好高通的理由是,他们认为高通是5G网络的“关键促成者”,高通对5G调制解调器的掌控也是苹果和解的一个原因。因为苹果预计2020年发布5G iPhone。他们预计,高通有潜力成为全球最大半导体公司。

精彩剧情:想到他最初的道心,也是想带领法术界崛起、重现法术盛世,如今却落得这个下场,实在令人唏嘘。他最大的错误,就是高估了自己的力量和道心,而且心胸狭隘,排斥异己。说到底,这就是个可恨而有可悲的人。林三生接着说:“不过他这个尸王也不是好当的,一切都要听女魃的,说白了,他只是女魃的面首,现在的女魃,也比当年更加强大了许多。如今他们听说冥河老祖要进犯人间,也蠢蠢欲动,打算蹚这一波浑水。”

精彩剧情:周泽不认为是有人来到这里帮他把冰棺推进去然后再上锁的,除非那个人是一个精神失常的疯子,而周泽并不认为自己的运气会差到这种地步。他进了太平间后,是关了门的,一个知道太平间门密码的疯子? 你信么? 所以,周泽只能认为,是有那种东西“帮”了自己一把,而且帮得很彻底。

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