简介随着机器学习算法的突破，AutoML逐渐被业界所熟知并开始落地应用。Google近期频频发布AutoML相关的论文，并且在GoogleCloud平台推出了AutoMLVision服务，此服务允许用户上传少量标记过的图片数据即可重新训练一个专属的图像分类模型。在我微博中大概介绍了这项“AutoML”技术，实际上可以通过Fine-tune等方式实现，因此抛出本文第一个观点，AutoML的定义没有强
原创
2021-04-04 17:15:17
118阅读
以下内容为AI前线根据论文编译整理而成：在计算机结构的设计中，很多问题涉及使用预测和启发式规则，内存预取就是其中的一个经典问题。内存预取将指令和数据在被微处理器实际使用前，预先置于存取速度更快的内存中。因为在冯·诺伊曼结构计算机中，微处理器的运算速度要比内存访问速度高出数个数量级，因此内存预取是一个关键的瓶颈问题，也被称为“内存墙”（Memory Wall）。有统计表明，计算机中 50% 的计算周
原创
2021-04-04 18:18:21
160阅读
文|Seraph01 | 第一章 Tensorflow初印象一、 TensorFlow产生的历史必然性二、TensorFlow与JeffDean的那些事Jeff Dean简介 Creator of TensorFlow Creator of DistBelief Designer of MapReduce Designer of BigTable2012 Google DistBelief（内部使
转载
2024-04-13 00:49:00
27阅读
1.JeffDean 谷歌搜索索引技术的幕后大脑。谷歌大规模分布式计算系统的设计师，例如：站点爬行，索引与搜索，在线广告，MapReduce，BigTable以及Spanner(分布式数据库)。2009年进入美国工程院;2012年美国计算机协会SIGOPSMarkWeiserAward以及InfosysFoundationAward奖项得主。 “使数据挖掘取得了突破性发展。”
google工程师JeffDean首先在他关于分布式系统的ppt文档列出来的，到处被引用的很多。1纳秒等于10亿分之一秒，=10^-9秒-----------------------------------------------------------NumbersEveryoneShouldKnowL1cachereference 读取CPU的一级缓存0.5nsBranchmispredict(转移、分支预测)5nsL2cachereference读取CPU的二级缓存7nsMutexlock/unlock互斥锁\解锁100nsMainmemoryreference 读取内存数据100nsC
原创
2021-08-24 15:55:57
391阅读
今年9月份，深度学习Indaba2018峰会在南非斯泰伦博斯举办，包括谷歌大脑JeffDean在内的一众研究者都到场进行了分享。一位来自Insight数据分析研究中心的博士生SebastianRuder在准备自己的分享期间，就四个问题咨询了包括YoshuaBengio在内的20+位这个领域的前沿研究者。昨天，SebastianRuder在推特上公开了完整的20余份问答实录，以及他对这些答案相关的分
转载
2018-12-21 09:26:09
763阅读
