Trump's 'rotten character' has become 'a problem for our whole economy': analyst
The recent firing of the commissioner of the Bureau of Labor Statistics (BLS) has one analyst worried that President Donald Trump may end up sabotaging the U.S. economy — and the United States itself — over perceived slights to his ego.In a Monday op-ed for the New York Times, columnist Thomas Fried
Trying to make sense of the senseless
Noah Smith, an American columnist and Substacker, and historian Niall Ferguson both made the mistake last week of attempting to rationalise the Trump administration’s fumbling attempts to get Ukrainian peace talks underway.Niall Ferguson appears to be making a completely reasonable point—one echoed
ML Metamorphosis: Chaining ML Models for Optimized Results
知识提炼、模型压缩和规则提取的通用原则图 1。此图像和其他图像均由作者在 recraft.ai 的帮助下创建机器学习 (ML) 模型训练通常遵循熟悉的流程：从数据收集开始，清理和准备数据，然后进行模型拟合。但如果我们可以进一步推进这个过程会怎样？正如一些昆虫在成熟之前会经历剧烈的变化一样，ML 模型也可以以类似的方式进化（参见 Hinton 等人 [1]）——我称之为 ML 蜕变。此过程涉及将不同的模型链接在一起，从而产生最终模型，该模型的质量明显优于从头开始直接训练的模型。其工作原理如下：从一些初始知识（数据 1）开始。在此数据上训练 ML 模型（模型 A，例如神经网络）。使用模型 A 生成
Diffusion Model from Scratch in Pytorch
去噪扩散概率模型 (DDPM) 的实现 MNIST 上的 DDPM 示例 — 作者提供的图片简介一般来说，扩散模型是一种生成式深度学习模型，它从学习到的去噪过程中创建数据。扩散模型有很多种，最流行的通常是文本条件模型，它可以根据提示生成特定的图像。一些扩散模型 (Control-Net) 甚至可以将图像与某些艺术风格融合在一起。下面是一个例子：作者使用经过微调的 MonsterLabs 的 QR Monster V2 提供的图片如果您不知道这幅图像有什么特别之处，请尝试远离屏幕或眯起眼睛来查看图像中隐藏的秘密。扩散模型有许多不同的应用和类型，但在本教程中，我们将构建基础的无条件扩散模型 DDP
Building Your First Deep Learning Model: A Step-by-Step Guide
深度学习简介深度学习是机器学习的一个子集，而机器学习本身又是人工智能 (AI) 的一个子集。深度学习模型的灵感来自人脑的结构和功能，由多层人工神经元组成。这些模型能够通过称为训练的过程学习数据中的复杂模式，在此过程中，模型会进行迭代调整以最大限度地减少其预测中的错误。在这篇博文中，我们将介绍使用 MNIST 数据集构建一个简单的人工神经网络 (ANN) 来对手写数字进行分类的过程。了解 MNIST 数据集MNIST 数据集（修改后的国家标准与技术研究所数据集）是机器学习和计算机视觉领域最著名的数据集之一。它由 70,000 张从 0 到 9 的手写数字灰度图像组成，每张图像的大小为 28x28
“Neopopulists” Should Consider the World Without “Neoliberalism”
American politics is experiencing a “new centrism,” according to New York Times columnist David Leonhardt. Market skeptics across the political spectrum are cooperating on issues such as trade and industrial policy, an approach Leonhardt calls “neopopulism” because these policies are popular with th
OmniStriker (2003) by Takeshi Maeda, Vstone, Osaka. OmniStriker is a bipedal humanoid competition…
stevebattle:OmniStriker (2003)，作者 Takeshi Maeda，Vstone，大阪。OmniStriker 是一款双足人形竞赛机器人，曾参加过 ROBO-ONE 比赛。它是 OmniDream 的变种，外加一个抓手。“所以，我不想把同样的机器人送到明天就要举行的 ROBO-ONE NBC CUP，所以我尝试添加一个抓手。……随着两个伺服器的增加，它变得更重了，所以我不得不重做所有的动作。世界上第一个（可能）拔剑动作。现在不是做这种事情的时候。而且，我不知道 NBC CUP 是否会有演示……这样的动作不能用于实战，所以没有演示就毫无意义。说到用抓手做什么，都是关于
stevebattle:OmniStriker (2003)，作者 Takeshi Maeda，Vstone，大阪。OmniStriker 是一款双足人形竞赛机器人，曾参加过 ROBO-ONE 比赛。它是 OmniDream 的变种，外加一个抓手。“所以，我不想把同样的机器人送到明天就要举行的 ROBO-ONE NBC CUP，所以我尝试添加一个抓手。……随着两个伺服器的增加，它变得更重了，所以我不得不重做所有的动作。世界上第一个（可能）拔剑动作。现在不是做这种事的时候。而且，我不知道 NBC CUP 是否会有演示……这样的动作不能用于实战，所以没有演示就毫无意义。说到用抓手做什么，都是关于拔
Auto-Keras: Tuning-free deep learning from R
在深度学习中，架构设计和超参数调整有时会带来巨大挑战。使用 Auto-Keras，这些都不是必需的：我们启动搜索过程并提取性能最佳的模型。这篇文章介绍了 Auto-Keras 在著名的 MNIST 数据集上的实际应用。
Discrete Representation Learning with VQ-VAE and TensorFlow Probability
在考虑变分自动编码器 (VAE) 时，我们通常会将先验描绘为各向同性的高斯。但这绝不是必需的。van den Oord 等人的“神经离散表示学习”中描述的矢量量化变分自动编码器 (VQ-VAE) 具有离散潜在空间，可以学习令人印象深刻的简洁潜在表示。在这篇文章中，我们结合了 Keras、TensorFlow 和 TensorFlow Probability 的元素，看看我们是否可以生成与 Kuzushiji-MNIST 中的字母相似的令人信服的字母。
Complexity of Linear Regression related to Neural Networks
Udacity 深度学习课程的作业 #1 让你了解到，逻辑多项式（线性）回归模型可能无法提供非 MNIST 数据集分类问题所需的最佳准确度。让我们将逻辑多项式模型视为一种算法，并尝试计算它的复杂度。这里要考虑的两个参数是 W - 权重矩阵和 b - 具有 1 层的偏差矩阵。想象一下，输入图像是 28x28 图像，输出是 10 类向量。输入图像将被拉伸为输入到每个单元的单个像素。这使得输入层尺寸为 28x28。参数 W 的尺寸变为 (28x28)x10，它被添加到 10x1 偏差矩阵中。参数总数为：28x28x10+10 = (N+1)*K，其中 N 是输入数，K 是输出数。另一种理解方式是 -
