深度学习、
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【论文解读】transformer 小目标检测综述
本综述论文回顾了60多篇研究论文，专注于开发小目标检测任务的transformer，包括纯基于transformer和集成cnn的混合技术。这些技术已经从七个不同的角度进行了研究。
优化大模型的关键策略
随着深度学习技术的快速发展，大型神经网络模型在各个领域取得了显著的成功。然而，在大模型训练过程中，往往会出现参数冗余、计算资源浪费等问题。
利用大模型训练提升 AI 性能
在深度学习和人工智能领域，预训练模型是一种经过大量数据训练的模型，可以用于各种不同的任务。这些预训练模型可以在云端或开源软件库中找到，它们已经经过优化和调整，可以在各种不同的应用中使用。
大模型训练的自动化与弹性管线解决方案
随着人工智能的快速发展，模型规模日益增大，分布式训练已成为大规模模型训练的关键技术。然而，传统的分布式方法往往需要手动调整参数和配置，这不仅增加了开发人员的负担，还可能导致性能瓶颈。
探索 AI 世界：机器学习和深度学习
机器学习是一门涉及让计算机从数据中学习和自动改进的领域。它通过构建数学模型和算法，使计算机能够从数据中发现模式、做出预测和进行决策。机器学习的分类方法多种多样，其中现代深度学习作为一种强大的技术，在各个领域展现出了广泛的应用和突破性的成果。
