pytorch

本文主要对于交叉熵的手动计算和PyTorch中的CrossEntropyLoss模块计算结果不一致的问题展开讨论，查阅了PyTorch的官方文档，最终发现是CrossEntropyLoss在计算交叉熵之前会对输入的概率分布进行一次SoftMax操作导致的。 在强化学习中，策略学习常用到一个损失函数为l=−ln⁡πθ(a∣s)⋅gl=-\ln\pi_\theta(a|s)\cdot gl=−lnπθ​(a∣s)⋅g，其中πθ\pi_\thetaπθ​在状态sss下是关于动作的一个概率分布，而动作aaa是经验中记录的，在状态sss下选择的确定动作。因此有： 因此，该损失函数便被转换为了计算两个概率分布之间交叉熵的计算形式

微软正致力于将开源机器学习模型整合到Azure应用和服务中，通过与Hugging Face的合作，提供更多选择和功能，从而推动量子计算的发展。 近期，微软在Azure开源日上展示了一个使用云原生工具和服务构建的参考应用，重点关注微软自家的开源工具。该应用旨在帮助失踪宠物的主人找回宠物，它使用机器学习迅速将失踪动物的照片与动物收容所、救助组织和社区网站的图像进行比较

1、负责深度学习的应用落地，加速算法从预研到落地的转化，实现深度学习算法训练和部署能力应用； 2、负责包括但不仅限于算法模块的系统设计与开发优化; 2、 具备快速阅读深度学习相关论文并理解算法的能力，有相关研究经历着优先； 3、具备良好代码功底和工程思维，熟练掌握python/C++会使用GIT、vscode等开发工具； 4、具备熟练使用Pytorch/Tensorflow复现深度学习相关算法的能力，有开发和维护开源代码库经验者优先； 5、具备模型训练、量化和部署相关工具链知识，有开发和维护相关工具链经验者优先。

人工智能是计算领域的热门话题之一，并且有着充分的理由。深度学习(DL)中的新技术在某些问题上有能力创建比人类精确度更好的神经网络。图像识别是深度学习(DL)模型如何在识别图像中的对象(对象检测和分类)方面实现比人类准确性更好的一个例子

9月16日，圣迭戈——Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies Inc.宣布，高性能的AI推理加速器Qualcomm® Cloud AI 100正面向全球部分客户出货。 9月16日，圣迭戈——Qualcomm Incorporated子公司Qualcomm Technologies Inc.宣布，高性能的AI推理加速器Qualcomm® Cloud AI 100正面向全球部分客户出货。凭借先进的信号处理能力和领先的能效，Qualcomm Cloud AI 100能够支持诸多运行环境对于AI解决方案的需求，包括数据中心、云端边缘、边缘设备和5G基础设施等

我真的很讨厌深度学习啊，一直都尽量避免接触这个方向，然而现在就万物皆可学习呗，老板非说这个题目好，我只能硬着头皮去从头学起。有什么意思啊？我宁愿写点有意思的GUI小工具，玩NAS软路由，写Verilog都比这个有意思。 前言：此文章仅作为我个人的一个安装记录，每个人初始的情况不一样，本文用来给今后我安装作为参考

在整个20世纪中，“原子”、“字节”以及“基因”这三项极具颠覆性的科学概念得到迅猛发展，并且成功引领人类社会进入三个不同的历史阶段。截至目前，这三项概念在结构上竟有惊人的相似之处，其框架均由最基本的组织单元构成：原子是物质的最小单元，字节（或比特）是数字信息的最小单元，而基因则是遗传与生物信息的最小单元。近年来，伴随着5G、物联网、基因科学等技术指数级地增长，人工智能与数据科学成了这一技术时代的新趋势，并且成为解决以上宏大科学难题的有效手段

前两天伴随着 PyTorch 开发者大会的召开，PyTorch 1.0 预览版也终于和大家见面。随之发布的还有 fastai 深度学习库，相当于 PyTorch 的 Keras。fastai 基于 PyTorch，提供简单易用的 API 接口，用更少的代码实现常用任务的模型搭建和训练

1.对前沿技术进行预研，掌握最新硬件固件安全动态，了解发展趋势。 2.对现有硬件固件安全进行安全架构评估和加固。 3.预研全新的安全芯片技术

研发软件工程师： 负责人工智能、大数据系统的研发，应用于云和端上的各类AIOT系统。 算法工程师： 负责人工智能算法研发，包括图像理解，搜索、挖掘，NLP和语音技术等。 2、云计算相关技术，如虚拟化、存储，云原生、数据库、网络等； 3、良好的工程能力、熟练使用c++、java、python、golang、rust等至少一门编程语言； 5、计算机类、电子类、软件工程类相关专业本科以上学历