训练自动驾驶系统需要高精地图，海量的数据和虚拟环境，每家致力于此方向的科技公司都有自己的方法，Waymo有自己的自动驾驶出租车队，英伟达创建了用于大规模训练的虚拟环境NVIDIADRIVESim平台。近日，来自GoogleAI和谷歌自家自动驾驶公司Waymo的研究人员实践了一个新思路，他们尝试用280万张街景照片重建出整片旧金山市区的3D环境。通过大量街景图片，谷歌的研究人员们构建了一个Block-NeRF网格，完成了迄今为止最大的神经网络场景表征，渲染了旧金山的街景。该研究提交到arXiv上之后，JeffDean立即转推介绍：Block-NeRF是一种神经辐射场的变体，可以表征大规模环境。具
如何提升PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与AI研究者SebastianRaschka向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将BERT优化时间从22.63分钟缩减到3.15分钟，训练速度足足提升了7倍。作者更是表示，如果你有8个GPU可用，整个训练过程只需要2分钟，实现11.5倍的性能加速。下面我们来看看他到底是如何实现的。让PyTorch模型训练更快首先是模型，作者采用DistilBERT模型进行研究，它是BERT的精简版，与BERT相比规模缩小了40%，但性能几乎没有损失。其次是数据集，训练数据集为大型电影评论数据集IMDBL
如何提升PyTorch「炼丹」速度？最近，知名机器学习与AI研究者SebastianRaschka向我们展示了他的绝招。据他表示，他的方法在不影响模型准确率的情况下，仅仅通过改变几行代码，将BERT优化时间从22.63分钟缩减到3.15分钟，训练速度足足提升了7倍。作者更是表示，如果你有8个GPU可用，整个训练过程只需要2分钟，实现11.5倍的性能加速。下面我们来看看他到底是如何实现的。让PyTorch模型训练更快首先是模型，作者采用DistilBERT模型进行研究，它是BERT的精简版，与BERT相比规模缩小了40%，但性能几乎没有损失。其次是数据集，训练数据集为大型电影评论数据集IMDBL
2022年是AI领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了500万美元。近日，机器学习竞赛分析平台MLContests对2022年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了2022年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。重点内容：成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch和梯度提高的决策树。深度学习仍未取代梯度增强的决策树，尽管在结识增强方法时，前者通常价值会有所提升。Transformer继续在NLP中占主导地位，并开始在计算机视觉中和卷积神经网络开始竞争。当今数据竞赛涵盖了广泛的研究领域，包括计算机视觉、NLP、数据分析、机器人、
2022年是AI领域发展的重要一年，在数据竞赛领域也同样如此，所有平台的总奖金超过了500万美元。近日，机器学习竞赛分析平台MLContests对2022年的数据竞赛进行了一次大规模统计。新报告回顾了2022年发生的所有值得关注的事。以下是对原文的编译整理。重点内容：成功参赛者的工具选择：Python、Pydata、Pytorch和梯度提高的决策树。深度学习仍未取代梯度增强的决策树，尽管在结识增强方法时，前者通常价值会有所提升。Transformer继续在NLP中占主导地位，并开始在计算机视觉中和卷积神经网络开始竞争。当今数据竞赛涵盖了广泛的研究领域，包括计算机视觉、NLP、数据分析、机器人、
PyTorch2.0正式版终于来了！去年12月，PyTorch基金会在PyTorchConference2022上发布了PyTorch2.0的第一个预览版本。跟先前1.0版本相比，2.0有了颠覆式的变化。在PyTorch2.0中，最大的改进是torch.compile。新的编译器比以前PyTorch1.0中默认的「eagermode」所提供的即时生成代码的速度快得多，让PyTorch性能进一步提升。除了2.0之外，还发布了一系列PyTorch域库的beta更新，包括那些在树中的库，以及包括TorchAudio、TorchVision和TorchText在内的独立库。TorchX的更新也同时发布
PyTorch2.0正式版终于来了！去年12月，PyTorch基金会在PyTorchConference2022上发布了PyTorch2.0的第一个预览版本。跟先前1.0版本相比，2.0有了颠覆式的变化。在PyTorch2.0中，最大的改进是torch.compile。新的编译器比以前PyTorch1.0中默认的「eagermode」所提供的即时生成代码的速度快得多，让PyTorch性能进一步提升。除了2.0之外，还发布了一系列PyTorch域库的beta更新，包括那些在树中的库，以及包括TorchAudio、TorchVision和TorchText在内的独立库。TorchX的更新也同时发布
NeRF（NeuralRadianceFields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与3D场景交互界面的构建。但自然语言不同，自然语言与3D场景交互非常直观。我们可以用图1中的厨房场景来解释，通过询问餐具在哪，或者询问用来搅拌的工具在哪，以这种方式就可以在厨房里找到物体。不过完成这项任务不仅需要模型的查询能力，还需要能够在多个尺度上合并语义等。本文中，来自UC伯克利的研究者提出了一种新颖的方法，并命名为LERF（Languag
NeRF（NeuralRadianceFields）又称神经辐射场，自从被提出以来，火速成为最为热门的研究领域之一，效果非常惊艳。然而，NeRF的直接输出只是一个彩色的密度场，对研究者来说可用信息很少，缺乏上下文就是需要面对的问题之一，其效果是直接影响了与3D场景交互界面的构建。但自然语言不同，自然语言与3D场景交互非常直观。我们可以用图1中的厨房场景来解释，通过询问餐具在哪，或者询问用来搅拌的工具在哪，以这种方式就可以在厨房里找到物体。不过完成这项任务不仅需要模型的查询能力，还需要能够在多个尺度上合并语义等。本文中，来自UC伯克利的研究者提出了一种新颖的方法，并命名为LERF（Languag
深度确定性策略梯度(DeepDeterministicPolicyGradient,DDPG)是受DeepQ-Network启发的无模型、非策略深度强化算法，是基于使用策略梯度的Actor-Critic，本文将使用pytorch对其进行完整的实现和讲解DDPG的关键组成部分是ReplayBufferActor-CriticneuralnetworkExplorationNoiseTargetnetworkSoftTargetUpdatesforTargetNetwork下面我们一个一个来逐步实现：ReplayBufferDDPG使用ReplayBuffer存储通过探索环境采样的过程和奖励(Sₜ
