南京大学提出量化特征蒸馏方法QFD | 完美结合量化与蒸馏，让AI落地更进一步！！！
神经网络量化旨在通过使用低位近似加速和修剪全精度神经网络模型。采用量化感知训练（QAT）范式的方法最近有了快速增长，但往往在概念上较为复杂。 本文提出了一种新颖而高效的QAT方法，即量化特征蒸馏（QFD）。QFD首先将量化（或二值化）表示作为教师进行训练，然后使用知识蒸馏（KD）对网络进行量化。 定...
[帮助文档] 如何使用PolarDBforAI的特征算子打造ID-Mapping的解决方案
本文介绍了如何使用PolarDB for AI的特征算子打造ID-Mapping的解决方案。PolarDB for AI背景信息ID-Mapping是将所有可以收集到的账户类ID、设备标识ID等信息进行关联，并将关联后的信息汇聚到一个自然人身上，同时赋予这个自然人一个ID，作为这个自然人的唯一ID。...
[帮助文档] PolarDBforAI如何进行特征管理以及有哪些语法
本文介绍了在PolarDB for AI中，特征管理的适用场景，以及创建特征、更新特征、查看特征状态、查看特征列表以及删除特征的语法及其示例内容。
AI Earth可以实现纹理特征的提取吗？
AI Earth可以实现纹理特征的提取吗？
AI Earth使用机器学习进行监督分类时，怎么使特征变量都保持同一个空间分辨率是10m呢？
AI Earth使用机器学习进行监督分类时，输入的特征变量里有些波段空间分辨率是20m，那这个怎么使特征变量都保持同一个空间分辨率是10m呢？
阿里云机器学习PAI全新推出特征平台 (Feature Store)，助力AI建模场景特征数据高效利用
推荐算法与系统在全球范围内已得到广泛应用，为用户提供了更个性化和智能化的产品推荐体验。在推荐系统领域，AI建模中特征数据的复用、一致性等问题严重影响了建模效率。阿里云机器学习平台 PAI 推出特征平台（PAI-FeatureStore）。在所有需要特征的AI建模场景，用户可通过 Feature St...
挖掘极致，将head数设置为特征数，Meta AI多头高效注意力模块更准、更快
研究者表示，他们提出的多头高效注意力 Hydra Attention 保留了注意力的可解释性等优点，能够同时提升基线 DeiT-B 模型的准确率和速度。得益于自身的泛化性以及从大规模数据中学习的能力，Transformers 成为过去几年自然语言处理领域的主导技术。并且随着 Vision Trans...
满足不同下游任务特征需求！Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs，刷新多项SOTA（2）
C). 粗粒度的 group 特征学习为了避免了上述相似的 local-group 分散的过于随机或较远，Mugs 中的 group discrimination supervision 将类似的样本聚集在一起，从而拉近类似的 local-group。这样一来，Mugs 可以在更高语义级别上捕获粗粒...
满足不同下游任务特征需求！Sea AI Lab 提出多粒度自监督学习框架Mugs，刷新多项SOTA（1）
由颜水成老师带领的 Sea AI Lab 提出了一种多粒度自监督学习框架 Mugs[1]，用以学习不同粒度的非监督特征，从而满足不同下游任务对不同粒度甚至多粒度特征的需求。在相同的实验设置下（相同数据集和模型等），该方法大幅超越了目前最好的自监督学习方法。在没有使用额外数据的情况下，该方法在 Ima...
Nature子刊：AI算法破解癌细胞基因特征，准确率可达99%！
【新智元导读】近日，一项由MDC生物信息学家Altuna Akalin团队开发的机器学习算法「Ikarus」破解了癌细胞的基因特征，准确率最高可达99%。AI又立功了。 这次一项新的AI机器学习算法「Ikarus」，可破解癌细胞和正常细胞的基因特征差别。 这项研究由MDC生物信息...
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