DNN
终于把神经网络中的知识蒸馏搞懂了！！！
大家好，我是小寒今天给大家分享神经网络中的一个关键知识点，知识蒸馏知识蒸馏是一种模型压缩方法，用于将大型神经网络（教师模型）中的知识转移到较小的神经网络（学生模型）中。 这一技术能够在保持或接近原始模型性能的情况下，显著减小模型的体积，从而提升推理效率。 知识蒸馏在很多场景中非常有用，尤其是在计算资源有限或需要部署到边缘设备的应用中。
NeurIPS 2023 | 「解释一切」图像概念解释器来了，港科大团队出品
Segment Anything Model（SAM）首次被应用到了基于增强概念的可解释 AI 上。你是否好奇当一个黑盒深度神经网络 (DNN) 预测下图的时候，图中哪个部分对于输出预测为「击球手」的帮助最大？香港科技大学团队最新的 NeurIPS2023 研究成果给出了他们的答案。论文：： Meta 的分割一切 (SAM) 后，港科大团队首次借助 SAM 实现了人类可解读的任意 DNN 模型图像概念解释器：Explain Any Concept (EAC)。你往往会看到传统的 DNN 图像概念解释器会给出这样的解
只需一行代码，即可轻松驱散基因组分析中DNN产生的数字噪音
编辑 | 白菜叶人工智能已经进入我们的日常生活。它可以是 ChatGPT，也可以是人工智能生成的比萨饼和啤酒广告。虽然我们不能相信人工智能是完美的，但事实证明，有些时候我们根本无法相信人工智能。冷泉港实验室（CSHL）西蒙斯定量生物学中心的助理教授 Peter Koo 发现，在分析 DNA 时，使用流行的计算工具来解释 AI 预测的科学家会收集到太多的「噪音」或额外信息。他找到了解决这个问题的方法。他的团队确定了一个以前被忽视的归因噪声源，该噪声源源于深度神经网络（DNN）如何处理单热编码 DNA。研究人员证明这种
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