20210219期AI简报嵌入式机器学习(TinyML)实战教程谷歌开源计算框架JAX...
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1. | 边缘智能实验室
链接:https://pan.baidu.com/s/1K1Dr2vMUZ8UmtVbZHkKAVA
提取码:w41p
2. | 机器之心
原文链接:https://spectrum.ieee.org/tech-talk/semiconductors/memory/new-type-of-dram-could-accelerate-ai
3. | HyperAI超神经
https://ai.binwang.me/couplet/
Github:
https://github.com/wb14123/couplet-dataset
https://hyper.ai/datasets/14547
4. | 机器之心
Paper:
https://arxiv.org/abs/2102.06171
DeepMind 还放出了模型的实现:
https://github.com/deepmind/deepmind-research/tree/master/nfnets
5. | 量子位
6. | 新智元
Github:
https://github.com/google/jax
快速入门链接:
https://jax.readthedocs.io/en/latest/notebooks/quickstart.html
1import numpy as np # 使用标准numpy,运算将在CPU上执行。
2x = np.random.random([5000, 5000]).astype(np.float32)
3%timeit np.matmul(x, x)
运行结果:
1 loop, best of 3: 3.9 s per loop
而下面是使用JAX的Numpy的情况:
1import jax.numpy as np # 使用"JAX版"的numpy
2from jax import random # 注意JAX下随机数API有所不同
3x = random.uniform(random.PRNGKey(0), [5000, 5000])
4%timeit np.matmul(x, x)
运行情况:
1 loop, best of 3: 109 ms per loop
7. | 机器之心
课程主页:http://introtodeeplearning.com/
小编:之前也有推过该课程,开课之后反响确实不错
-
门槛不高。部分学生表示,这门课程不需要你有多深厚的基础知识,也不需要精通 Python,很多非计算机科学领域的学生也能受益匪浅。 -
老师的讲解通俗易懂,而且 PPT 制作非常用心。
8. | 夕小瑶的卖萌屋
如果对自己写的代码羞于给同事欣赏的,不妨点进来看一看….
9. 其他
| 量子位
| 机器人大讲堂
| 机器之心
| CVer
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