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  基于Python的决策树分类器与剪枝 利用python建立决策树模型

  决策树通常包括：根节点-表示被进一步划分为同质组的样本或总体拆分-将节点分为两个子节点的过程决策节点-当一个子节点根据某个条件拆分为其他子节点时，称为决策节点叶节点或终端节点-不进一步拆分的子节点信息增益-要使用一个条件(比如说信息最丰富的...

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  离线强化学习的单次修剪 离线训练模型

  深度强化学习（RL）是解决复杂的现实世界问题的一个强大框架。该框架中采用的大型神经网络通常与更好的泛化能力有关，但其规模的增加带来了广泛的训练时间、大量的硬件资源和更长的推理时间等缺点。解决这个问题的方法之一是修剪神经网络，只留下必要的参数...

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  只要保留定位感知通道，目标检测模型也能剪枝70%参数

  作者|Bbuf编辑|杨晓凡下面要介绍的论文发于2019，题为「Localization-awareChannelPruningforObjectDetection」axriv地址为：https://arxiv.org/ab...

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  用动态数据修剪加速深度学习 动态数据变化视频制作

  深度学习的成功归功于在大量数据上训练大型、过度参数化的模型。随着这一趋势的持续，模型训练的成本变得非常高，需要使用强大的计算系统来训练最先进的网络。大量的研究致力于通过各种模型压缩技术（如剪枝和量化）来解决每一次迭代的训练成本。而针对迭代次...

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  刷新滤波器剪枝的SOTA效果，腾讯优图论文入选NeurIPS2020

  来源：TechWeb近日，腾讯优图实验室在模型压缩任务中获得创新性突破，提出的基于滤波器骨架的逐条剪枝算法（Stripe-WisePruning，SWP），刷新了滤波器剪枝的SOTA效果。相关论文（PruningFilterinFi...

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  GaussDB关键技术原理:高弹性(二) 高弹性定义

  书接上文GaussDB关键技术原理：高弹性（一）从CBI索引方面对hashbucket进行了解读，本篇将从优化器剪枝、执行器两方面继续介绍hashbucket。2.3优化器剪枝...

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  高精度压缩Transformer，NNI剪枝一站式指南

  无论在学术界还是产业界，今年人工智能大模型都是爆款话题。但面对这些动不动就数十亿级别参数的模型，使用传统方法微调，宛如水中捞月、海底捞针。作为微软亚洲研究院为科研人员和算法工程师量身定制的一站式AutoML（自动机器学习）工具，NNI（...

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  python alpha-beta剪枝算法六子棋

  大家好，我叫超伟。这期视频继续介绍用python实践alphabet六字旗简知博弈的算法。之前是用夕颜实现的，无法满足广大朋友的需求，所以这边有时间的拍摄。这边先夜景看一下。python时间跟夕颜时间有什么不同？因为python的运行速度比...

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  双指针法:总结篇 双指针 英文

  又是一波总结相信大家已经对双指针法很熟悉了，但是双指针法并不隶属于某一种数据结构，我们在讲解数组，链表，字符串都用到了双指针法，所有有必要针对双指针法做一个总结。数组篇在...

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  剪枝与学习权重同等重要，Lottery Ticket Hypothesis第一次被证明

  机器之心报道参与：思PruningisAllYouNeed，只要对随机初始化的神经网络做个好剪枝，不怎么训练也能有个好效果。在百万、千万参数中，它们生而不平等。有的参数对神经网络极其重要，决定了深度模型的最终性能；有的参数作用不大，...

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