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2022年8月5日 · 17. 被浏览. 20,536. 10 个回答. 默认排序. 连年. 他们的SPOC都是在哈佛网校上的，你可以单独去他们官网去报，还有奖学金，申请下来更便宜。 千万别看那些说得天花乱坠的什么大公司项目hand on 和 live lessons 或者research 项目。 太水了，压根就和那些公司没有任何关系，就拿我上的Neuralink 来说，纯粹就是交钱自学，老师就给你讲她的研究方向大纲，然后你们选题写论文，第二节课开始就是点评作业，一直点评到最后一堂课汇报。 我们班就一组心理学专业在校生写的还有模有样，毕竟都是从自己大学专业学的，其实跟这个老师一点儿关系都没有，很多同学不懂数据，专门提问，她有事儿不耐烦打断了，有天课都没上到20分钟就跑了。 我们班的人课上完了，啥也没学到。
10 个回答. 默认排序. 何舜成. 深度学习、视觉神经系统研究. Event-based Camera 中比较普遍的一类叫做Dynamic Vision Sensor（DVS）。 对此可以去看这篇文章："A 128x128 120 dB 15us Latency Asynchronous Temporal Contrast Vision Sensor"。 这篇文章主要是从器件的设计方法与性能方面进行介绍，其中较为核心的几个点大致如下： 1. 对于单个像素点，只有接收的光强产生变化时，该像素点才会输出。 比如亮度增加并超过的一个阈值，那么对应像素点将输出一个亮度增加的事件； 2. 实际上，传感器对亮度变化的响应不是线性的，而是对数的； 3.
有什么好用的深度学习gpu云服务器平台？ 写回答. 生活. 图形处理器（GPU） 深度学习（Deep Learning） Tesla GPU. TensorFlow 学习. 有什么好用的深度学习gpu云服务器平台？ 本人要读取10000张imagenet图像，攻击fgsm模型生成对抗样本，但是我发现cpu云服务器太慢了，有没有什么性价比高的gpu云服务器推荐？ 我只… 显示全部 . 关注者. 706. 被浏览. 1,350,043. 75 个回答. 默认排序. 梦誓. 当初你我的梦想已经随着风飘逝. 哎！ 作为一个刚研一新炼丹师，来到实验室发现老板实验室显卡供不应求，想用上实验的显卡，不知道要到何年马月。
238. 被浏览. 216,567. 8 个回答. 默认排序. lokinko. 重庆大学 软件工程硕士. 先放上我整理好的 联邦学习文献 库: lokinko/Federated-Learning. 目前做的比较多的: Reliable Federated Learning for Mobile Networks. Personalized Federated Learning for Intelligent IoT Applications: A Cloud-Edge Based Framework. Scheduling Policies for Federated Learning in Wireless Networks.
2020年12月3日 · 关注者. 48. 被浏览. 44,768. 5 个回答. 默认排序. 码丽莲梦露. 运筹优化领域工作者. 谢邀 @阿路阿路. 67 人赞同了该回答. 个人以为，从研究内容来看，多智能体强化学习更多研究的是智能体之间的交互和关联，寻求在 多智能体 强化学习中所有智能体之间达到均衡状态；分布式强化学习的研究则侧重于强化学习低采样效率的问题，嵌入并行计算以高效加速模型训练过程并提高学习效果。 以下将对两者相关研究内容进行简述以显看出两者的区别。 1 多智能体强化学习. 根据具体应用中智能体之间的关系，将多智能体问题分为完全合作式、完全竞争式、 混合关系式 三种类型。 相比单智能体系统，强化学习应用于多智能体系统会遇到哪些挑战和问题？
2021年3月29日 · 15. 被浏览. 42,793. 12 个回答. 默认排序. 果壳. 3年大厂HR经验、6年培训经验，关注职场，热爱职场. 目录. 提到国内的E-learning平台，我大概分为3类： 面向超大客户、面向中大型客户、面向中小客户 。 其实如果仅仅只是从规模来区分，肯定不能够明确的定义到自己企业适合哪家平台， 那么今天，我会先盘点目前国内主流的E-learning平台，还会与大家分享如何进行选型，并且会在最后分享头部企业是如何选型的，一起来看看哈 。 一、 国内主流的9家E-learning平台. 话不多说，先上图！ 接下来我会逐一跟大家来看看这9家平台都有哪些特点，大家可以对号入座！ 1）一点知识：面向业务赋能的员工绩效学习 E-learning平台.
2018年1月5日 · 106. 被浏览. 50,643. 8 个回答. 默认排序. 张大帅. 篮球举重和数学人菜瘾大的爱好者. 13 人赞同了该回答. 谢邀。 我在前两天写的文章说过，深度的优势是一方面通过加层增加拟合能力，而同时方便的改 网络结构 加模型层面的先验，控制 过拟合 。 宽度有这个优势吗？ 看起来通过不同的连接方式，是有的。 但是值得注意的一点是，这种先验似乎过于复杂，与深度学习相比，更像传统的 特征工程 。 深度学习的先验往往很简单，像卷积的 权值共享 ，是个特别简单明了的东西，剩下的增加深度就好了。 较为有吸引力的其实是类似于 online learning 的能力，不需要推倒重训，但是深度也有初始化后tuning这样的东西，但实际上往往还是需要推倒重训，所以这个效果也存疑。
