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表格數據一直是深度學習的老大難問題。這些年CV和NLP領域被Transformer統治得服服帖帖，但在真正的業務場景裏，面對表格這類的結構化數據，XGBoost這些梯度提升樹還是穩坐釣魚台。 為什麼會這樣？問題其實很簡單。圖像的像素排列有空間位置關係，文本有上下文順序，但表格裏的列是啥順序都行——年齡放第一列和放最後一列沒區別。而且這些列的類型完全不同：有數值、有類別，有的服從正態分佈有的嚴重偏態
Nickname deephub
迴歸任務在實際應用中隨處可見——天氣預報、自動駕駛、醫療診斷、經濟預測、能耗分析，但大部分迴歸模型只給出一個預測值，對這個值到底有多靠譜卻隻字不提。這在某些應用場景下會造成很多問題，比如用模型預測患者血壓，假設輸出是120/80這樣的正常值，表面看沒問題。但如果模型其實對這個預測很不確定呢？這時候光看數值就不夠了。 神經網絡有幾種方法可以在給出預測的同時估計不確定性。 迴歸中的不確定性問題 分類任
Nickname deephub
在深度學習領域，優化器的選擇對模型性能至關重要。雖然PyTorch中的標準優化器如 SGD 、 Adam 和 AdamW 被廣泛應用，但它們並非在所有情況下都是最優選擇。本文將介紹四種高級優化技術，這些技術在某些任務中可能優於傳統方法，特別是在面對複雜優化問題時。 我們將探討以下算法： 序列最小二乘規劃（SLSQP） 粒子羣優化（PSO） 協方差矩陣自適應進化策略（CMA-ES） 模擬退
Nickname deephub
在現代化鐵路貨運管理中，效率與準確性是衡量運營水平的關鍵尺度。傳統依賴人工抄錄車號的方式，不僅效率低下、成本高昂，更因人為因素導致數據不準，已成為制約礦區、編組站、貨運站等場景智能化升級的瓶頸。鐵路車號識別裝置，正是為解決這一核心痛點而生的智能化解決方案。 什麼是鐵路車號識別裝置？ 鐵路車號識別裝置是一套基於前沿人工智能深度學習技術的自動化識別系統。它通過高清圖像捕捉與智能分析，對貨運
Nickname 華明視訊科技
很多團隊把它vLLM 當 demo 跑，但是其實這沒把它系統能力發揮出來。這篇文章將介紹怎麼讓 vLLM 真正幹活——持續輸出高令牌/秒，哪些參數真正有用，以及怎麼在延遲和成本之間做取捨。 先説 vLLM 到底好在哪 vLLM 提供 OpenAI 兼容的 API，核心是 continuous batching 加上 PagedAttention。PagedAttention 用分頁管理 K
Nickname deephub