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　　 　　The sun doesn’t shine on us, let’s not lose hope. 　　作者 | 陈彩娴 　　编辑 | 青暮 　　在机器学习领域，如果一位技术达人，拥有机器学习硕士学位，专业能力过硬，机器学习开发经验丰富，发表过一些重要论文（非顶会论文），千辛万苦成功发表顶会论文后，他的研究生涯是否会迎来曙光呢？ 　　先前，AI科技评论在《》一文中介绍了独立研究员Andreas Madsen坎坷的学术之路： 无导师、无团队伙伴、无科研资金援助，在2019年用7个月的时间完成了一篇ICLR Spotlight一作的论文。 　　 　　Andreas Madsen 　　他的故事曾在推特上风靡一时，受到了许多网友的推崇，也鼓舞了很多独立研究员。Andreas的梦想是进入知名大厂、成为一名研究软件工程师，此前因没有发表过顶会论文多次被拒。中了2019年ICLR Spotlight Award之后，很多人也许会认为：成功之后紧接着的也是成功，他的职业生涯一定会一帆风顺。 　　但现实是残酷的。世事难料，正如在2019年跨年夜喜迎新年的我们，怎么也想不到2020年爆发新冠。 　　从华为、DeepMind到Google AI Residency等等知名的机器学习研究机构纷纷向他抛出橄榄枝，Hinton也想与他进行一番交谈，再到Offer被取消

Connectionist Temporal Classification, an algorithm used to train deep neural networks in speech recognition, handwriting recognition and other sequence problems. 1. Problem don’t know the characters in the transcript align to the audio when having a dataset of audio clips and corresponding transcripts. people’s rates of speech vary. hand-align takes lots of time. Speech recognition, handwriting recognition from images, sequences of pen strokes, action labelling in videos. 2. Question Define when mapping input sequences X = [ x 1 , x 2 , … , x T ] X = [x_1, x_2, \ldots, x_T] X = [ x 1 ​ , x 2

自今年年初，由于疫情的原因，为了减少人员聚集，降低病毒扩散的可能性，各大中小学校都陆续开始了网上教学。上网课已经成了家喻户晓的一种学习方式了。 可是你知道吗，在深度学习领域，模型训练也是可以采用网课形式，不用那么震惊，这个真的有！这就是今天要讲的LF AI基金会的EDL项目基于 飞桨 深度学习平台推出的 服务型蒸馏训练方案 ！ ​ 下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu 什么是蒸馏训练？ 要讲蒸馏训练就要提到知识蒸馏。如今深度学习模型正在往越来越大，网络层越来越深的方向发展。在很多场景下，模型越大，层数越多，模型效果就越好。但受限于推理速度，显存资源等要求，大模型通常无法直接部署，需要对模型进行压缩。 目前主流的压缩方法有裁剪、量化、知识蒸馏等。其中知识蒸馏这一概念是由Hinton等人在2015年发表的《Distilling the Knowledge in a Neural Network》论文中提出的一个黑科技，一种非常经典的模型压缩技术，是将知识从一个复杂模型

选自 Medium，作者：Nityesh Agarwal，机器之心编译。 在读完书或者完成深度学习在线课程之后，如何才能继续学习机器学习？如何才能「自给自足」地理解这一领域的最新突破？答案就是读论文，机器学习领域的论文是所有前沿思想与技术的孵化所。大多数深度学习概念与技术都是近几年提出来的，想要深入理解它们就必须要看原论文，而不能仅仅关注在线课程、博客甚至是书籍，只有论文才是根本。 在一个 Quora 问答《I want to pursue machine learning as a career but not sure if I am qualified. How can I test myself?》中，问到如何测试某人是否达到了从事机器学习职业的标准。吴恩达说（只要不断学习）任何人都可胜任机器学习的工作。他说，在完成一些机器学习课程之后，「进一步的学习，阅读研究论文。最好是尝试复现研究论文中的结果。」 OpenAI 的研究员 Dario Amodei 说，「为了测试自己是否适合从事 AI 安全或者机器学习的工作，只要尝试快速实现大量模型。从最近的论文中找到一个机器学习模型，实现它，快速的让它能跑起来。」 这表明，读研究论文，对个人进一步了解这个领域极为重要。 每个月都有大量的论文被发表，任何认真学习 ML 的人，都不能只是依靠别人把最新研究分解过的教程类文章或者课程。新的

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