人工智能周刊

Hello，新一期的人工智能周刊又和我们践约见面了。人工智能周刊专注于开掘站内优质人工智能的创作者和优质内容。

会对近期（7-14 天）社区人工智能技术好文进行发掘和挑选，优质的技术文章有机会出现在下方内容中，排名不分先后。

本期由主理人LolitaAnn在整理。

引荐内容

引荐语: 优化算法对于深度学习非常重要，如果说网络参数初始化（模型迭代的初始点）能够决议模型是否收敛，那优化算法的性能则直接影响模型的练习效率。本节介绍了解不同优化算法的原理及其超参数的作用。

引荐语: 这是一个论文阅览笔记，论文作者分析了预练习模型对于特征学习的偏好，探索了影响鲁棒性的因素，并介绍了一种简单的鲁棒 ImageNet 预练习解决方案。面对海量的论文，对于一些不必要精读的文章，看一眼他人的论文阅览笔记也是好的。

引荐语: 近年来随着电商职业从增量商场逐渐生长到了存量商场，电商渠道的供应链管理就开始被我们所关注到。本文介绍了DTC供应链算法从规划到落地的进程。

4.来自作者百度Geek说的文章百度百舸 AI 异构计算渠道，加快自动驾驶模型迭代

引荐语: 本文给分享的主题是关于百度智能云的 AI IaaS——百度百舸 AI 异构计算渠道，是如何经过跟自动驾驶场景的深度结合，助力于自动驾驶事务快速开展和迭代。

5.来自作者华为云开发者联盟的文章总结了6种卷积神经网络紧缩方法

引荐语: 在必定程度上，网络越深，参数越多，模型越复杂，其最终作用越好。而模型紧缩旨在将一个庞大而复杂的预练习模型转化为一个精简的小模型。本文介绍了卷积神经网络常见的几种紧缩方法。

6.来自作者HuggingFace的文章运用 Diffusers 经过 DreamBooth 来练习 Stable Diffusion

引荐语:HuggingFace这次提出的DreamBooth 是一种运用专门的微调形式来练习 Stable Diffusion 的新概念技术，对分散模型感爱好的同学快来看看吧！

本期没有嗷，希望掘友们主动引荐、自荐文章。

主理人现在正在招募中，有感爱好的掘友们可以联系Captain，一起也欢迎引荐或者自荐优异的人工智能方面的创作者和文章。