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让机器学习不再依赖数据?Gary Marcus公司获1500万融资
机器学习2020-10-30 08:36 27762
「弱人工智能」对应深度学习,围绕单一任务点,需要大量数据做支撑,有时候不那么可靠,可移植性差/移植过后需要大量重新训练。在转移和泛化方面差了不少。 Robust.AI强调的是「强人工智能」,对应深度理解,强调系统化地解决宽泛的问题,具备灵活与动态的推...
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229页,CMU博士张浩毕业论文公布,探索机器学习并行化的奥秘
机器学习2020-10-26 14:02 26511
机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊(Hao Zhang)博士论文新鲜出炉,主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来,机器学习领域的创新不断加速,SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训...
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使用Unity感知工具大批量生成、分析合成数据,高效地训练ML模型
机器学习2020-10-24 18:20 45323
合成数据可降低获取标注数据的难度,方便机器学习模型的训练。本文属于合成数据系列第二篇,我们将用一个对象检测的例子,来介绍Unity生成和分析合成数据集的各种工具。 在系列首篇文章中(点击回看),我们讨论了搜集大量标签图像、训练机器学习模型完成电...
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从Bengio演讲发散开来:探讨逻辑推理与机器学习
机器学习2020-10-13 08:27 57018
机器之心分析师网络 作者:仵冀颖 编辑:Joni Bengio 认为,未来的深度神经网络应当能够实现 System2(逻辑分析系统),实现的是有意识的、有逻辑的、有规划的、可推理以及可以语言表达的系统。本文所讨论的 Logical Reasoning(逻辑推理)拟实现的就是 Syst...
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三篇论文,纵览深度学习在表格识别中的最新应用
机器学习2020-08-17 07:23 105471
机器之心分析师网络 作者:仵冀颖 编辑:Joni 本文从三篇表格识别领域的精选论文出发,深入分析了深度学习在表格识别任务中的应用。 表格识别是文档分析与识别领域的一个重要分支,其具体目标是从表格中获取和访问数据及其它有效信息。众所周知,本质上表格...
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学习深度学习课程前景怎么样?
机器学习2020-06-16 07:15 223126
针对本科生人群: 如果你是一个计算机或者人工智能相关专业的本科生。 在就业时,人工智能其实是个很不错的发展领域,是目前国家大力支持的热门行业,尤其是近几年,国家以及各个省份出台了一系列的支持政策,比如《关于促进人工智能和实体经济深度融合的指...
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深度学习真的可以模拟复杂的人类大脑吗?
机器学习2020-06-15 08:51 124295
2016年,谷歌的围棋软件利用深度学习,击败了世界围棋冠军,成为人工智能的又一个里程碑。 大脑皮层是调节躯体运动或者说控制躯体运动的最高级中枢。人类大脑皮层的神经细胞约有140亿个,面积约2200平方厘米。皱巴巴的新皮层正是思维诞生之处,占大脑总重的8...
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观点丨深度学习黑箱:探秘人类编写的AI究竟在想什么
机器学习2020-06-11 08:33 128698
吴婷婷学术头条 如今,深度学习已经贯穿于我们的生活,无论是汽车自动驾驶、AI 医学诊断,还是面部、声音识别技术,无一没有 AI 的参与。然而, 尽管人们早已明了深度学习的输入和输出,却对其具体的学习过程一无所知。 近日,针对这一问题,奥本大学(Aubur...
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深度学习概述:NLP vs CNN
机器学习2020-06-09 08:33 124289
作者 | Manish Kuwar 译者 | 苏本如,责编 | 郭芮 头图 | CSDN 下载自视觉中国 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 以下为译文: 当今,人工智能已经不仅仅是一个技术术语了。这项技术在过去十年的时间内几乎将其影响扩展到了所有行业。现在,每家公司都希望在其系...
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布局AI重要一环极链AI云 让机器学习无惧挑战
机器学习2020-06-08 08:33 121629
近日,电商巨头亚马逊发布2020第一季度财报之后,5月12日,亚马逊云服务(AWS)举行了线上发布会。在发布会上,亚马逊AWS首席云计算企业战略顾问张侠表示,人工智能和机器学习是云计算中非常重要的应用。它跟数据在一起,会成为下一阶段企业数字化转型的核心...
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为优化Siri数据 苹果收购又一机器学习公司
机器学习2020-06-03 08:31 109037
近日,苹果确认收购机器学习初创公司Inductiv,以优化人工智能助理Siri的性能。 据外媒报道,Inductiv的现有技术可利用AI来自动识别和纠正机器学习时的错误数据,从而有利于改善机器学习。 收购后,Inductiv的工程团队将加入苹果公司,参与Siri、机器学习和...
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用机器学习为企业赋能,AWS如何消除人工智能门槛
机器学习2020-06-01 08:04 118681
近年来,随着人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)技术的不断发展,其对各行各业的影响也在不断加深。根据Gartner对2019年的CIO议程调查,仅在2018年至2019年间,部署人工智能的组织就从4%增长到了14%。 然而对于许多企业来说,作为一种新兴技术,人...
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用机器学习为企业赋能,AWS如何消除人工智能门槛
机器学习2020-05-29 08:12 110111
近年来,随着人工智能(Artificial Intelligence,简称AI)技术的不断发展,其对各行各业的影响也在不断加深。根据Gartner对2019年的CIO议程调查,仅在2018年至2019年间,部署人工智能的组织就从4%增长到了14%。 然而对于许多企业来说,作为一种新兴技术,人...
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在网络安全领域应用机器学习的困难和对策
机器学习2020-05-27 16:07 104361
网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难,但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难,并试着解决它们。 基于机器学习、深度学习的网络安全应用研究是近年来网络安全领域...
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未来3-5年,深度学习有多吃香?
机器学习2020-05-27 15:50 98921
关于深度学习,中国科学院大学教授 徐俊刚 曾说过这样一段话: 自动机器学习是实现强人工智能的必备技术之一,必将成为 下一个人工智能研究的热点 。 为了验证这句话,U妹儿特地去招聘网站搜了一下,发现深度学习的薪资,基本上都是 30k 甚至 50k 以上,而且...
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搞定千亿参数,训练时间只用1/3,微软全新工具催生超级NLP模型
机器学习2020-02-11 18:22 88046
机器之心报道机器之心编辑部GPU 显存一直是训练先进深度学习模型的最大瓶颈大规模训练经常会碰到模型参数太多,显存无法容纳的情况。最近,微软提出的全新方法 DeepSpeed 将每个节点的批处理大……...
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基于PaddlePaddle的机器翻译教程
机器学习2019-06-08 15:51 182346
本文转载自PaddlePaddle 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 机器翻译(machine translation, MT)是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。需要翻译的语言通常称为源语言(source language),翻译成的结果语言称为目标语言(target language)。机器翻译即实现...
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谷歌重磅开源NLP通用框架,20多篇最新论文都用了它
机器学习2019-02-26 17:22 193273
新智元报道 来源:TensorFlow 作者:Jonathan Shen 编辑:肖琴 【新智元导读】谷歌近日开源了一个强大的NLP深度学习框架Lingvo,侧重于语言相关任务的序列模型,如机器翻译、语音识别和语音合成。过去两年来,谷歌已经发表了几十篇使用Lingvo获得SOTA结果的...
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研究:机器学习可预测基因组修复结果
机器学习2018-11-10 07:59 250158
英国《自然》杂志8日在线发表了一项人工智能及生物技术研究:科学家报告了一种方法,可通过机器学习对致病基因变异实现精准且可预测的编辑。这项成果为研究遗传疾病,开发潜在疗法提供了新的可能性。 虽然CRISPR-Cas9彻底改变了用于研究的基因组编辑技术,但...
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【深度学习系列】CNN模型的可视化
机器学习2018-05-11 12:29 278012
大家都了解卷积神经网络CNN,但是对于它在每一层提取到的特征以及训练的过程可能还是不太明白,所以这篇主要通过模型的可视化来神经网络在每一层中是如何训练的。我们知道,神经网络本身包含了一系列特征提取器,理想的feature map应该是稀疏的以及包含典型...
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【深度学习系列】用PaddlePaddle和Tensorflow实现经典CNN网络GoogLeNet
机器学习2018-04-27 15:27 111530
前面讲了LeNet、AlexNet和Vgg,这周来讲讲GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的论文《Going Deeper with Convolutions》提出,其最大的亮点是提出一种叫Inception的结构,以此为基础构建GoogLeNet,并在当年的ImageNet分类和检...
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IBM推出“深度学习即服务”项目:可大幅节省AI训练时间
机器学习2018-03-21 14:01 97307
IBM 刚刚宣布了面向人工智能开发者的全新深度学习即服务项目,简称 DLaaS 。借助这项服务,用户可以借助流行的框架来训练神经网络,比如 TensorFlow、PyTorch、以及 Caffe,而无需购买和维护成本高昂的硬件。举个例子,数据科学家们可以仅使用他们所需的资源...
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