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为什么深度学习是非参数的?
机器学习2022-03-28 13:55 18704
作者丨Thomas Viehmann 编译丨钱磊 编辑丨陈彩娴 今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式,以及深度神经与传统机器学习模型的不同之处。我的计划具体如下: 首先简单地思考一下如何将问题设置成分类的形式; 接下来回顾偏差-方差分解,并在偏差-方...
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基于量子化学计算和机器学习,从头开始创建肉眼可检测的荧光分子
机器学习2022-03-21 12:43 12705
编辑 | 萝卜皮 设计荧光分子需要考虑多种相互关联的分子特性,而不是与分子结构直接相关的特性,例如分子的光吸收。 在这项研究中,RIKEN 高级智能项目研究中心和东京大学等机构的研究人员合作,使用从头分子生成器(DNMG)与量子化学计算(QC)相结合来开发...
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给5G基带也加上机器学习单元:高通的AI脑洞还有太多
机器学习2022-03-10 14:37 9387
机器之心报道 编辑:泽南 最先进的人工智能技术,并不总意味着数块 GPU、每秒算力上 E 的超算。 应用最广泛的移动芯片上,人们正在使用最先进的 AI 技术。最近,高通再次利用 AI 实现了「突破性的 5G 效能」。 在巴塞罗那举办的 MWC 2022 国际通信展上,高通...
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武欣等-JGR:利用深度学习方法实现航空电磁数据的一站式去噪与反演
机器学习2022-03-08 13:32 80459
瞬变电磁法(Transient Electromagnetics, TEM)是一种基于电磁感应定律的地球物理方法。传统TEM观测装置均布设在地表上,工作效率相对较低,尤其在沙漠、戈壁、山地、湿地、水网密集区域难以快速开展工作。为此,将探测装备搭载于飞行平台上,从而产生了航...
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苹果计划在Apple Car中引入机器学习,以快速执行自动驾驶决策
机器学习2022-02-16 08:42 23617
Apple Car 又有新进展。据报道,苹果将向其所研发的电动汽车中引入机器学习,以让汽车在关键情况下能够及时地做出自主驾驶决策。 机器学习属于 AI 技术领域,主要通过经验和数据,对计算机算法进行研究。Apple Car 中使用 AI 相关技术,其实早有预兆。据了解...
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准确率达 95%,机器学习预测复杂新材料合成
机器学习2022-01-02 19:55 28097
编辑/绿萝 科学家和机构每年都投入非常多的资源来发现新材料,以期为燃料提供催化剂。随着自然资源的减少,以及对更高价值和先进性能产品的需求增长,研究人员越来越多地关注到纳米材料。但识别新材料的连续实验方法对材料发现施加了不可逾越的限制。 近日,...
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科学家利用机器学习来高效和准确验证量子设备
机器学习2021-12-23 08:15 45216
在可以预见的未来,会有更多的技术会利用量子力学。这些技术可能包括使用量子信息作为输入和输出数据的设备,由于固有的不确定性,这些设备需要仔细验证。如果设备的输出取决于过去的输入,那么验证就更具挑战性。 现在研究人员首次利用机器学习,通过纳入这...
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百度发布飞桨产业级深度学习开源框架新版本
机器学习2021-12-13 14:45 51904
美股研究社获悉,据钛媒体12月12日,由深度学习技术及应用国家工程实验室主办的WAVE SUMMIT+ 2021深度学习开发者峰会在上海召开,会上飞桨开源框架v2.2正式发布。 百度深度学习技术平台部高级总监马艳军表示,飞桨作为中国首个自主研发、功能丰富、开源开放...
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机器学习解决核磁共振谱中“谁是谁”的问题,可直接从晶体结构预测化学位移
机器学习2021-12-13 08:32 61868
编辑/凯霞 核磁共振技术(NMR )可用于有机化合物结构鉴定,以及分子和材料的化学动力学研究。对有机材料进行 NMR 研究的先决条件是将每个实验化学位移分配给一组几何等效的原子核。然而,通过实验获得分配可能具有挑战性,并且通常需要耗时的多维相关实验。...
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AMD GPU新专利曝光:未来RDNA显卡可集成机器学习专用芯片
机器学习2021-12-13 08:32 39909
相比NVIDIA的显卡在AI人工智能及深度学习ML上的狂热,AMD旗下的GPU加速卡依然偏重传统计算,最新的Insinct MI200系列也是如此,不过AMD未来的RDNA架构显卡会大改,集成专用的APD单元,专门加速ML性能。 日前美国商标局公布了AMD最新的GPU专利,AMD描述了一种...
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大脑的学习方式如何,机器学习与生物学习的联系将提供“答案”
机器学习2021-12-06 09:18 63646
编辑/凯霞 准确指出神经活动如何随着学习而变化,不是黑白分明的。有人认为大脑中的学习或生物学习可以从优化的角度来考虑,这就是在计算机或机器人等人工网络中学习的方式。 由卡内基梅隆大学和匹兹堡大学的研究人员共同撰写的一篇新前瞻性评述(Perspectiv...
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佐治亚理工学院硕士建议:2022年你应该掌握这些机器学习算法
机器学习2021-12-06 09:17 44156
选自towardsdatascience.com 作者:Terence Shin 机器之心编译 机器之心编辑部 2022 年你应该知道的所有机器学习算法。 想要成为一名合格的 AI 工程师,并不是一件简单的事情,需要掌握各种机器学习算法。对于小白来说,入行 AI 还是比较困难的。 为了让初学...
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被华为天才少年带火的AutoML,到底有多大“钱景”?
机器学习2021-12-03 10:48 52522
文/李信 编辑/子夜 华为天才少年钟钊爆火后,AutoML也顺势获得了广泛关注。 AutoML(Automated Machine Learning,自动化人工智能),通俗来说就是让AI去学习AI,从而减少人工的参与,让机器完成更复杂的工作。 在钟钊来到华为工作之前,华为诺亚方舟实验室...
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亚马逊第三代服务器芯片来了!机器学习负载性能飙3倍,能耗降60%
机器学习2021-12-01 10:10 63698
芯东西(公众号:aichip001) 作者 | 心缘 编辑 | 漠影 芯东西12月1日报道,今日凌晨,云计算领域最受瞩目的年度技术盛会AWS re:Invent在拉斯维加斯举行。 这是时隔两年,re:Invent再度在线下举办。今年也是AWS re:Invent十周年和全球最大云服务商亚马逊云科...
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对话陈云霁:深度学习处理器之外,用人工智能指导芯片设计也渐成趋势
机器学习2021-11-25 08:20 48555
理论与实践相互印证,且密不可分。 作者 | 陈彩娴 编辑 | 岑峰 自2019年美国对华为制裁以来,芯片的研发一度成为举国聚焦的卡脖子难题。 芯片开发难度高,高端人才紧缺,研发时间长,投入大,要在短时间内解决如此棘手的问题,绝非易事。这也使得中国本土的...
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图灵奖得主论文:“生成流网络”拓展深度学习领域
机器学习2021-11-23 09:11 55185
机器之心报道 编辑:杜伟、陈萍 GFlowNet 会成为新的深度学习技术吗? 近日,一篇名为《GFlowNet Foundations》的论文引发了人们的关注,这是一篇图灵奖得主 Yoshua Bengio 一作的新研究,论文长达 70 页。 在 Geoffrey Hinton 的「胶囊网络」之后,深度学习...
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中科院DeepMind联手,用深度学习揭示大脑如何识别人脸
机器学习2021-11-15 08:26 47313
梦晨 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI DeepMind和中科院神经科学研究所联手了。 他们用无监督深度学习揭示出大脑识别人脸的机制。 具体来说,大脑会把面部特征分解成一些语义特征,如年龄、性别或是否在微笑,而且是单个神经元对应某个具体特征。...
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NC:深度学习窥视月球永久阴影区
机器学习2021-11-15 08:18 48492
位于永久和暂时阴影区域(PSR/TSR)内的月球极地冷阱可以捕获彗星、小行星、太阳风相互作用、内部排气和其他来源在较长时间内释放的挥发物,对了解月球以及太阳系其他无空气天体上挥发物行为历史具有关键作用。月球永久阴影区(PSR)预计将容纳大量的水冰,...
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深度学习的收益正在逐步递减
机器学习2021-10-27 13:37 53278
作者 | Nei C. Thompson 等 译者 | 刘志勇 策划 | 赵钰莹 深度学习带动了人工智能发展的新历程。2013 年 4 月,《麻省理工学院技术评论》杂志将深度学习列为 2013 年十大突破性技术之首。一大批初创公司乘着深度学习的风潮涌现,使得人工智能领域热闹非凡。...
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无监督机器学习帮助识别新型有利于锂离子低障碍传导的无机晶体
机器学习2021-10-26 06:13 55409
要合成一种新的化学物质,研究人员需要基于他们对化学结构和化学键的了解提出可能产生新的化合物的元素组合假设,然后通过大量实验对假设进行验证以求幸运女神的眷顾。 哪怕有大量已知的化合物合成研究数据,对可能形成孤立化学物质的元素组合进行决策性的筛...
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深度学习为何泛化的那么好?秘密或许隐藏在内核机中
机器学习2021-10-14 08:25 50019
无限宽神经网络与内核机的等价性,揭开了深度学习黑匣子的一角。 编译 | 杏花 编辑 | 青暮 在机器学习领域,人工神经网络逐年扩大规模,并取得了巨大成功,但同时它也制造了一个概念性难题。 当一个名为 AlexNet网络在2012年赢得年度图像识别比赛时,大约有6...
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如何写一篇不水的机器学习论文?
机器学习2021-08-16 18:41 49746
还在学师阶段的研究生以及从业新手们,想在机器学习研究中少走弯路吗? 或许下面这篇论文可以帮到你: 《如何避免机器学习研究中的陷阱?一本给学术研究人员的指南》 作者是英国赫瑞-瓦特大学数学与计算机科学学院的副教授,同时也是爱丁堡机器人中心的成员...

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