AI創作了史上第一部小說,讀完之後我懵了
歡迎關注“創事記”的微信訂閱號:sinachuangshiji 文/三石 來源:新智元(AI_era) 【新智元導讀】小說家Ross Goodwin效仿大文豪Jack Kerouac進行了
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一個月之前,微軟釋出了基於 深度神經網路 的文字到語音(text-to-speech,TTS)系統,並且做為 Azure 認知服務中的一項,提供面向客戶的預覽版本。 就此,我們採訪了
GitHub連結:https://github.com/waleedka/hiddenlayer HiddenLayer 非常簡單,易於擴充套件,且與JupyterNotebook 完美相容。開發該工具的
開發者為了更好地鑑賞藝術作品可謂是無所不用其極,此前我們曾推薦過一個開源專案faceswap,這是一款基於深度學習技術的工具,用於識別和交換圖片、視訊中人物的臉部影象。具體的介紹這裡不再贅述,感興趣的話可以點進去稍
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(本文所使用的Python庫和版本號: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 ) 前面我們介紹了神經網路的基本結構單元-感知器,
小螞蟻說: ACM CIKM 2018 全稱是 The 27th ACM International Conference on Information and Knowledge Management
智慧機器人在生活中隨處可見:iPhone裡會說話的siri、會下棋的阿法狗、調皮可愛的微軟小冰……她們都具有一定的智慧,能夠和人類進行互動。這些智慧機器人非常神奇,看上去離我們也十分遙遠,但其實只要我
文字理解是自然語言處理領域的一個核心目標,最近取得了一系列的進展,包括機器翻譯、問答等。不過之前的工作大多數是關心最終的效果,而人們對於模型何時做出決定(或做決定的原因)卻知之甚少,這是一個對於理論研究和實際應
AAAI-19 (Thirty-Third AAAI Conference onArtificial Intelligence) 將於2019年1月27日至2月1日在美國夏威夷舉行。AAAI
研究背景 語音合成系統主要分為兩類,拼接合成系統和引數合成系統。其中引數合成系統在引入了神經網路作為模型之後,合成質量和自然度都獲得了長足的進步。另一方面,物聯網裝置(例如智慧音箱和智慧電視)的大量普及也對
本文介紹作者在IV2018上的獲獎論文“Probabilistic Prediction of Vehicle Semantic Intention and Motion”。
為了方便大家學習,我們將會出 5期 強化學習的論文總結,每期會有 20篇 左右的論文,敬請關注。 本期內容如下: 1.Robust Adversarial
反向傳播演算法隸屬於深度學習,它在解決模型優化問題的方面有著重要的地位。 這一演算法由被譽為深度學習之父的Geoffrey Hinton提出。1986年,他發表了名為Learni
1. ROI 一個比較簡單的做法是利用computer vision技術從攝像頭視角獲取道路資訊。然後是選取 ROI(Region of Interest) , 基本上就是選顏色 + 選區域。