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AI熱潮的關鍵:深度學習不止深度神經網路

【編者按】作為本輪AI的關鍵技術,深度學習不單只是深度神經網路模型本身。事實上,深度神經網路的發展痛點頻頻,包括穩定性和對裝置的依賴性,以及除錯複雜度困難等等。事實上,迴歸到深度學習的本

資料中心日益增長的邊緣計算能力,誰將受益?

在日常生活中,經常看到青少年採用Xbox玩遊戲,同時通過平板電腦上觀看YouTube視訊內容以獲得遊戲提示,並且還與線上聯網玩遊戲的朋友進行溝通。豐富的內容和可靠的連線性在這個時代已經是預期的標準規範。 隨

使用強化學習生成模型產生新的分子

在藥物設計、化學資訊學領域,深度學習並不一定能比傳統機器學習領域有更好的表現,尤其是在學術界,由於有標籤的資料很少,資料噪音較大,往往用深度學習只會導致過擬合降低模型的預測能力。但是,生成學習用於藥物設計卻完全

新演算法有望培養出“智慧大腦”

記者從天津大學獲悉,該校胡清華教授團隊近日在人工智慧深度學習領域取得重要進展,首次提出“廣義多檢視學習框架”理論,有望改良“機器深度學習”侷限性,創造真正實現“早期融合、分析思考”的“智慧大腦”。相關研究在新一期全球

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