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
【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
今年,微軟亞洲研究院成立20週年,現推出研究員技術趨勢署名文章,本文為微軟亞洲研究院授權DeepTech深科技釋出。 識別影象對人類來說是件極容易的事情,但是對機器而言,這也經歷了漫長歲月。
使用OpenCV提供的預先訓練的深度學習面部檢測器模型,可快速,準確的進行人臉識別。 2017年8月OpenCV 3.3正式釋出,帶來了高改進的“深度神經網路”(dnn deep neural networ
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
【編者按】“AI+行業”已經是大勢之趨,安防領域的兩大巨頭海康威視與大華股份正加強“人工智慧化”的標籤。無論是海康威視從視訊監控化到智慧交通的路徑,還是大華著力於前端市場,貫徹大安防戰略,“AI
TensorSpace.js Present Tensor in Space English| 中文 TensorSpace是一套用於構建神經網路3D視覺化應用的框架。 開發
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
今天我們來談一下 Wasserstein 散度,簡稱“W 散度”。 注意,這跟 Wasserstein 距離 (Wasserstein distance,簡稱“W 距離”,又叫 Wasserstein 度量
11 月 7 日,Yoshua Bengio受邀來到北京參加第二十屆「二十一世紀的計算」國際學術研討會。會上以及隨後受邀前往清華時,他給出了題為「深度學習通往人類水平 AI 的挑戰」(Challenges f
作者:James Le 編譯:Bing 在實體店買衣服的過程中,我們會被眼花繚亂的資訊轟炸。要兼顧某件衣服的款式、價格、商場優惠還不夠,商場的燈光、擁擠的過道,無時無刻不在考驗著人們分辨資訊的
見識過刀劍與毒藥 痴迷於火藥和武器 與他人說話時常懷著恐懼 在每一處景象裡看到了災禍 每一次時鐘響起,都會戰慄不安 但卻未厭惡那不可抗拒的壓迫 ——波德萊爾《惡之花》 不能偏廢的用與
本文翻譯自作者在medium釋出的一篇推文,這裡是原文連結 本文是Word Embedding 系列的第一篇。本文適合中級以上的讀者或者訓練過word2vec/doc2vec/Par
年初一場關於深度學習侷限性的討論,“戰火”一直蔓延到年尾。 作為近年來最活躍的深度學習質疑者之一,紐約大學教授的 Gary Marcus 曾宣稱以 Yann lecun、Yoshua Bengio
本文大约 650 字,阅读大约需要 2 分钟 这周要分享的一个资源是来自 Github 上的已经有八千多 Star 的一个深度学习知识总结,如下图所示: 其 Gi
這裡記錄過去一週,我看到的值得記錄的東西,每週五總結、釋出。 1年,52周,每週總結之16/52,happy weekend! 新聞 Github 2