本週值得讀:16篇最新論文推薦(NLP/CV/ML)
@Zsank 推薦 #Attention Mechanism 論文連結:https://www. paperweekly.site/pa
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一、人工智慧與機器學習 說到人工智慧,就不得不提 圖靈測試 。圖靈測試是阿蘭圖靈在1950年提出的一個關於機器是否能夠思考的著名實驗,測試某機器是否能表現出與人等價或無法區分的智慧。主要內容是:測試者與被
至頂網軟體頻道訊息: 今天 AWS推出了一款專為機器學習設計的新處理器晶片,這也是Amazon在雲端計算領域雄心勃勃的另一個標誌。 這款名為Inferentia的晶片將通過AWS EC2計算服務、Sa
模型選擇和超引數優化是機器學習技術應用過程中的關鍵步驟。給定⼀個機器學習任務,人工參與模型選擇以及超引數優化通常是⼀個耗時、繁瑣的過程。為了解決這樣的問題,⼀些關於自動化機器學習的研究工作被提出,比如 Aut
原文出自:Google AI Blog 譯文出自: 掘金翻譯計劃 本文永久連結: github.com/xitu/gold-m… 譯者: haiyang-tju
大多數人可能對機器學習有點恐懼或困惑。 腦子中會有它到底是什麼,它有什麼發展方向,我現在可以通過它掙錢嗎等等這樣的問題。 這些問題的提出都是有依據的。事實上,你可能沒有意識到自己其實多年來一直在訓練機器學
技術的發展,讓這個世界每天都在源源不斷地產生資料,隨著大資料概念被提出,這個技術逐漸發展成為一個行業,並被不斷看好。那麼大資料行業的未來發展如何?三個方向預測大資料技術發展未來趨勢:
因此,自然語言處理領域的玩家們,除了要思考模型的效果、產品的架構,更要思考一個最為本質的問題:要處理什麼資料?為什麼要處理這類資料? Recurrent AI 選擇了「呼叫系統」。 「電話錄音可追溯而不
作者:Daniel Rothmann 編譯:weakish 近幾年來,基於神經網路生成、處理影象方面有很多偉大的成果。這部分歸功於深度CNN在捕捉、轉換影象的高層資訊上的強大表現。一個知名的例
大資料學習路線 java (Java se,javaweb) Linux (shell,高併發架構,lucene,solr) Hadoop (Hadoop,HDFS
至頂網伺服器頻道 11月28日 新聞訊息(文/鄒大斌): 風氣雲湧的人工智慧(AI)/機器學習(ML)推動了晶片行業的快速發展。為了響應AI市場的旺盛需求,CPU、GPU、FPGA等廠商也都加快了產品更新和新產品推
如果你不能馬上明白某個行業流行語的意思,或許是時候問問你的供應商:你到底是如何使用這項技術的? 俗話說得好:如果某事看起來好到令人難以置信,那可能真的不能相信。仔細想想,絕佳交易和騙局看上去都是超
這節我們來說一說最近各種小夥伴們最常問到的兩個問題: “如果我的資料的輸入是多維的,我改如何選擇應用高斯過程模型呢?“ “我需要考慮做兩個相關變數的整體預測,我應該如何使用高斯過程模型呢?“
【獵雲網(微信號:)】11月28日報道 (編譯:張璐璐) 編者注:本文作者Ava Kofman是一名專欄作家。本文中,作者根據AC Global Risk公司開發的一種基於聲音的風險評估系統展
前言 這種分類完全是從機器學習理論中引入到日常學習中的。明白了這種分類後,就可以輕鬆理解《學習觀》05中提到的兩個概念了。 目錄 分類 迴歸 數學的特別