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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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機器學習迎來爆發期是神經網絡研究領域領軍者Hinton在2006年提出了神經網絡Deep Learning算法,使神經網絡的能力大大提高。
杜克大學和哈佛大學的計算機科學家與馬薩諸塞州總醫院和威斯康星大學的醫生一起開發了一種機器學習模型,該模型可以預測哪些患者在中風或其他腦損傷后最容易遭受破...
在測試中,研究小組選擇了表現最佳的Pegasus模型,該模型包含了5.68億個參數。它有兩個訓練材料。一個是從3.5億個網頁中提取出來的文本,有750G...
互聯網為每個人在技術方面打開了無限的可能性,而這些只是手機連接到互聯網后可以做的眾多事情中的一些。現在,想象任何一個物體(或“東西”)并把它連接到互聯網...
對于人工智能(AI)領域來說,2019年堪稱是個異常忙碌的年份。AI進步和登上新聞頭條的速度讓我們的日常生活中充滿了令人敬畏和自豪的時刻。當然,有時候也...
應用的需求和限制是驅動帶有人工智能算法的最終產品標準的因素。這些需求和限制,與魯棒性、推理時間、硬件資源以及服務質量相關,這對于考慮邊緣方案的部署以及嵌...
今年秋天,Facebook發布了帶有量化和TPU支持的PyTorch 1.3,以及深度學習可解釋性工具Captum和PyTorch Mobile。還有諸...
人工智能發展很快,如今我們在金融領域、醫療保健、市場營銷、廣告和客戶服務中都能看到人臉識別或情感識別。
人工智能是先獲取現實世界的大數據,仰賴強大運算能力,再運用機器學習的各項演算技術,借以萃取出復雜的規則,讓計算機展現出擬似人類智慧的行為。
隨著數據采集速度的提升,更靠近邊緣位置的計算遷移方案,能夠在降低延遲以及減少基礎設施成本的前提下,更加高效地利用數據資源。另一方面,計算機視覺則是人工智...
據上海交通大學介紹,該研究中心依托自然科學研究院和數學科學學院等單位成立。研究中心將圍繞醫學圖像處理和基于輻射輸運方程的放療設計、基于人腦的新一代人工智...
機器學習算法是從歷史數據中進行學習,但機器學習算法無法從歷史數據里得到新的見解。在日益變化的環境里,這個問題常常會受到質疑,因為深度學習的全部方法都是基...
在PC和移動時代,大多數應用程序(或工作負載)在處理需求(即計算架構)方面看起來很相似。最初,所有的工作負載都是由CPU處理的,當我們開始使用更多的圖片...
全球最大的AI研究會議正在加拿大溫哥華舉行。研究人員在神經信息處理系統(NeurIPS)會議上發表了1400多篇論文,從組織者認為在過去十年中影響最大的...
如果具有將區塊鏈與人工智能、機器學習、機器人技術、物聯網相結合的技能,這在很大程度上被視為技術人員具有的優勢。
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