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標簽 > 深度學習
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2014 年秋季,人工智能百年研究(OneHundred Year Study)項目啟動,這是一項對人工智能領域及其對人類、社區、社會影響的長期學術研究...
在語言建模領域(在一個叫Penn Tree Bank的語言語料庫中預測下一個詞),基準是由困惑點定義的,用來度量概率模型如何預測真實樣本。當然,數字越低...
對于機器翻譯、文本摘要、Q&A、文本分類等自然語言處理任務來說,深度學習的出現一遍遍刷新了state-of-the-art的模型性能記錄,給研究帶來諸多...
我們可以把NP看作是根據“context points”中的“target points”建模的模型,相關信息通過潛在空間z從左側流向右側,從而提供新的...
張暉認為,主要存在著兩大關鍵點,第一需要貼近任務和系統需求,即必須針對智能駕駛系統應用對感知層的需求來進行網絡設計,切不可為了使用深度學習而選擇深度神經網絡;
也許人工智能能夠最快改變的醫療領域就是放射領域。人工智能將是解讀重要醫學影像的關鍵,這些醫學影像反映我們身體內部的情況,例如CT掃描、MR和X射線圖像,...
自動駕駛車輛也必須遵守交通法規,因此需要_識別_和_理解_交通標志。我們通過用數據集平均值減去每個圖像并除以其標準偏差來確定圖像數據集分布的中心。這有助...
2018-03-30 標簽:深度學習 4945 0
深度揭示 Facebook 內部支持機器學習的硬件和軟件基礎架構
近日 Facebook 研究團隊公開一篇 HPCA 2018 論文,作者包括 Caffe 作者賈揚清等人,深度揭示了 Facebook 內部支持機器學習...
Christine McLeavey Payne是從上一期Fast.ai深度學習課程中脫穎而出的一名學生。她的人生經歷非常豐富:從舊金山交響樂團的古典鋼...
和通常的前饋神經網絡不同的是,受限玻爾茲曼機可以通過可見層的狀態預測對應隱含層的狀態,相反亦可以由隱含層預測可見層對應單元的狀態。同時,它與玻爾茲曼機不...
隨著AlphaGo的誕生,“深度學習”日益普及,人工智能開始從智能化工具向智能機器進軍。原有的MCU已無法滿足深度學習的高速海量數據運算要求,AI芯片便...
研究人員正借助AI的力量以改善對心臟異常的檢查,并提高診斷的準確性
心臟病號稱“全球頭號殺手”,但最近基于AI的兩項研究則大大提高了攻克心臟病的可能性。
NVIDIA Tensor Core深度學習核心解析及跑分測試
除了深度學習和通用計算之外,Titan品牌的這次迭代還涉及到其他一些因素。 NVIDIA其實已經不太需要通過Titan系列為自己樹立形象,最初的GTX ...
隨著直播行業的發展,單向的直播已經沒有什么新意了,現在大家開始關注連麥、一對一的單聊、群聊等。這些功能在我們的APP中都已經實現了,包括上層的展現,比如...
AI新聞:用于Edge視覺處理的英特爾MovidiusMyriad2的介紹
了解英特爾?Movidius?Myriad?2如何用于Edge的專業視覺處理,以及這項工作如何解決端到端深度學習應用中的延遲挑戰。
與NIPS展示的研究類似,多模態圖像轉換依賴于無監督式學習和生成式對抗網絡 (GAN) 這兩項深度學習技術,賦予設備更多“想象力”,例如“想象”一條陽光...
機器視覺是通過計算機來模擬人類視覺功能,以讓機器獲得相關視覺信息和加以理解。可分為“視”和“覺”兩部分原理。
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