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深度學(xué)習(xí)

1694內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型、框架、開發(fā)與應(yīng)用知識。

文章博文課程

共 1694 條

Meta發(fā)布首個「非參數(shù)化」掩碼語言模型NPM：吊打500倍參數(shù)量的GPT-3

Meta發(fā)布首個非參數(shù)化掩碼語言模型NPM：那年雙手插兜，不知道什么叫做out of vocabulary。

2022-12-27 13:36:09

GPT-3 NPM 語言模型

Python深度學(xué)習(xí)18-生成式深度學(xué)習(xí)之DeepDream

在生成圖片時，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是凍結(jié)的，也就是網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重不再更新，只需要更新輸入的圖片。常用的預(yù)訓(xùn)練卷積網(wǎng)絡(luò)包括Google的Inception、VGG網(wǎng)絡(luò)和ResNet網(wǎng)絡(luò)等。

2022-12-27 07:50:34

python 深度學(xué)習(xí)DeepDream

逆天了！用Numpy開發(fā)深度學(xué)習(xí)框架，透視神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程

一次模型訓(xùn)練的完整過程大致就串完了，大家可以設(shè)置打印語句，或者通過DEBUG的方式跟蹤每一行代碼的執(zhí)行過程，這樣可以更了解模型的訓(xùn)練過程。

2022-12-19 08:40:42

Numpy 開發(fā)深度學(xué)習(xí)

圖靈機(jī)就是深度學(xué)習(xí)最熱循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN？1996年論文就已證明！

Hopfield網(wǎng)絡(luò)的固定點(diǎn)是預(yù)編程的模式模型，輸入是「噪聲」模式——該網(wǎng)絡(luò)可用于增強(qiáng)損壞的模式。

2022-12-14 08:25:10

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)如何證明對網(wǎng)絡(luò)安全有用

網(wǎng)絡(luò)攻擊的威脅最近急劇增加，傳統(tǒng)的措施現(xiàn)在似乎不夠有效。而網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)正在迅速取得進(jìn)展，并且可能是解決所有網(wǎng)絡(luò)安全問題的關(guān)鍵。

2022-12-12 15:09:50

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)攻擊

云聚園區(qū)，智享未來，“華為云杯”2022人工智能應(yīng)用創(chuàng)新大賽圓滿收官

聚焦人工智能應(yīng)用創(chuàng)新領(lǐng)域，一眾參賽項(xiàng)目以AI技術(shù)對醫(yī)療器械、集成電路和智能制造等不同行業(yè)的強(qiáng)勢賦能為全新視角，拓展場景應(yīng)用邊界

2022-12-08 16:21:42

聊聊實(shí)時通信中的AI降噪技術(shù)

本篇文章將介紹如何基于深度學(xué)習(xí)做實(shí)時噪聲抑制，并落地于移動端和家親APP的過程。

2022-12-06 13:02:27

深度學(xué)習(xí)AI

用飛槳一站式搞定大模型生產(chǎn) PaddleFleetX大模型開發(fā)套件業(yè)內(nèi)首發(fā)

百度飛槳開源框架2.4版帶來哪些新功能

2022-12-02 17:46:44

開源百度飛槳

為NLP選擇正確的語言模型譯文精選

本文解釋了LLMs背后的主要概念和原則。其目的是為非技術(shù)性的利益相關(guān)者提供一個直觀的理解，以及一種與開發(fā)者和人工智能專家高效互動的語言。

2022-11-29 07:14:56

NLP 語言模型

神經(jīng)符號回歸：從數(shù)據(jù)中提取科學(xué) 譯文

本文將介紹神經(jīng)符號回歸、數(shù)據(jù)科學(xué)家如何利用這些算法，以及這些算法在深度學(xué)習(xí)中的未來發(fā)展。

2022-11-23 10:31:54

神經(jīng)符號深度學(xué)習(xí)

匯人才之智，興八桂AI產(chǎn)業(yè)——廣西第二屆人工智能大賽獲獎團(tuán)隊專訪

歷經(jīng)兩年，廣西人工智能大賽已被打造成為廣西最具影響力的開發(fā)賽事之一，受到了全社會的廣泛關(guān)注。在今年的大賽上，我們看到了廣西有著許多創(chuàng)意無限的開發(fā)者，也看到了人工智能技術(shù)在傳統(tǒng)行業(yè)有著廣闊的應(yīng)用前景。

2022-11-18 20:13:13

首次解密小紅書“種草”機(jī)制：大規(guī)模深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)技術(shù)是如何應(yīng)用的

當(dāng)前，大規(guī)模深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)正發(fā)生著許多令人興奮的進(jìn)展。10 月 15 日“小紅書 REDtech 青年技術(shù)沙龍”活動中，小紅書技術(shù)副總裁凱奇進(jìn)行了《大規(guī)模深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)技術(shù)及其在小紅書的應(yīng)用》分享，為我們揭開 LarC 的“神秘面紗”。

2022-11-11 17:14:42

深度學(xué)習(xí)

論文推薦：基于深度對抗學(xué)習(xí)的超聲圖像乳腺腫瘤分割與分類

這篇論文提出了一種基于深度對抗學(xué)習(xí)的超聲圖像乳腺腫瘤分割分類方法（cGAN+AC+CAW），論文雖然是2019年提出的，但是他提出了使用GAN進(jìn)行分割的方法在當(dāng)時來說卻是一個非常新奇的想法，該論文基本上把所有當(dāng)時能夠整合的技術(shù)全部進(jìn)行了集成，并且還取得了很好的效果，所以是非常值得我們一讀的，此外論文還提出了具有典型對抗損失的SSIM和l1范數(shù)損失作為損失函數(shù)。

2022-11-11 15:07:50

深度學(xué)習(xí)函數(shù)鑒別器

將球面深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展到高分辨率輸入數(shù)據(jù) 譯文

本文探討將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)散射到球面環(huán)境下，從而實(shí)現(xiàn)可縮放和旋轉(zhuǎn)等變的球面CNN，以便擴(kuò)展到數(shù)千萬像素的分辨率輸入數(shù)據(jù)。

2022-11-01 08:00:00

深度學(xué)習(xí)散射網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析

基于深度學(xué)習(xí)的Deepfake檢測綜述

深度學(xué)習(xí) (DL) 已成為計算機(jī)科學(xué)中最具影響力的領(lǐng)域之一，直接影響著當(dāng)今人類生活和社會。與歷史上所有其他技術(shù)創(chuàng)新一樣，深度學(xué)習(xí)也被用于一些違法的行為。Deepfakes 就是這樣一種深度學(xué)習(xí)應(yīng)用，在過去的幾年里已經(jīng)進(jìn)行了數(shù)百項(xiàng)研究，發(fā)明和優(yōu)化各種使用 AI 的 Deepfake 檢測，本文主要就是討論如何對 Deepfake 進(jìn)行檢測。

2022-10-26 15:41:38

深度學(xué)習(xí)Deepfake 機(jī)器學(xué)習(xí)

2022年深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢與問題

我們將人工智能(AI)深度學(xué)習(xí)的又一年激動人心的發(fā)展拋在身后——這一年充滿了顯著的進(jìn)步、爭議，當(dāng)然還有爭議。在我們結(jié)束 2022 年并準(zhǔn)備迎接 2023 年的到來之際，以下是今年深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最顯著的總體趨勢。

2022-10-24 15:51:13

人工智能深度學(xué)習(xí)發(fā)展趨勢

深度學(xué)習(xí)與人腦

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個子集，它通過接收大量數(shù)據(jù)并試圖從中學(xué)習(xí)來模擬人腦。在未來，深度學(xué)習(xí)可能會發(fā)展成為無監(jiān)督學(xué)習(xí)，并提供更多關(guān)于人類大腦如何工作的見解。

2022-10-19 16:08:07

人工智能深度學(xué)習(xí)

如何用緊湊型語音表征打造高性能語音合成系統(tǒng)

語音合成（Text-to-Speech, 簡稱 TTS）是把文本轉(zhuǎn)化為語音的一種技術(shù)，被廣泛應(yīng)用于視頻配音、音視頻內(nèi)容創(chuàng)作、智能人機(jī)交互等產(chǎn)品中。本文提出采用矢量量化變分自編碼器（VQ-VAE）從目標(biāo)數(shù)據(jù)中挖掘出一種更好的緊湊型表示。

2022-10-19 12:47:05

深度學(xué)習(xí)語音合成

訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用五個損失函數(shù)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時的優(yōu)化首先是對模型的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行誤差估計，然后為了減少下一次評估的誤差，需要使用一個能夠表示錯誤函數(shù)對權(quán)重進(jìn)行更新，這個函數(shù)被稱為損失函數(shù)。

2022-10-17 15:43:14

深度學(xué)習(xí)回歸模型函數(shù)

基于CNN的新詞發(fā)現(xiàn)算法

中文新詞發(fā)現(xiàn)這個問題，在業(yè)界已經(jīng)有了較為成熟的解法。輸入是一些語料，將這些文本做NGram切分以后，產(chǎn)生候選片段。計算這些片段的一些統(tǒng)計特征，再根據(jù)這些特征判斷這個片段是不是一個詞。

2022-10-14 16:44:48

新詞發(fā)現(xiàn)全卷積網(wǎng)絡(luò)模型算法

以科技賦能時尚產(chǎn)業(yè)，助力福田區(qū)打造“灣區(qū)時尚總部中心” 原創(chuàng)

華為云福田人工智能及軟件開發(fā)云創(chuàng)新中心還秉承著帶進(jìn)來、走出去的生態(tài)建設(shè)理念，攜手區(qū)內(nèi)30+合作伙伴共建行業(yè)新生態(tài)，不斷壯大生態(tài)建設(shè)。

2022-09-26 11:10:00

人工智能華為云

TensorFlow、PyTorch和JAX：哪一款深度學(xué)習(xí)框架更適合你？譯文精選

本文將對TensorFlow、PyTorch和JAX進(jìn)行高級比較。我們的目標(biāo)是讓你了解發(fā)揮其優(yōu)勢的應(yīng)用程序類型，當(dāng)然還要考慮社區(qū)支持和易用性等因素。

2022-09-21 10:40:57

TensorFlow PyTorch JAX

學(xué)習(xí)=擬合？深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典統(tǒng)計學(xué)是一回事嗎？

深度學(xué)習(xí)和簡單的統(tǒng)計學(xué)是一回事嗎？很多人可能都有這個疑問，畢竟二者連術(shù)語都有很多相似的地方。

2022-09-19 23:55:59

深度學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)人工智能

Transformers+世界模型，竟能拯救深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)？

前一段時間，LeCun曾預(yù)言AGI：大模型和強(qiáng)化學(xué)習(xí)都沒出路，世界模型才是新路。但最近，康奈爾大學(xué)有研究人員，正試著用Transformers將強(qiáng)化學(xué)習(xí)與世界模型連接起來。

2022-09-04 14:38:00

世界模型建模 IRIS

基于SMA線圈驅(qū)動的仿尺蠖腸胃診察機(jī)器人

采用精子螺旋式運(yùn)動的方法將微型機(jī)器人從患者肛門注射進(jìn)入體內(nèi)，遠(yuǎn)程控制機(jī)器人的微型驅(qū)動器，使其在腸道內(nèi)進(jìn)行移動，實(shí)現(xiàn)定點(diǎn)診察。

2022-08-31 14:46:01

機(jī)器人深度學(xué)習(xí)

為什么基于樹的模型在表格數(shù)據(jù)上仍然優(yōu)于深度學(xué)習(xí)

在這篇文章中，我將詳細(xì)解釋這篇論文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》這篇論文解釋了一個被世界各地的機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者在各種領(lǐng)域觀察到的現(xiàn)象——基于樹的模型在分析表格數(shù)據(jù)方面比深度學(xué)習(xí)/神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)好得多。

2022-08-29 14:59:12

深度學(xué)習(xí)樹的模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

泰凡科技副總經(jīng)理馬國寧：圖繪萬象，從柯尼斯堡到百業(yè)賦能原創(chuàng) 精選

當(dāng)感知智能也遇到瓶頸，最新的方式是利用認(rèn)知智能的算法來解決。那么，認(rèn)知智能是否能模擬人的思維認(rèn)知過程，去解決龐雜的疑難問題呢？

2022-08-29 09:32:51

汽車之家電商系統(tǒng)架構(gòu)演進(jìn)與平臺化架構(gòu)實(shí)踐

2022-08-26 20:00:00

系統(tǒng)架構(gòu)

西山居AI技術(shù)專家黃鴻波：游戲中強(qiáng)化學(xué)習(xí)與行為樹融合實(shí)戰(zhàn) 原創(chuàng) 精選

強(qiáng)化學(xué)習(xí)在游戲中的落地，能夠讓游戲變得更加智能，可玩性變得更高，這就是在游戲中采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)的主要目的。

2022-08-17 12:00:45

強(qiáng)化學(xué)習(xí)

機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)如何改善物流和倉儲運(yùn)營？

機(jī)器視覺和自動化的進(jìn)步，正在通過利用自主移動機(jī)器人（AMR）、深度學(xué)習(xí)等方面的發(fā)展來改善物流和倉儲運(yùn)營。

2022-08-15 14:43:29

深度學(xué)習(xí)機(jī)器視覺機(jī)器人

人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）：有什么區(qū)別？

我們經(jīng)常交替使用人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和深度學(xué)習(xí)（DL）這些術(shù)語，盡管我們幾乎每天都閱讀或聽到它們。本文解釋了這些技術(shù)是如何演變的以及它們有何不同。

2022-08-11 15:35:52

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

基于Pytorch Geometric和OGB構(gòu)建圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 譯文精選

在這篇文章中，您將學(xué)習(xí)圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何工作的基礎(chǔ)知識，以及如何使用Pytorch Geometric（PyG）庫和Open Graph Benchmark（OGB）庫并通過Python編程實(shí)現(xiàn)這樣一個圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2022-07-28 09:00:00

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)類型架構(gòu)

首次在智能手機(jī)上訓(xùn)練BERT和ResNet，能耗降35%

在 UC 伯克利最近的一篇論文中，幾位研究者表明分頁和重新實(shí)現(xiàn)是高度互補(bǔ)的。通過對簡單操作重新實(shí)現(xiàn)，同時將復(fù)雜操作的結(jié)果分頁到閃存或 SD 卡等輔助存儲器上，他們能夠以最小的能耗擴(kuò)展有效的內(nèi)存容量。

2022-07-24 19:19:18

POET 訓(xùn)練方法深度學(xué)習(xí)模型

如何使用小數(shù)據(jù)集改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型？譯文

本文將討論在不用更多數(shù)據(jù)的情況下改進(jìn)深度學(xué)習(xí)模型的四種方法。

2022-07-22 08:00:00

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)

五個時間序列預(yù)測的深度學(xué)習(xí)模型對比總結(jié)

時間序列預(yù)測在最近兩年內(nèi)發(fā)生了巨大的變化，尤其是在kaiming的MAE出現(xiàn)以后，現(xiàn)在時間序列的模型也可以用類似MAE的方法進(jìn)行無監(jiān)督的預(yù)訓(xùn)練

2022-07-15 16:14:39

深度學(xué)習(xí)時間序列理論

深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何解決機(jī)器人處理可變形物體的難題譯文

對于人類來說，處理可變形物體并不比處理剛性物體困難多少。人們很自然地學(xué)會塑造它們，折疊它們，并以不同的方式操縱它們，并且仍然能夠識別它們。

2022-07-12 09:00:00

深度學(xué)習(xí)人工智能機(jī)器人

并行計算的量化模型及其在深度學(xué)習(xí)引擎里的應(yīng)用

本文將介紹對深度學(xué)習(xí)計算效率最關(guān)鍵的一些基本定律，這有助于用戶理解深度學(xué)習(xí)引擎的瓶頸在哪里以及如何解決這些挑戰(zhàn)。

2022-07-08 10:59:32

深度學(xué)習(xí)計算

針對深度學(xué)習(xí)的“失憶癥”，科學(xué)家提出基于相似性加權(quán)交錯學(xué)習(xí)，登上PNAS

本文擴(kuò)展了SWIL算法，并基于不同的數(shù)據(jù)集（Fashion-MNIST、CIFAR10 和 CIFAR100）和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（深度線性網(wǎng)絡(luò)和CNN）對其進(jìn)行了測試。

2022-07-06 13:13:36

SWIL 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集

一文淺談深度學(xué)習(xí)泛化能力

本文是從一個簡單通用的角度解釋——在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度下降優(yōu)化過程上，探索泛化能力的原因。

2022-07-06 10:23:13

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)又有新坑了！悉尼大學(xué)提出全新跨模態(tài)任務(wù)，用文本指導(dǎo)圖像進(jìn)行摳圖

本文的實(shí)驗(yàn)結(jié)果為模型設(shè)計、文本描述的影響以及合成圖像和真實(shí)圖像之間的域差距提供了有用的見解。

2022-06-28 10:18:12

深度學(xué)習(xí)模型

2022年深度學(xué)習(xí)的五大趨勢

目前，深度學(xué)習(xí)的許多令人興奮點(diǎn)都集中在擴(kuò)展大型、相對通用的模型，也就是現(xiàn)在被稱為基礎(chǔ)模型。他們正在展示出令人驚訝的能力，例如生成新穎的文本、從文本生成圖像以及從文本生成視頻。

2022-06-27 10:41:32

深度學(xué)習(xí)人工智能

基于深度學(xué)習(xí)的文本情感識別技術(shù)在5G不良消息安全管控平臺中的應(yīng)用

目前，深度學(xué)習(xí)應(yīng)用領(lǐng)域十分廣闊，依靠其重復(fù)訓(xùn)練、自我學(xué)習(xí)的方式，可以大大降低人工的工作量，提升效率及準(zhǔn)確度。不僅適用于上述不良信息攔截系統(tǒng)，相信在不久的將來，該技術(shù)在其他新興領(lǐng)域也會大放異彩。

2022-06-20 06:19:25

深度學(xué)習(xí)5G攔截系統(tǒng)5G不良管控平臺

深度學(xué)習(xí)圖像分割：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計一覽

在利用CNNs進(jìn)行圖像語義分割時，有一些針對網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新點(diǎn)，主要包括了新神經(jīng)架構(gòu)和新組件或?qū)拥脑O(shè)計。文章的后半部分則對醫(yī)學(xué)圖像分割領(lǐng)域中網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計的應(yīng)用進(jìn)行了梳理。

2022-06-15 15:18:50

深度學(xué)習(xí)圖像分割

Gary Marcus公開喊話Hinton、馬斯克：深度學(xué)習(xí)就是撞墻了，我賭十萬美金

2029 年實(shí)現(xiàn) AGI ? Gary Marcus：不可能，我賭十萬美金。

2022-06-09 14:28:49

深度學(xué)習(xí)AI

微型機(jī)器學(xué)習(xí)有望把深度學(xué)習(xí)嵌入微處理器譯文精選

IBM和麻省理工學(xué)院（MIT）聯(lián)合開展的一項(xiàng)最新研究工作解決了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的峰值內(nèi)存瓶頸問題。這是一種深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)，對計算機(jī)視覺應(yīng)用尤其重要。

2022-06-02 07:34:09

機(jī)器學(xué)習(xí)CNN 深度學(xué)習(xí)

人工智能深度偽造技術(shù)的兩面性譯文精選

世界上每個硬幣都有其兩面性。Deepfake也有其“邪惡”的一面。

2022-05-23 10:14:52

Deepfake 人工智能

比較圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PyTorch Geometric 與 Deep Graph Library，幫助團(tuán)隊選出最適合的GNN庫譯文精選

什么是基于圖的深度學(xué)習(xí)？一般來說，圖是由邊和節(jié)點(diǎn)連接形成的系統(tǒng)，而節(jié)點(diǎn)則具有某種內(nèi)部狀態(tài)，通過連接節(jié)點(diǎn)的邊所定義的當(dāng)前節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的關(guān)系來修改，同時這些連接和節(jié)點(diǎn)的狀態(tài)還可以以多種方式定義。

2022-05-07 08:35:58

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)GNN庫

盤點(diǎn)知識圖譜在五大智能領(lǐng)域的應(yīng)用

知識圖譜工程實(shí)踐僅僅是邁向智能的第一步。豐富的結(jié)構(gòu)化知識很有用，但是如何將這些符號化的知識融合應(yīng)用到計算框架中仍然是一大挑戰(zhàn)。下面我們將介紹知識圖譜如何提升智能水平。

2022-05-05 20:24:37

智能領(lǐng)域應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)中的歸一化技術(shù)全面總結(jié)

在這篇文章中，我將使用類比和可視化的方式來回顧這些方法中，這將幫助您了解它們的產(chǎn)生的原因和思維過程。

2022-04-27 22:47:31

深度學(xué)習(xí)歸一化技術(shù)

一種管理深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集的新方法譯文

本文介紹了使用Activeloop的Hub 2.0實(shí)現(xiàn)圖像、音頻和視頻數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建、版本控制、查詢以及可視化。

2022-04-20 08:00:00

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 Hub

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