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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

黑夜也能五顏六色，用深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)全彩夜視系統(tǒng)

加州大學(xué)歐文分校的這項研究，讓我們更期待未來更先進(jìn)的彩色夜視儀。

2022-04-18 13:16:32

深度學(xué)習(xí)夜視系統(tǒng)

深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中常用的十種深度學(xué)習(xí)框架

AI基礎(chǔ)設(shè)施包括芯片和深度學(xué)習(xí)框架。芯片是算力平臺，深度學(xué)習(xí)框架相當(dāng)于編程生產(chǎn)力平臺，堪稱人工智能的大腦和靈魂，被視為人工智能領(lǐng)域的操作系統(tǒng)。

2022-04-17 23:09:07

深度學(xué)習(xí)人工智能芯片

深度學(xué)習(xí)必知十大激活函數(shù)

在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，一個節(jié)點的激活函數(shù)定義了該節(jié)點在給定的輸入或輸入集合下的輸出。標(biāo)準(zhǔn)的計算機芯片電路可以看作是根據(jù)輸入得到開（1）或關(guān)（0）輸出的數(shù)字電路激活函數(shù)。

2022-04-14 09:30:22

深度學(xué)習(xí)激活函數(shù)人工神經(jīng)

如何通向“廣義人工智能”？LSTM 提出者之一Sepp Hochreiter：將符號 AI 與神經(jīng) AI 相結(jié)合

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是現(xiàn)在 AI 的主流實現(xiàn)方式。盡管它可以實現(xiàn)驚人的性能，但就和人的智能比較而言，它仍然存在很多的缺陷。

2022-04-12 11:16:35

AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

強化學(xué)習(xí)如何做數(shù)據(jù)分析？新加坡國立等TKDE 2022綜述論文

來自新加坡南洋理工大學(xué)的學(xué)者在TKDE發(fā)表了《深度強化學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)處理與分析》的綜述論文，對最近的工作進(jìn)行了全面的回顧，重點是利用DRL改進(jìn)數(shù)據(jù)處理和分析。

2022-04-11 15:30:48

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能優(yōu)化

本文首先定義卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念，繼而簡要介紹幾種常見的優(yōu)化方法，并討論作者在該領(lǐng)域的一些經(jīng)驗。

2022-04-07 09:01:52

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

GNN落地不再難，一文總結(jié)高效GNN和可擴展圖表示學(xué)習(xí)最新進(jìn)展

本文旨在概述關(guān)于高效圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和可擴展圖表示學(xué)習(xí)的關(guān)鍵思想，并將介紹數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、GNN 架構(gòu)和學(xué)習(xí)范式方面的關(guān)鍵進(jìn)展。

2022-04-06 10:58:16

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)GNN

深度學(xué)習(xí)項目示例使用自編碼器進(jìn)行模糊圖像修復(fù)

圖像模糊是由相機或拍攝對象移動、對焦不準(zhǔn)確或使用光圈配置不當(dāng)導(dǎo)致的圖像不清晰。

2022-04-02 21:46:27

深度學(xué)習(xí)編碼器圖像修復(fù)

大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最新文獻(xiàn)綜述：訓(xùn)練高效DNN、節(jié)省內(nèi)存使用

在本綜述論文中，研究者解釋了不同技術(shù)的工作原理、評估和比較，還分析了一些實現(xiàn)這些技術(shù)的框架。

2022-04-02 15:56:43

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能技術(shù)

如何高效開發(fā)相似圖像搜索引擎？譯文精選

本文將在圖像恢復(fù)任務(wù)推薦方法方面提供一定背景知識，旨在幫助讀者針對特定目標(biāo)創(chuàng)建相似圖像搜索引擎(不包括開發(fā)完整企業(yè)解決方案)。

2022-03-31 20:15:21

圖像搜索引擎

實現(xiàn)AI技術(shù)自立自強，國產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架面臨三大難題

作為推動AI應(yīng)用大規(guī)模落地的關(guān)鍵力量，深度學(xué)習(xí)框架的重要性日益凸顯。它不僅關(guān)系國計民生的行業(yè)和領(lǐng)域廣泛的應(yīng)用，同樣也對信息系統(tǒng)的科技安全有著決定性的意義。

2022-03-31 18:42:40

飛槳百度深度學(xué)習(xí)框架

基于 Docker 和 Flask 的深度學(xué)習(xí)模型部署！

本文基于容器化技術(shù)的經(jīng)典工具docker，對REST API模型部署方式進(jìn)行升級，讓模型部署更加高可用。

2022-03-28 18:59:02

Docker Flask 深度學(xué)習(xí)

為什么深度學(xué)習(xí)是非參數(shù)的？

深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機器學(xué)習(xí)模型的不同之處。

2022-03-28 11:51:00

深度學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)模型

對話CoCoPIE首席科學(xué)家：AI可以當(dāng)裁判，但不能喧賓奪主 | T前線原創(chuàng) 精選

足球在向前發(fā)展的同時，也在不斷摸索著更加合理、公平的裁決規(guī)則與方式。而AI技術(shù)的引入，正在為這項古老的運動注入新的活力。

2022-03-23 18:26:17

AI裁判編譯器端側(cè)AI

天大本科生論文入選CVPR 2022，實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)長尾分類新SOTA

這篇CVPR文章，主要就是以新型集成（ensembling）學(xué)習(xí)策略來解決長尾分類的問題。

2022-03-22 18:19:29

論文深度學(xué)習(xí)人工智能

最孤獨的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：只有一個神經(jīng)元，但會「影分身」

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型越訓(xùn)越大，也越來越費電。柏林工業(yè)大學(xué)的研究團(tuán)隊反其道行之，搞了一個單神經(jīng)元的網(wǎng)絡(luò)，能模擬多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，性能還不差！

2022-03-22 14:02:39

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 研究

精準(zhǔn)高效估計多人3D姿態(tài)，美圖北航分布感知式單階段模型入選CVPR

美圖影像研究院（MT Lab）與北京航空航天大學(xué)可樂實驗室（CoLab）在 CVPR 2022 發(fā)表的論文，提出一種分布感知式單階段模型，并利用這一模型從單張 RGB 圖片中估計多個人在 3D 相機空間中的人體姿態(tài)。

2022-03-21 18:27:42

模型難復(fù)現(xiàn)不一定是作者的錯，研究發(fā)現(xiàn)模型架構(gòu)要背鍋

深度學(xué)習(xí)中的決策邊界，可以用來最小化誤差。簡單來說，分類器會通過決策邊界，把線內(nèi)線外的點歸為不同類。

2022-03-21 09:47:02

深度學(xué)習(xí)模型人工智能

MIT設(shè)計深度學(xué)習(xí)框架登Nature封面，預(yù)測非編碼區(qū)DNA突變

來自 MIT 和哈佛大學(xué)博德研究所等機構(gòu)的一項研究剛剛登上了 Nature 封面。他們創(chuàng)建了一個數(shù)學(xué)框架來預(yù)測基因組中非編碼序列的突變及其對基因表達(dá)的影響。

2022-03-17 17:55:08

深度學(xué)習(xí)人工智能 Nature

深度學(xué)習(xí)崛起十年：“開掛”的OpenAI革新者

在Pieter Abbeel主持的The Robot Brains Podcast節(jié)目中，Ilya Sutskever分享了他在多倫多大學(xué)、谷歌、OpenAI等經(jīng)歷的研究往事，在深度學(xué)習(xí)崛起十年之際，我們將了解到這個AI革新者和引領(lǐng)者背后的思考和分析。

2022-03-17 09:33:28

AI 深度學(xué)習(xí)思考

特斯拉AI總監(jiān)：我復(fù)現(xiàn)了LeCun 33年前神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，和現(xiàn)在區(qū)別不大

特斯拉 AI 高級總監(jiān) Andrej Karpathy 把 Yann LeCun 等人 1989 年的一篇論文復(fù)現(xiàn)了一遍。

2022-03-16 18:38:06

AI 特斯拉神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機器人技術(shù)雖然好，但被夸大就不好了

人工智能，尤其是機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的算法仍處于初級的階段，機器人技術(shù)還有很多提升的空間。

2022-03-11 17:44:29

人工智能機器學(xué)習(xí)技術(shù)

Michael Bronstein 最新幾何深度學(xué)習(xí)綜述：超越 WL 和原始消息傳遞的 GNN

如何突破基于 WL 測試和消息傳遞機制的 GNN 的性能瓶頸？且看幾何深度學(xué)習(xí)旗手、牛津大學(xué)教授 Michael Bronstein 如是說。

2022-03-10 15:35:12

深度學(xué)習(xí)人工智能 GNN

九種深度學(xué)習(xí)算法簡介

從算法處理的流程來劃分，基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測算法可分為兩階段（Two-Stage）算法和一階段（One-Stage）算法，兩階段算法需要先進(jìn)行候選框的篩選，然后判斷候選框是否框中了待檢測目標(biāo) 。

2022-03-09 09:56:14

深度學(xué)習(xí)算法人工智能

根據(jù)文本描述從視頻中摳圖，Transformer：這種跨模態(tài)任務(wù)我最擅長

隨時CV和NLP領(lǐng)域的發(fā)展，研究人員意識到，視頻和文本可以同時通過單個多模態(tài)Transformer模型進(jìn)行有效處理。

2022-03-08 09:06:33

模型文本摳圖

審核AI系統(tǒng)時要提的九個問題譯文精選

審核您的AI和大數(shù)據(jù)可能是個難題，但提幾個問題可以幫助您走上合規(guī)和治理道路。

2022-03-07 15:32:44

AI治理合規(guī)

DeepMind祖師帶出了AI徒弟，用「傳授」而非「訓(xùn)練」教AI尋寶

用海量樣本、參數(shù)「訓(xùn)練」AI，成效再顯著，在DeepMind研究者的眼中，也遠(yuǎn)不如人類之間「傳授」經(jīng)驗的方式的速度與能效。

2022-03-04 19:14:06

AI 深度學(xué)習(xí)DeepMind

強化學(xué)習(xí)教父新論文探索決策智能體的通用模型：尋找跨學(xué)科共性

只要能夠建立這樣一個決策者的通用模型，就可以促進(jìn)思想和成果的交流，進(jìn)展可能會更快，獲得的理解也可能會更加基礎(chǔ)和持久。

2022-03-03 10:15:16

強化學(xué)習(xí)模型論文

Jeff Dean：我們寫了一份「稀疏模型設(shè)計指南」，請查收

來自谷歌的 Barret Zoph、Irwan Bello、William Fedus 、Jeff Dean 等研究者給出了一份「高效稀疏專家模型設(shè)計指南」。

2022-02-28 11:26:40

模型深度學(xué)習(xí)谷歌

詳解六大主流深度學(xué)習(xí)框架

近幾年，隨著深度學(xué)習(xí)的爆炸式發(fā)展，相關(guān)理論和基礎(chǔ)架構(gòu)得到了很大突破，它們奠定了深度學(xué)習(xí)繁榮發(fā)展的基礎(chǔ)。這其中涌現(xiàn)了幾個著名的深度學(xué)習(xí)平臺，本文將對這些平臺進(jìn)行簡要介紹。

2022-02-25 20:44:28

框架深度學(xué)習(xí)架構(gòu)

節(jié)能1000倍！仿人腦神經(jīng)芯片跑AI模型竟然這么省電

為了克服現(xiàn)下大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型一跑就要大量耗電的弊端，德國與瑞士研究者在仿照人腦架構(gòu)的神經(jīng)擬態(tài)芯片上獲得突破，有望以此芯片用當(dāng)下千分之一的能耗運行未來大型AI。

2022-02-25 14:58:51

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片 AI

機器學(xué)習(xí)研究今年誰最火？幾何深度學(xué)習(xí)最大贏家，Reddit吵成一團(tuán)

幾何深度學(xué)習(xí)全名Geometric Deep Learning，最早是Michael Bronstein在2016年的一篇論文中引出的一個概念。

2022-02-25 14:07:17

機器學(xué)習(xí)人工智能深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)圖像識別的未來：機遇與挑戰(zhàn)并存

在計算機視覺領(lǐng)域，圖像識別這幾年的發(fā)展突飛猛進(jìn)，但在進(jìn)一步廣泛應(yīng)用之前，仍然有很多挑戰(zhàn)需要我們?nèi)ソ鉀Q。本文中，幾位計算機視覺研究員們?yōu)槲覀兪崂砟壳吧疃葘W(xué)習(xí)在圖像識別方面所面臨的挑戰(zhàn)以及具有未來價值的研究方向。

2022-02-25 11:07:19

計算機圖像識別深度學(xué)習(xí)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何越大越好？NeurIPS論文證明：魯棒性是泛化的基礎(chǔ)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大越好幾乎已成了共識，但這種想法和傳統(tǒng)的函數(shù)擬合理論卻相悖。最近微軟的研究人員在NeurIPS上發(fā)表了一篇論文，用數(shù)學(xué)證明了大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的必要性，甚至應(yīng)該比預(yù)期的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模還大。

2022-02-23 09:27:37

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型

谷歌AI一次注釋了10%的已知蛋白質(zhì)序列，超過人類十年研究成果

和 AlphaFold 不同，這次谷歌探索的是用深度學(xué)習(xí)給蛋白質(zhì)打上功能標(biāo)簽。

2022-02-22 16:33:58

深度學(xué)習(xí)人工智能模型

可視化深度學(xué)習(xí)模型架構(gòu)的六個常用的方法總結(jié)

本文將使用 Keras 和 PyTorch 構(gòu)建一個簡單的深度學(xué)習(xí)模型，然后使用不同的工具和技術(shù)可視化其架構(gòu)。

2022-02-21 00:05:25

深度學(xué)習(xí)可視化工具

表征學(xué)習(xí)：為自然語言而生的高級深度學(xué)習(xí) 原創(chuàng)

在高級機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中，表征學(xué)習(xí)（Representation Learning）處理自然語言的優(yōu)勢是無可爭辯的。在深度學(xué)習(xí)規(guī)模和計算的影響下，表征學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域取得了一系列的成就，不僅包括處理人類語言，而且涉及到統(tǒng)計人工智能的方面。

2022-02-17 09:00:00

深度學(xué)習(xí)人工智能表征學(xué)習(xí)

2022年，我該用JAX嗎？GitHub 1.6萬星，這個年輕的工具并不完美

近年來，谷歌于 2018 年推出的 JAX 迎來了迅猛發(fā)展，很多研究者對其寄予厚望，希望它可以取代 TensorFlow 等眾多深度學(xué)習(xí)框架。但 JAX 是否真的適合所有人使用呢？這篇文章對 JAX 的方方面面展開了深入探討，希望可以給研究者選擇深度學(xué)習(xí)框架時提供有益的參考。

2022-02-16 13:58:53

谷歌深度學(xué)習(xí)框架

擴散模型就是自動編碼器！DeepMind研究學(xué)者提出新觀點并論證

劍橋大學(xué)的學(xué)者David Krueger提出，自動編碼器會不會卷土重來成為研究熱潮。

2022-02-14 10:16:29

AI 模型編碼

阿里 BladeDISC 深度學(xué)習(xí)編譯器正式開源

隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，AI模型結(jié)構(gòu)在快速演化，底層計算硬件技術(shù)更是層出不窮，對于廣大開發(fā)者來說不僅要考慮如何在復(fù)雜多變的場景下有效的將算力發(fā)揮出來，還要應(yīng)對計算框架的持續(xù)迭代。

2022-01-28 08:22:36

深度學(xué)習(xí)編譯器開源

生產(chǎn)效率提升50%！華為以AI能力推進(jìn)大東線圈數(shù)字化轉(zhuǎn)型，助力企業(yè)降本增效原創(chuàng)

用核心技術(shù)賦能制造業(yè)的智能化，降低AI開發(fā)部署門檻，讓制造業(yè)也能享受到數(shù)字化、智能化時代的紅利，是華為這些年的工作重點。

2022-01-26 11:16:13

焦李成院士：進(jìn)化優(yōu)化與深度學(xué)習(xí)的思考

焦李成院士梳理了“進(jìn)化”相關(guān)的發(fā)展淵源與思想起源，指出了當(dāng)前人工智能的學(xué)術(shù)缺陷與實際困境，并從類腦的角度給出了解決路徑。

2022-01-21 11:03:15

人工智能深度學(xué)習(xí)計算

無損放大圖片和視頻？這兩款A(yù)I工具值得擁有

AI的出現(xiàn)確實解決了生活中的很多實際問題，如果沒有卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的高速發(fā)展，看到高清重制版的古老影視作品，可能只會存在于想象中。

2022-01-20 09:55:22

AI AI軟件深度學(xué)習(xí)

產(chǎn)業(yè)白熱化競爭來臨，看人工智能如何帶動經(jīng)濟數(shù)智化發(fā)展

人工智能的發(fā)展主要圍繞著語言、數(shù)學(xué)和邏輯推理能力的進(jìn)步。未來，人工智能的將圍繞提升預(yù)測準(zhǔn)確性和情商能力而發(fā)展，為行業(yè)數(shù)智化轉(zhuǎn)型帶來層層浪潮。

2022-01-20 08:16:14

人工智能數(shù)智化轉(zhuǎn)型 AI

為什么小批量可以使深度學(xué)習(xí)獲得更大的泛化

批大小是機器學(xué)習(xí)中重要的超參數(shù)之一。這個超參數(shù)定義了在更新內(nèi)部模型參數(shù)之前要處理的樣本數(shù)量。

2022-01-10 23:41:17

深度學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)人工智能

Nature子刊：未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也可以進(jìn)行人臉檢測

最近發(fā)表在《自然 · 通訊》上的一項新研究表明，高級的視覺認(rèn)知功能可以在未經(jīng)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中自發(fā)產(chǎn)生，面部圖像的視覺選擇性甚至可以在完全未經(jīng)訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中產(chǎn)生。

2022-01-10 16:40:06

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

超越ImageNet預(yù)訓(xùn)練，Meta AI提SplitMask，小數(shù)據(jù)集自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練

大規(guī)模數(shù)據(jù)集對自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練是必要的嗎？Meta AI 認(rèn)為，小數(shù)據(jù)集也能自監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練，效果還不錯。

2022-01-06 09:57:02

數(shù)據(jù)計算機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

LeCun新作，一張卡就能訓(xùn)！方差正則，稀疏編碼器不再崩潰

最近LeCun又發(fā)新作，依然是崩潰問題，依然是自監(jiān)督，這次提出了一個新的正則化方法：方差正則，可以有效防止編碼崩潰，還能提升重構(gòu)質(zhì)量，一張顯卡就能訓(xùn)！

2022-01-05 11:10:34

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

五個PyTorch 中的處理張量的基本函數(shù)

每個深度學(xué)習(xí)初學(xué)者都應(yīng)該知道這5個Pytorch 的基本函數(shù)。

2022-01-03 16:08:36

深度學(xué)習(xí)PyTorch NumPy

機器學(xué)習(xí)零代碼背后的秘密

從目前看來，企業(yè)想要快速上手機器學(xué)習(xí)仍然是一個問題，有行業(yè)技術(shù)的人不懂AI，懂AI的人缺乏行業(yè)技術(shù)積累。有沒有方法可以讓企業(yè)快速簡單的掌握機器學(xué)習(xí)這項技能？

2021-12-30 11:30:13

人工智能機器學(xué)習(xí)技術(shù)

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