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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

44種模型，RobustART評測CNN、Transformer、MLP-Mixer誰最魯棒？

以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能技術(shù)，在計算機(jī)視覺、語音識別、自然語言處理等方向上已經(jīng)取得了巨大進(jìn)展，在我們生活中的多個領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用并發(fā)揮了極其關(guān)鍵的作用。

2021-09-18 15:35:00

模型人工智能深度學(xué)習(xí)

揭開深度強化學(xué)習(xí)的神秘面紗譯文

深度強化學(xué)習(xí)是人工智能最令人關(guān)注的分支之一。它是人工智能領(lǐng)域一些技術(shù)最顯著成就的背后支撐，包括在棋盤和電子游戲、自動駕駛汽車、機(jī)器人和人工智能硬件設(shè)計方面中擊敗人類冠軍。

2021-09-17 15:54:41

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

中科大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和端到端訓(xùn)練框架，探究教育情境對學(xué)生能力的影響

來自中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)的研究者提出了一種教育情境感知的認(rèn)知診斷框架，使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及端到端的訓(xùn)練框架，自適應(yīng)學(xué)習(xí)不同教育情境信息的量化影響

2021-09-16 10:00:45

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

推薦系統(tǒng)中不得不學(xué)的對比學(xué)習(xí)（Contrastive Learning）方法

今天我們來聊一聊推薦系統(tǒng)中不得不學(xué)的Contrastive Learning方法，近年來Contrastive Learning在CV和NLP領(lǐng)域的應(yīng)用越來越廣泛，在推薦系統(tǒng)中當(dāng)然也不例外。

2021-09-15 20:02:46

對比學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能

支持異構(gòu)圖、集成GraphGym，超好用的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫PyG更新2.0版本

近日，PyG 核心領(lǐng)導(dǎo)者（Core lead）Matthias Fey 宣布 PyG 2.0 版本來了！新版本提供了全面的異構(gòu)圖支持、GraphGam 以及很多其他特性。

2021-09-15 09:15:54

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)圖形

2021最新對比學(xué)習(xí)（Contrastive Learning）在各大頂會上的經(jīng)典必讀論文解讀

本篇文章則梳理了對比學(xué)習(xí)在ICLR2021、ICLR2020和NIPS2020中非常值得大家一讀的一些經(jīng)典論文，構(gòu)思非常巧妙，涵蓋了CV和NLP領(lǐng)域，且與之前兩篇文章中介紹的模型均不重疊。后續(xù)等NIPS2021論文公開后，也會持續(xù)更新并分享給大家，話不多說，開始進(jìn)入正題叭。

2021-09-14 18:00:10

對比學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

ICLR2021對比學(xué)習(xí)（Contrastive Learning）NLP領(lǐng)域論文進(jìn)展梳理

本次我挑選了ICLR2021中NLP領(lǐng)域下的六篇文章進(jìn)行解讀，包含了文本生成、自然語言理解、預(yù)訓(xùn)練語言模型訓(xùn)練和去偏、以及文本匹配和文本檢索。從這些論文的思想中借鑒了一些idea用于公司自身的業(yè)務(wù)中，最終起到了一個不錯的效果。

2021-09-13 17:27:49

對比學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能

對比學(xué)習(xí)（Contrastive Learning）在CV與NLP領(lǐng)域中的研究進(jìn)展

目前，對比學(xué)習(xí)貌似處于“無明確定義、有指導(dǎo)原則”的狀態(tài)，它的指導(dǎo)原則是：通過自動構(gòu)造相似實例和不相似實例，要求習(xí)得一個表示學(xué)習(xí)模型，通過這個模型，使得相似的實例在投影空間中比較接近，而不相似的實例在投影空間中距離比較遠(yuǎn)。

2021-09-10 16:50:35

對比學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能

30歲二刷博士，17個月發(fā)六篇一作獲頂會最佳！現(xiàn)實版人生重開模擬器

最近，這樣一個博士生在學(xué)界引發(fā)熱議，不是因為他的得，而是因為他的舍。

2021-09-10 09:53:42

深度學(xué)習(xí)框架人工智能

在理解通用近似定理之前，你可能都不會理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

通用近似定理很好地解釋了為什么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能工作以及為什么它們經(jīng)常不起作用。

2021-09-08 17:27:54

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

基于波士頓住房數(shù)據(jù)集訓(xùn)練簡單的MLP回歸模型

多層感知機(jī)(MLP)有著非常悠久的歷史，多層感知機(jī)(MLP)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)的基礎(chǔ)算法,每個MLP模型由一個輸入層、幾個隱藏層和一個輸出層組成.

2021-09-08 07:44:26

人工智能 keras 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能否駕馭生物神經(jīng)元的“濃稠”程度？五到八層可能并非極限

計算神經(jīng)科學(xué)家通過訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模仿生物神經(jīng)元，提供了一種探討單個腦細(xì)胞復(fù)雜性的新方法。

2021-09-07 09:15:43

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

PyTorch中的數(shù)據(jù)集Torchvision和Torchtext

對于PyTorch加載和處理不同類型數(shù)據(jù)，官方提供了torchvision和torchtext。之前使用 torchDataLoader類直接加載圖像并將其轉(zhuǎn)換為張量?，F(xiàn)在結(jié)合torchvision和torchtext介紹torch中的內(nèi)置數(shù)據(jù)集。

2021-09-02 08:19:49

PyTorch Torchvision Torchtext

如何在Kubernetes上部署一個深度學(xué)習(xí)模型

本文演示了如何使用 Kubermatic Kubernetes 平臺對圖像識別預(yù)測的深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行部署、擴(kuò)展與管理。

2021-09-02 08:02:50

深度學(xué)習(xí)Kubernetes 集群管理

深度學(xué)習(xí)模型知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)怎么做？看IJCAI 2021 Workshop說了什么

在剛剛結(jié)束的 IJCAI 2021 大會上，「深度學(xué)習(xí)模型知識產(chǎn)權(quán)保護(hù)國際研討會(DeepIPR-IJCAI’21)」正式舉行。

2021-08-31 15:48:28

深度學(xué)習(xí)模型人工智能

Transformer走下神壇？想解決常識問題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是答案

如果說人工智能和真正的人腦之間的差距，那最重要的就是機(jī)器缺乏生活中的常識。一切貌似合理、理所當(dāng)然的事物在計算機(jī)眼中都是不可理解的。

2021-08-30 15:37:28

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

深度學(xué)習(xí)精確預(yù)測RNA，需訓(xùn)練18種已知結(jié)構(gòu)：研究登上Science封面

目前，使用人工智能預(yù)測化合物分子結(jié)構(gòu)是一個火熱的研究課題，DeepMind 蛋白質(zhì)結(jié)構(gòu)預(yù)測工具 AlphaFold2 證明了這一點。

2021-08-27 14:54:38

深度學(xué)習(xí)編程人工智能

專家視點：深度學(xué)習(xí)及其潛力

整個安全行業(yè)剛剛走過理解階段，AI和深度學(xué)習(xí)可以帶我們走得更遠(yuǎn)……

2021-08-25 18:00:40

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

這是極簡單的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解說

我不會機(jī)器學(xué)習(xí)，但上個月我在 GitHub 上發(fā)現(xiàn)了一個極簡、入門級的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程。

2021-08-25 13:13:58

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

深度學(xué)習(xí)的三個主要步驟！

本文詳細(xì)介紹了使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的三大主要步驟：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Neural network），模型評估（Goodness of function），選擇最優(yōu)函數(shù)（Pick best function）。

2021-08-19 11:22:22

深度學(xué)習(xí)編程人工智能

華人團(tuán)隊提出會創(chuàng)作的Paint Transformer，網(wǎng)友：這也要用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相關(guān)論文逐漸變成 AI 領(lǐng)域的主流，但那些任務(wù)真的需要神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這個技術(shù)嗎？最近ICCV上一篇文章在reddit上分享后引發(fā)熱議，網(wǎng)友吐槽最多的就是：明明50行代碼就能搞定，為什么要用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2021-08-18 15:48:03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)圖形

Google 推出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編解碼器 SoundStream，將整合進(jìn)開源項目 Lyra

Google 近日發(fā)布了一個端到端的神經(jīng)音頻編解碼器 —— SoundStream。最重要的是，Google 表示這是世界上第一個由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動并支持語音、音樂和環(huán)境聲音等不同聲音類型的音頻編解碼器，可以在智能手機(jī)的處理器上實時處理上述各種音頻。

2021-08-18 10:41:24

Google SoundStream 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

二值化每個特征，微軟用1350億參數(shù)稀疏神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)搜索結(jié)果

GPT-3 強大，但不是很「聰明」，微軟提出了一種大規(guī)模稀疏模型，改進(jìn)了生產(chǎn)型 Transformer 模型，在自家搜索引擎Bing上改進(jìn)并測試，性能大幅提升。

2021-08-16 10:29:01

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)搜索

未來深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵是光子計算

本文筆者將介紹解決這個問題的一種不同以往的方法——使用光學(xué)處理器用光子而不是電子來執(zhí)行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。

2021-08-12 05:41:23

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

實現(xiàn)人工智能的“想象力” 譯文

　南加州大學(xué)的一組研究人員正在幫助人工智能想象看不見的東西，這項技術(shù)也可能帶來更公平的人工智能。

2021-08-09 17:44:17

2021年需要關(guān)注的十個關(guān)鍵深度學(xué)習(xí)算法譯文

雖然人們很難預(yù)測未來，但采用人工智能等新興技術(shù)可以了解發(fā)展趨勢。

2021-08-09 08:00:00

深度學(xué)習(xí)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

PyTorch為何如此受歡迎？創(chuàng)始人Soumith親述「成長秘籍」

在Single Track 活動環(huán)節(jié)，活動主辦方邀請到了 FAIR 研究工程師、深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 創(chuàng)建者之一 Soumith Chintala。

2021-08-06 13:16:18

深度學(xué)習(xí) PyTorch 人工智能

DeepMind與谷歌又出大招！用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決NP-hard的MIP問題

近日，DeepMind 與 Google Research 團(tuán)隊共同發(fā)布了一項工作，用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與機(jī)器學(xué)習(xí)方法來解決混合整數(shù)規(guī)劃(MIP)問題!

2021-08-02 14:15:18

谷歌 DeepMind 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

智能視頻分析如何改變零售商店

零售格局正在發(fā)生前所未有的變化。仔細(xì)觀察零售商使用IVA驅(qū)動的人工智能的不同方式，可以深入了解智能零售的運作方式。

2021-08-02 10:29:56

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

人工智能和隱私的未來：計算機(jī)視覺解決方案和隱私

數(shù)十年來，數(shù)據(jù)保護(hù)和安全一直是企業(yè)最擔(dān)心的問題。如今，超過75%的企業(yè)依靠人工智能來確保當(dāng)前和未來的隱私，而且這個數(shù)字往往呈指數(shù)級增長。

2021-07-29 11:19:58

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在健康行業(yè)中的應(yīng)用

為了了解人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在醫(yī)療保健行業(yè)中的作用，需要探索這兩種技術(shù)在醫(yī)療保健行業(yè)中的優(yōu)勢和功能。醫(yī)療保健行業(yè)在過去幾年發(fā)生了重大轉(zhuǎn)變。

2021-07-29 09:55:40

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系

如今，當(dāng)涉及到新的數(shù)據(jù)處理技術(shù)時，出現(xiàn)了許多不同的術(shù)語。一個人說他們正在使用機(jī)器學(xué)習(xí)，而另一個人稱之為人工智能，還有一些人可能聲稱正在進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。這一切都意味著什么?

2021-07-27 13:30:25

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

AIOps的歷史、用途和未來

采用AIOps是必要的，因為如今管理和運行技術(shù)系統(tǒng)太復(fù)雜了，僅靠人類無法管理。為了理解AIOps，轉(zhuǎn)變?yōu)檫@樣的想法會有所幫助：人類建立的技術(shù)系統(tǒng)已經(jīng)變得過于復(fù)雜，無法僅由人類來管理。

2021-07-26 10:42:49

云計算 AIOps 人工智能

MIT提出：引入貝葉斯深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療監(jiān)控上的應(yīng)用

來給大家講一下我們發(fā)表在Nature Medicine上的一個工作，這算是我在MIT期間做的最有意思的工作之一了。

2021-07-23 11:48:16

深度學(xué)習(xí)醫(yī)療人工智能

使用深度學(xué)習(xí)為您的圖片構(gòu)建功能強大的圖像搜索引擎

計算機(jī)視覺的最新進(jìn)展提高了圖像嵌入(密集矢量表示)的相關(guān)性，使用最近的剪輯模型，為我的本地圖片實現(xiàn)類似Google的圖像搜索現(xiàn)在很容易實現(xiàn)。

2021-07-23 09:40:05

深度學(xué)習(xí)編程人工智能

深度學(xué)習(xí)框架Flash如何僅用幾行代碼構(gòu)建圖像分類器？譯文

圖像分類是我們想要預(yù)測哪個類別屬于圖像的任務(wù)。由于圖像表示，這項任務(wù)很困難。如果我們將圖像鋪平，它會創(chuàng)建一個長長的一維向量。此外，該表示將丟失相鄰信息。因此，我們需要深度學(xué)習(xí)來提取特征并預(yù)測結(jié)果。

2021-07-23 08:00:00

深度學(xué)習(xí)框架模型

人工智能在商業(yè)中的頂級應(yīng)用

越來越多的企業(yè)如今正在接受和采用人工智能，這使得人工智能的應(yīng)用顯示出加速的跡象。人工智能開發(fā)商以及咨詢和開發(fā)服務(wù)的進(jìn)展以及人工智能工具的進(jìn)步，使大多數(shù)企業(yè)更容易采用。

2021-07-21 10:24:28

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

八卦一下快手Bagua：突破TensorFlow、PyTorch并行瓶頸的分布式訓(xùn)練框架

近日，快手和蘇黎世理工宣布開源分布式訓(xùn)練框架 Bagua（八卦），相比于 PyTorch、TensorFlow 等現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)開源框架僅針對系統(tǒng)層面進(jìn)行優(yōu)化，Bagua 突破了這一點，專門針對分布式場景設(shè)計了特定的優(yōu)化算法，實現(xiàn)了算法和系統(tǒng)層面的聯(lián)合優(yōu)化，性能較同類提升 60%。

2021-07-19 11:56:56

分布式訓(xùn)練框架

您如何判斷是否用足夠的數(shù)據(jù)訓(xùn)練了模型？譯文

WeightWatcher是一種開源診斷工具，用于評估（預(yù)）訓(xùn)練和微調(diào)的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能。它基于研究深度學(xué)習(xí)為何有效的前沿成果。

2021-07-19 08:00:00

開源數(shù)據(jù)工具

七個用于圖形深度學(xué)習(xí)的開源代碼庫譯文

如果你是一名深度學(xué)習(xí)的愛好者，那么可能已經(jīng)熟悉一些基本的數(shù)學(xué)原語，這些原語推動了具有強大功能的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展。盡管很多人喜歡將基本的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為具有一些加權(quán)連接的一些節(jié)點，但將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視為矩陣乘法在計算上更有效。

2021-07-16 09:00:00

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)

在 PyTorch 中使用 Datasets 和 DataLoader 自定義數(shù)據(jù)

有時候，在處理大數(shù)據(jù)集時，一次將整個數(shù)據(jù)加載到內(nèi)存中變得非常難。唯一的方法是將數(shù)據(jù)分批加載到內(nèi)存中進(jìn)行處理，這需要編寫額外的代碼來執(zhí)行此操作。對此，PyTorch 已經(jīng)提供了 Dataloader 功能。

2021-07-16 07:00:11

PyTorch Datasets DataLoader

計算機(jī)視覺項目對象檢測的初學(xué)者指南譯文

近年來，隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步，計算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)受到了業(yè)界廣泛的關(guān)注。值得稱道的是，以前被認(rèn)為極具挑戰(zhàn)性的對象檢測應(yīng)用程序現(xiàn)在變得更容易創(chuàng)建。

2021-07-15 08:00:00

人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)

基于nn.Module類實現(xiàn)線性回歸模型

大多數(shù)情況下創(chuàng)建一個繼承自 Pytorch 中的 nn.Module 的類，這樣可以使用 Pytorch 提供的許多高級 API，而無需自己實現(xiàn)。

2021-07-15 06:23:45

nn.Module 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性網(wǎng)絡(luò)

CV圈對決：谷歌提出ViTGAN，用視覺Transformer訓(xùn)練GAN

最近Transformer架構(gòu)的興起，開始在圖像和視頻識別任務(wù)中與CNN「掰頭」。特別是視覺Transformer（ViT）。

2021-07-13 17:59:13

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

節(jié)省顯存新思路，在 PyTorch 里使用 2 bit 激活壓縮訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨著超大規(guī)模深度學(xué)習(xí)模型逐漸成為 AI 的趨勢，如何在有限的 GPU 內(nèi)存下訓(xùn)練這些模型成為了一個難題。

2021-07-13 09:36:26

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PyTorch 框架

可信 AI 究竟該如何發(fā)展

當(dāng)前全世界各國都高度重視可信人工智能的發(fā)展，發(fā)展可信人工智能是我們真正最終能夠釋放出人工智能的前景，能夠造福于全球我們?nèi)嗣竦陌l(fā)展，這是一個關(guān)鍵的基礎(chǔ)。

2021-07-13 07:41:08

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

中科院張云泉：算力可量化，智能計算將成為公共服務(wù)

中科院計算所研究員、中國計算機(jī)學(xué)會高性能計算專業(yè)委員會秘書長張云泉發(fā)表演講表示，算力是一種可通用的量化服務(wù)?；贏I技術(shù)，可以對算力進(jìn)行生產(chǎn)、聚合、調(diào)度、釋放，將算力高效能轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力。

2021-07-13 05:28:34

智能計算人工智能 AI

Deeplearning4j：JVM 的深度學(xué)習(xí)和 ETL

Deeplearning4j 旨在將模型與 Java 應(yīng)用程序集成，提供了一組組件，用于構(gòu)建包含 AI 的基于 JVM 的應(yīng)用程序。

2021-07-12 22:39:15

JVM 深度學(xué)習(xí)ETL

人工智能如何促進(jìn)開發(fā)工具的發(fā)展

實踐表明，GitHub Copilot、DeepDev、IntelliCode和其他以代碼為中心的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序可以幫助開發(fā)人員提供更好、更快的代碼。

2021-07-12 14:16:01

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

BBAug: 一個用于PyTorch的物體檢測包圍框數(shù)據(jù)增強包

在這篇論文中，作者確定了一組增強稱為策略，它對目標(biāo)檢測問題表現(xiàn)良好。該策略通過增強搜索獲得，提高了通用模型的性能。

2021-07-09 10:45:23

BBAug PyTorch 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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