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  • 实战:手把手教你实现用语音智能控制电脑 | 附完整代码

    本篇文章将基于百度API实现对电脑的语音智能控制,不需要任何硬件上的支持,仅仅依靠一台电脑即可以实现。作者经过测试,效果不错,同时可以依据作者所给出的代码进行修改加入自己需要的功能,而所有代码的实现都是依靠python编程实现。试想,通过语音实现对电脑的控制,而电脑又可以对其他硬件进行控制,那么即可以实现语音对其他硬件的控制,即达到智能家具的效果。

    2019.10.17 0
  • 快速适应性很重要,但不是元学习的全部目标

    实践证明,基于梯度的元学习在学习模型初始化、表示形式和更新规则方面非常有效,该模型允许从少量样本中进行快速适应。

    2019.10.17 0
  • 大规模1.4亿中文知识图谱数据,我把它开源了

    一个名为 OwnThink 的平台在 GitHub 上开源了中文知识图谱项目,这也是目前已开源的最大规模的中文知识图谱,数据是以(实体、属性、值),(实体、关系、实体)混合的形式组织,数据格式采用csv格式,总共有 1.4 亿个三元组。

    2019.10.17 0
  • 刘群:华为诺亚方舟NLP预训练模型工作的研究与应用 | AI ProCon 2019

    预训练语言模型对自然语言处理领域产生了非常大的影响,在近期由CSDN主办的 AI ProCon 2019 上,自然语言处理技术专题邀请到了华为诺亚方舟实验首席科学家刘群分享了华为诺亚方舟实验室在预训练语言模型研究与应用。他从以下三个方面介绍了他们的工作:一是刚发布的中文预训练语言模型——哪吒;二是实体增强预训练语言模型——ERINE;三是预训练语言模型——乐府。

  • Facebook开源模型可解释库Captum,这次改模型有依据了

    前脚 TF 2.0 刚发布,在 PyTorch 开发者大会首日也携 PyTorch1.3 版本而来。除此之外,还发布了隐私保护机器学习框架 CrypTen、模型可解释库 Captum 和下一代目标检测/目标分割研究平台 Detectron2。这篇文章介绍的是Facebook 在深度学习的可解释性问题上发布的新成果——Captum。

    2019.10.14 0
  • 华为于璠:新一代AI开源计算框架MindSpore的前世与今生 | AI ProCon 2019

    9月,2019中国AI开发者大会(AI ProCon 2019)在北京举行。在AI开源技术专题中,华为MindSpore资深架构师于璠发表了《MindSpore创新技术介绍》主题演讲。在演讲中,于璠详细介绍了新一代AI开源计算框架MindSpore的设计理念:第一,新编程范式,AI算法即代码,降低了AI开发门槛;第二,新执行模式,Ascend Natave的执行引擎;第三,全场景按需协同,实现了更好的资源效率和隐私保护。

    2019.10.14 0
  • Google图嵌入工业界最新大招,高效解决训练大规模深度图卷积神经网络问题

    图卷积网络(GCN)已经成功地应用于许多基于图形的应用,然而,大规模的GCN的训练仍然具有挑战性。目前基于SGD的算法要么面临着随GCN层数呈指数增长的高计算成本,要么面临着保存整个图形和每个节点的embedding到内存的巨大空间需求。本文提出了一种新的基于图聚类结构且适合于基于SGD训练的GCN算法 — Cluster-GCN。

    2019.10.14 0
  • 每30秒学会一个Python小技巧,GitHub星数4600+

    本次给大家推荐一个学习这些技巧的很好的资源“30-seconds-of-python”,所有技巧方法只要30秒就能get到,完全可以利用业务时间不断积累。

    2019.10.11 0
  • 你当年没玩好的《愤怒的小鸟》,AI现在也犯难了

    2012年,首次举办了《愤怒的小鸟》 AI 大赛,随之出现了很多款游戏代理。在这里介绍两款比较优秀的代理,第一个是由来自捷克技术大学的队伍所开发的 Datalab Birds 2014,该游戏代理至今保持着第三名的位置。就像他们在论文中描述的,他们的主要思想是基于当前环境、可能的弹射轨迹和鸟的类型来制定最佳策略。第二个是由滑铁卢大学和 Zazzle 在 2017 《愤怒的小鸟》AI 大赛中共同开发的 Eagles Wings 智能玩家,他们的代理目前排在第 16 位。据称,该游戏代理基于人工调试过的结构分析,即在多个策略中做选择,开发了一项简单的多策略能力。他们使用了机器学习算法 xgboost 学习决策制定能力。

    2019.10.11 0
  • 今日头条首次改进DQN网络,解决推荐中的在线广告投放问题

    本文主要介绍今日头条推出的强化学习应用在推荐的最新论文[1],首次改进DQN网络解决推荐中的在线广告投放问题。

    2019.10.10
  • 分析Booking的150种机器学习模型,我总结了六条成功经验

    本文是一篇有趣的论文(150 successful machine learning models: 6 lessons learned at Booking.com Bernadi et al., KDD’19),通过分析 Booking.com 上 150 个成功的面向客户的机器学习应用程序的集成,该论文对其中的经验教训进行了精彩的总结

    2019.10.10
  • 简单粗暴上手TensorFlow 2.0,北大学霸力作,必须人手一册!

    TensorFlow 2.0 于近期正式发布后,立即受到学术界与科研界的广泛关注与好评。此前,AI 科技大本营曾特邀专家回顾了 TensorFlow 2.0 从初版到最新版本的发展史。今天,我们将介绍一本全面详解 TensorFlow 2.0 的手册。这本手册是 Google Summer of Code 2019 项目之一,从基础安装与环境配置、部署,到大规模训练与加速、扩展,全方位讲解 TensorFlow 2.0  的入门要点,并附录相关资料供读者参考。

    2019.10.10 0
  • 分类、检测、分割任务均有SOTA表现,ACNet有多强?

    本文提出了一种新的自适应连接神经网络(ACNet),从两个方面对传统的卷积神经网络(CNNs)进行了改进。首先,ACNet通过自适应地确定特征节点之间的连接状态,在处理内部特征表示时可以灵活地切换全局推理和局部推理。从这个角度来说,现有的很多CNN模型,经典的多层感知器MLP以及最近(2017)提出的NLN(Non-local Neural Networks),都是ACNet的特殊形式。其次,ACNet还能够处理非欧几里德数据( non-Euclidean data,关于非欧几里得数据,下文会有解释)。实验证明,ACNet不仅在分类、检测、分割任务上都有SOTA表现,而且还可以克服传统MLP和CNN的一些缺点。

  • 美政府再将8家中国企业列入“黑名单”,海康、科大讯飞、旷视等做出回应

    10月8日,美国商务部发布声明称,美国政府已将8家中国科技企业和20个公安单位列入“实体清单”其中,根据联合早报报道,八家企业包括两家视频监控公司海康威视及大华股份;人工智能公司科大讯飞、旷视科技、商汤科技和依图科技;还包括自称为中国电子数据取证行业龙头企业、网络空间安全及大数据信息化专家的美亚柏科,以及总部位于上海的微米和纳米制造设备供应商溢鑫科创科技。

    2019.10.09 0
  • 伯克利人工智能研究院开源深度学习数据压缩方法Bit-Swap,性能创新高

    在本篇文章中,伯克利人工智能研究院(BAIR)介绍了一种可扩展的、基于深度学习的高效无损数据压缩技术。该技术基于之前的 bits-back 编码和非对称数字系统,对隐变量模型进行压缩的方法进行了扩展。在实验中,Bit-Swap 在高度多样化的图集的表现上超过了压缩器中的 benchmark。BAIR 开源了该方法的代码,对模型进行了优化,并提供了 demo 和预训练好的 Bit-Swap 模型,可以用来对任何图片进行压缩和解压缩。

    2019.10.06 0
  • 深度学习面临天花板,亟需更可信、可靠、安全的第三代AI技术|AI ProCon 2019

    Real AI(瑞莱智慧)的 CEO 田天发表了题为《第三代AI思考与实践》的演讲,分享了自己对深度学习的反思。这家成立仅一年左右的公司孵化于清华大学人工智能研究院,专注于第三代人工智能技术研究以及应用落地。

    2019.10.02 0
  • 肖仰华:知识图谱构建的三要素、三原则和九大策略 | AI ProCon 2019

    复旦大学教授、博士生导师,知识工场实验室负责人肖仰华教授从知识图谱目前所面临的机遇与挑战出发,分析了大规模知识图谱自动化构建的三个要素、三大原则和五个环节,并重点讲解了知识图谱落地的九大构建策略,这将帮助开发者聚焦知识图谱的主流方向,助力企业构建自己的知识图谱。

    2019.09.29 0
  • 为什么平头哥做芯片如此迅猛?

    2019年9月26日,杭州云栖大会,阿里巴巴集团副总裁、平头哥半导体公司总经理戚肖宁,发表了《端云相融 普惠AI》的主题演讲,演讲中他分享了平头哥的进展和他对于平头哥思考。

    2019.09.28 0
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