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  • 人工智能的未来:IBM正在致力于实现的10个场景

    人工智能的未来:IBM正在致力于实现的10个场景

    摘要:许多行业知识均被锁定在非结构化的之中,因此,如果能够训练通过人工智能和机器学习的方式来组织处理和吸收这些信息,那么,将能加速完成几乎所有人工智能领域的工作。还认为人工智能将对认知和机器建模机器学习的同宗技术产生影响。 尽管要以计算技术...

    jiekechoojiekechoo 评论0 收藏0
  • 效果逆天,谷歌最新 BEGAN 刷新计算机生成图像的质量记录

    效果逆天,谷歌最新 BEGAN 刷新计算机生成图像的质量记录

    摘要:判别器胜利的条件则是很好地将真实图像自编码,以及很差地辨识生成的图像。 先看一张图:下图左右两端的两栏是真实的图像,其余的是计算机生成的。过渡自然,效果惊人。这是谷歌本周在 arXiv 发表的论文《BEGAN:边界均衡生成对抗网络》得到的结果。这...

    ApolloApollo 评论0 收藏0
  • 机器学习和深度学习引用量最高的20篇论文(2014-2017)

    机器学习和深度学习引用量最高的20篇论文(2014-2017)

    摘要:机器学习和深度学习的研究进展正深刻变革着人类的技术,本文列出了自年以来这两个领域发表的最重要被引用次数最多的篇科学论文,以飨读者。注意第篇论文去年才发表要了解机器学习和深度学习的进展,这些论文一定不能错过。 机器学习和深度学习的研究进...

    jollywingjollywing 评论0 收藏0
  • 艺术家如何借助神经网络进行创作?

    艺术家如何借助神经网络进行创作?

    摘要:艺术家如何理解神经网络是一个传统油画家,但他同时也对与艺术相关的科学技术有着浓厚的兴趣。这一部分的处理过程正是艺术家的再创作,也正如他所说,他将神经网络看成创作的工具之一。 1. 艺术家如何理解神经网络?David Aslan 是一个传统油画家,但他...

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  • Geoffrey Hinton成功之路:从神经网络黑暗时代坚守到今天的胜利

    Geoffrey Hinton成功之路:从神经网络黑暗时代坚守到今天的胜利

    摘要:使用神经网络的思路被摧毁和抹黑,教授说,传统的模型得到了人们无疑的信赖。但终于,神经网络奏效了。 深度学习泰斗 Geoffrey Hinton 的名字在当今的人工智能研究界可谓是如雷贯耳,他曾发明了玻尔兹曼机(Boltzmann machine),也首先将反向传播(Bac...

    xushaojieaaaxushaojieaaa 评论0 收藏0
  • Tensorflow代码解析(二)

    Tensorflow代码解析(二)

    摘要:为了进一步了解的逻辑,图对和进行了展开分析。另外,在命名空间中还隐式声明了控制依赖操作,这在章节控制流中相关说明。简述是高效易用的开源库,有效支持线性代数,矩阵和矢量运算,数值分析及其相关的算法。返回其中一块给用户,并将该内存块标识为...

    zhigoozhigoo 评论0 收藏0
  • Tensorflow 代码解析(三)

    Tensorflow 代码解析(三)

    摘要:所有操作都是节点形式表示的,包括计算节点和非计算节点。采用回合通信机制,类似生产者消费者的消息信箱。解析器将协议内存块解析为张量,放入队列中,其中命名和类型要与写入的一致。目前就职于腾讯事业部,从事神经机器翻译工作。 4.  TF – Kernel...

    worldligangworldligang 评论0 收藏0
  • Tensorflow代码解析(四)

    Tensorflow代码解析(四)

    摘要:联合查找算法是并查集数据结构一种应用。并查集是一种树型的数据结构,其保持着用于处理一些不相交集合的合并及查询问题。的特征是删除节点。目前就职于腾讯事业部,从事神经机器翻译工作。 5. TF - Graph模块TF把神经网络模型表达成一张拓扑结构的Grap...

    马龙驹马龙驹 评论0 收藏0
  • Google软件工程师解读:深度学习的activation function哪家强?

    Google软件工程师解读:深度学习的activation function哪家强?

    摘要:现为谷歌软件工程师。尽管存在这两个问题,目前仍是最常用的,在搭建人工神经网络的时候推荐优先尝试函数人们为了解决,提出了将的前半段设为而非。 夏飞,清华大学计算机软件学士,卡内基梅隆大学人工智能硕士。现为谷歌软件工程师。TLDR (or the take...

    frolcfrolc 评论0 收藏0
  • Adversarial Learning for Neural Dialogue Generatio

    Adversarial Learning for Neural Dialogue Generatio

    摘要:在本任务中为,即历史对话决策为,即下一步的对话。则是一个使得训练稳定的平衡项。判别器只告诉机器对或错,却不告知哪部分对和哪部分错,这对训练带来了很大隐患。实验实验的结果以及部分可以一定程度上体现对抗训练的模型起到了预期的效果。 1、导读...

    cfanrcfanr 评论0 收藏0
  • Keras 2发布:实现与TensorFlow的直接整合

    Keras 2发布:实现与TensorFlow的直接整合

    摘要:在年月首次推出,现在用户数量已经突破了万。其中有数百人为代码库做出了贡献,更有数千人为社区做出了贡献。现在我们推出,它带有一个更易使用的新,实现了与的直接整合。类似的,正在用实现份额部分规范,如。大量的传统度量和损失函数已被移除。 Ker...

    voidkingvoidking 评论0 收藏0
  • Adobe提出深度抠图:利用卷积网络分离图像前景与背景

    Adobe提出深度抠图:利用卷积网络分离图像前景与背景

    摘要:在等机构新提出的论文中,其采用了大规模数据集与深度神经网络学习图像的自然结构,从而进一步分离图像的前景与背景。一张手动抠图的前景图拥有简单背景作为输入。对于每一张测试图像,按照降序从第列到第列显示了度量下的排名结果排名到。 抠图,一直...

    soasmesoasme 评论0 收藏0
  • 深度学习在美团点评的应用

    深度学习在美团点评的应用

    摘要:基于深度学习的语义匹配语义匹配技术,在信息检索搜索引擎中有着重要的地位,在结果召回精准排序等环节发挥着重要作用。在美团点评业务中主要起着两方面作用。 写在前面美团点评这两年在深度学习方面进行了一些探索,其中在自然语言处理领域,我们将深...

    DirtyMindDirtyMind 评论0 收藏0
  • 基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别

    基于卷积神经网络的奶牛个体身份识别

    摘要:将躯干图像灰度化后经插值运算和归一化变换为大小的矩阵,作为结构的卷积神经网络的输入进行个体识别。卷积神经网络构建为减少数据量并保证输入图像的细节信息,将奶牛躯干图像灰度化后通过插值计算变化为的图像,并除以归一化后作为输入数据。 最近看...

    MyFaithMyFaith 评论0 收藏0
  • TensorFlow在产品环境中运行模型的实践经验总结

    TensorFlow在产品环境中运行模型的实践经验总结

    摘要:它使用机器学习来解释用户提出的问题,并用相应的知识库文章来回应。使用一类目前较先进的机器学习算法来识别相关文章,也就是深度学习。接下来介绍一下我们在生产环境中配置模型的一些经验。 我们如何开始使用TensorFlow  在Zendesk,我们开发了一系...

    stackfingstackfing 评论0 收藏0
  • DeepMind 为何总能完爆人类?世界第一深度学习实验室内部探秘

    DeepMind 为何总能完爆人类?世界第一深度学习实验室内部探秘

    摘要:第二次则是今年初,论文被深度学习盛会拒绝。表示遗憾乃至愤怒的人不在少数。他认为,使从其他学术实验室中脱颖而出的,是它的跨领域文化。腾讯也在筹建人工智能实验室,近期消息就会正式公布。 牛津大学和 DeepMind 的研究人员合作,开发出一款能够阅...

    yy736044583yy736044583 评论0 收藏0
  • 如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU?

    如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU?

    摘要:年月日,机器之心曾经推出文章为你的深度学习任务挑选最合适从性能到价格的全方位指南。如果你想要学习深度学习,这也具有心理上的重要性。如果你想快速学习深度学习,多个廉价的也很好。目前还没有适合显卡的深度学习库所以,只能选择英伟达了。 文章...

    taohonghuitaohonghui 评论0 收藏0
  • 深度学习在图像超分辨率重建中的应用

    深度学习在图像超分辨率重建中的应用

    摘要:基于深度学习的,主要是基于单张低分辨率的重建方法,即。而基于深度学习的通过神经网络直接学习分辨率图像到高分辨率图像的端到端的映射函数。 超分辨率技术(Super-Resolution)是指从观测到的低分辨率图像重建出相应的高分辨率图像,在监控设备、卫...

    xinhaipxinhaip 评论0 收藏0
  • 王飞跃等:生成式对抗网络 GAN 的研究进展与展望

    王飞跃等:生成式对抗网络 GAN 的研究进展与展望

    摘要:引用格式王坤峰,苟超,段艳杰,林懿伦,郑心湖,王飞跃生成对抗网络的研究与展望自动化学报,论文作者王坤峰,苟超,段艳杰,林懿伦,郑心湖,王飞跃摘要生成式对抗网络目前已经成为人工智能学界一个热门的研究方向。本文概括了的研究进展并进行展望。...

    xiaokaixiaokai 评论0 收藏0
  • 深度学习调参入门,有哪些技巧?

    深度学习调参入门,有哪些技巧?

    摘要:本文将分享一些自己关于深度学习模型调试技巧的总结思考以为主。不过以卷积神经网络为代表的深层神经网络一直被诟病,这对于模型在工业界的应用推广还是带来了一定的阻碍。 作者杨军,从事大规模机器学习系统研发及应用相关工作。本文将分享一些自己关...

    DeveloperDeveloper 评论0 收藏0
  • 火热的生成对抗网络(GAN),你究竟好在哪里

    火热的生成对抗网络(GAN),你究竟好在哪里

    摘要:自年提出生成对抗网络的概念后,生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点,更是称之为过去十年间机器学习领域最让人激动的点子。 自2014年Ian Goodfellow提出生成对抗网络(GAN)的概念后,生成对抗网络变成为了学术界的一个火热的研究热点,Ya...

    mist14mist14 评论0 收藏0
  • 9 个超酷的深度学习案例

    9 个超酷的深度学习案例

    摘要:而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务例如,人脸识别或面部表情识别。维基百科关于深度学习的应用,网上有非常多的出色案例,伯乐在线在本文摘录个。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使...

    leeonleeon 评论0 收藏0
  • 李飞飞最新论文:结合深度学习和谷歌街景来估算美国人口结构

    李飞飞最新论文:结合深度学习和谷歌街景来估算美国人口结构

    摘要:我们的研究表明,结合公共数据和机器学习方法,可以得到社会经济数据和美国人的政治倾向。 AI科技评论按:最近,一篇名为《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的论文发布到了arxiv.org上,作...

    XFLYXFLY 评论0 收藏0
  • PyTorch和TensorFlow到底哪个更好?看看一线开发者怎么说

    PyTorch和TensorFlow到底哪个更好?看看一线开发者怎么说

    摘要:我认为对机器学习开发者来说,是一个了不起的工具集。这个帖子发出后得到了很多机器学习研究者和开发者的关注,他们纷纷跟贴谈论自己的想法和经验不只是关于和,讨论中还涉及到更多工具。 Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch...

    coordinate35coordinate35 评论0 收藏0
  • 不止生成猫咪照片,GAN还帮助天文学家生成史上最清晰的星系图像

    不止生成猫咪照片,GAN还帮助天文学家生成史上最清晰的星系图像

    摘要:现在,苏黎世联邦理工学院正在上着手准备一个开源项目,与全球研究者合作开展这一项跨学科天体物理学和计算机科学的开创性工作。 上图向我们分别展示了一个原始星系的图像(左边第一张),经过退化处理了的星系图像(左起第二张),经GAN修复的星系图像...

    y1chuany1chuan 评论0 收藏0

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