深度学习 | 数盟 | Page 51
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物体检测算法全概述:从传统检测方法到深度神经网络框架

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物体检测一向是比较热门的研究方向,它经历了传统的人工设计特征+浅层分类器的框架,到基于大数据和深度神经网络的End-To-End的物体检测框架的发展,然而许多人其实并未系统的了解过物体检测算法的整个发展内容。正因如此,本次阅面科技邀请了资深研究员童志军从传统检测算法…

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初学者怎么选择神经网络环境?对比MATLAB、Torch和TensorFlow

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初学者在学习神经网络的时候往往会有不知道从何处入手的困难,甚至可能不知道选择什么工具入手才合适。近日,来自意大利的四位研究者发布了一篇题为《神经网络初学者:在 MATLAB、Torch 和 TensorFlow 中的快速实现(Neural Networks for Beginners A fast implementation in Mat…

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百度IDL最新成果:从自然语言入手,教AI智能体像人类一样学习

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尽管人工智能取得了巨大的进步,但在许多方面仍然存在局限。例如,在电脑游戏中,如果AI智能体未预先编程游戏规则,则必须尝试数百万次才能确定正确的选择。人类可以在更短的时间内完成相同的壮举,因为我们擅长通过使用语言将过去的知识转移到新的任务中。 在一个屠龙游戏中,A…

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初学者必读:从迭代的五个层面理解机器学习

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你能猜到这个谜语的答案吗? 如果你学习机器学习,它将随处可见…… 如果你是一个程序员,你会用它上千次…… 如果你练习过任何技术,这俨然是第二个你…… 不,答案不是狂饮咖啡……而是「迭代(iteration)」! 是的,迭代是为了实现某种结果而重复一组任务的过程。 等等,这难道不是…

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如何解决机器学习中数据不平衡问题

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这几年来,机器学习和数据挖掘非常火热,它们逐渐为世界带来实际价值。与此同时,越来越多的机器学习算法从学术界走向工业界,而在这个过程中会有很多困难。数据不平衡问题虽然不是最难的,但绝对是最重要的问题之一。 一、数据不平衡 在学术研究与教学中,很多算法都有一个…

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学界 | 并行运算,Facebook提出门控卷积神经网络的语言建模

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  摘要   目前语言建模的主要方法都是基于循环神经网络的。在本研究中,我们提出了一种使用卷积方式处理的语言建模方式。我们引入了一种新的门控机制,可以缓和梯度传播,它的表现比 LSTM 方式的门控(Oord 等人,2016)更加优秀。我们的方法在 WikiText-103 上创造了新的…

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演讲 | 华院首席科学家:中文或是人类面对人工智能的最后壁垒

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 933

“语言可能是人类面对人工智能最后的壁垒,尤其是中文。” 在3月18日集智俱乐部在中央财经大学学术会堂举办的公开讲座上,华院数据首席数据科学家尹相志结合NLU(Natural Language Understanding,自然语言理解)在金融领域的应用之处侃侃而谈。在阿尔法狗在围棋领域击败人…

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深度学习真的万能吗?理解深度学习的局限性

- 文章,深度学习 - 阅 1,349

摘要: 神经网络创造于上世纪 60 年代,但近年来大数据和计算能力的增加使得它们在实际上变得有用。于是,一种名为「深度学习」的新的学科出现,它能使用复杂的神经网络架构以前所未有的准确率建模数据中的模式。结果无疑使 ... 深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现…