人工智能 | 数盟 | Page 2
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纽约大学AI NOW:「情感识别」只是人相的程序化,一种来自上世纪的伪科学

- 文章,人工智能 - 阅 278

对于许多人来说,人脸识别已经迅速从技术创新阶段转变为生活使用,因为全世界至少有数百万人愿意忍受机场、iPhone或Facebook应用场景中用软件扫描他们的面孔。 但最近纽约大学AI Now研究所的研究人员发出强烈警告,不仅针对如今无处不在的人脸识别应用,还有其更邪恶的表亲:所…

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为什么让GAN一家独大?Facebook提出非对抗式生成方法GLANN

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 239

生成对抗网络(GAN)在图像生成方面已经得到了广泛的应用,目前基本上是 GAN 一家独大,其它如 VAE 和流模型等在应用上都有一些差距。尽管 wasserstein 距离极大地提升了 GAN 的效果,但其仍在理论上存在训练不稳定和模式丢失的问题。Facebook 的两位研究者近日融合了两种非对抗…

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看图聊天的骚操作,MIT开发精准到单词的语音-图像配对系统

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 271

MIT 计算机科学家开发了一个系统,可以根据有关图像的语音描述学习识别、定位、检索其中的目标。给定一幅图像和一份语音描述,模型就能实时找出图像中与特定词汇描述相符的相关区域,这样配置了该功能的语音助手也能跟你一起分享看照片的心情了。该方法有望应用于无监督双语翻译…

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用外观判断论文好坏?这位顶会领域主席的论文被自己的AI审稿系统拒绝了

- 文章,人工智能 - 阅 280

今日,arXiv 上刚发布的一篇论文引起了极大的关注。该研究基于论文的视觉外观训练了一个分类器来预测一篇论文应该被接收或者拒绝。该论文作者为弗吉尼亚理工学院助理教授 Jia-Bin Huang,同时他也是 CVPR 2019、ICCV 2019 的领域主席(Area Chair,AC)。 这篇有趣的论文刚…

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最权威北美放射学会年会回顾:AI的进化与下一个前沿

- 文章,人工智能 - 阅 277

人工智能在成像领域的前景必须为终端用户带来时间节省、资源优化、精度增益和感知增益(接近精准健康方法)。前两个是指生产力方面,而后两个是指质量方面。人工智能在成像领域的脚步不会停留在这里——它已经帮助重建新型行业。下一个前沿领域将是改善患者的生活并帮助放射科医…

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米少熬好粥—数据有限时怎样调优深度学习模型

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 316

迁移学习 所谓迁移学习,就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整,使其适用一个新的问题,可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。 迁移学习的特点 1、需求数据量少 假设有两个领域,一个领域已经有很多的数据,能成功地建一个模型…

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干货:数据挖掘方法论与工程化思考

- 文章,人工智能,数据挖掘 - 阅 323

数据挖掘的标准流程 CRISP-DM(cross-industry standard process for data mining),即为"跨行业数据挖掘标准流程"。近年来CRISP-DM 在各种KDD过程模型中占据领先位置,2014年的统计数据表明其采用量达到43%。 通常来说,在各类KDD过程方法论中排在CRISP-DM后面的是SAS S…

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《常用算法之智能计算(六)》:群智能计算

- 文章,人工智能 - 阅 273

群智能计算(Swarm Intelligence Computing),又称群体智能计算或群集智能计算,是指一类受昆虫、兽群、鸟群和鱼群等的群体行为启发而设计出来的具有分布式智能行为特征的一些智能算法。群智能中的“群”指的是一组相互之间可以进行直接或间接通信的群体;“群智能”指的是无智能的群…