微軟和瑞士國家計算中心(CSCS)的科學(xué)家們?nèi)〉昧酥卮笸黄?,將超級計算機上深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練時間縮減到數(shù)分鐘。訓(xùn)練時間的縮短,再加上超級計算機技術(shù)的引入,或能夠解決現(xiàn)在在圖像、視頻和語音識別,自然語
想挑戰(zhàn)馮·諾依曼,就必須從三個要素入手:基本操作,例如加減乘除;邏輯流程控制,例如if-else-then,for,while;設(shè)存儲器,內(nèi)存和硬盤的尋址。DeepMind團(tuán)隊認(rèn)為
本文作者薛云峰,主要從事視頻圖像算法的研究,于浙江捷尚視覺科技股份有限公司擔(dān)任深度學(xué)習(xí)算法研究員。 相信很多小伙伴和我一樣使用了很長時間的Caffe深度學(xué)習(xí)框架,也非常希望從代碼層次理解
Yann LeCun在很多演講中反復(fù)提到一個著名的“蛋糕”比喻: 如果人工智能是一塊蛋糕,那么強化學(xué)習(xí)( Reinforcement Learning)是蛋糕上的
當(dāng)你向Facebook上傳了一張你朋友的照片后,這張照片就進(jìn)入了一個復(fù)雜的幕后處理過程。算法迅速行動并分析照片的每一個像素,直到將朋友的名字和這張照片匹配起來。這類型的前沿技術(shù)也被用在了自動駕駛
深度學(xué)習(xí)是一種基于對數(shù)據(jù)進(jìn)行表證學(xué)習(xí)的機器學(xué)習(xí)方法,近些年不斷發(fā)展并廣受歡迎。 作為一個相對較新的概念,對于無論是想要進(jìn)入該領(lǐng)域的初學(xué)者,還是已經(jīng)熟知方法的老手來說,觸手可及的學(xué)習(xí)資源太
深度學(xué)習(xí)主要強調(diào)的是特征,強化學(xué)習(xí)主要強調(diào)的是反饋,而遷移學(xué)習(xí)主要強調(diào)的是適應(yīng)。 之前介紹過人工智能之機器學(xué)習(xí)算法有前5大類內(nèi)容,具體請參見相關(guān)文章。今天我們重點探討一下第6
前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN,但是對于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過程可能還是不太明白,所以這節(jié)主要通過模型的可視化來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如何訓(xùn)練的。我們知道,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身包含了一系
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),又名深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前身是一只感知機。生于達(dá)特茅斯會議次年的ta,注定與人工智能有著不解之緣。人工智能中的各種機器學(xué)習(xí)方法,從初期的符號學(xué)習(xí)到后來統(tǒng)計學(xué)習(xí)再
英偉達(dá)近期在GAN相關(guān)研究和應(yīng)用方面進(jìn)展迅猛,在前一陣的成果展示中,通過利用生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)及無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩種深度學(xué)習(xí)技術(shù),實現(xiàn)了場景間的四季轉(zhuǎn)換,通俗來說,就是去除路旁的積雪或是為干枯的樹
最近很多海外企業(yè)之中在發(fā)生一種很有趣的改變,那就是AI正在脫離來其他部門附屬品的角色,成為一個獨立的部門或事業(yè)部。 先是CEO納德拉對微軟大動干戈的進(jìn)行了重組,將原Window
編者按:保護(hù)隱私和保障安全的沖突,在多大程度上僅僅是一個技術(shù)限制?讓我們和DeepMind數(shù)據(jù)科學(xué)家、Udacity深度學(xué)習(xí)導(dǎo)師Andrew Trask一起,基于Paillier加密算法和詞袋邏
5月11日,深圳市萬佳安物聯(lián)股份有限公司(股票代碼:834520)AI智系列全新產(chǎn)品在成都世紀(jì)城國際會議中心召開發(fā)布會,參會人員逾150。本次發(fā)布會以“AI賦能,智見未來&rdquo
柳友娟 制圖 一個人獨處時,感覺有點孤單,怎么辦?微軟亞洲研究院推出的“微軟小冰”,或許可以像閨蜜一樣地跟你聊天解悶。3.0版本的“小冰&r
隨著谷歌人工智能AlphaGo與李世石的五局人機大戰(zhàn)落下帷幕,阿法狗最終以4:1大比分戰(zhàn)神李世石,人們對于阿法狗的好奇心被推向了高潮。阿法狗也將深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)即DNN的強大能力展示在了人們面前
日前,中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所(以下簡稱中科院計算所)發(fā)布了全球首個能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片,名為“寒武紀(jì)&rdquo
據(jù)VentureBeat報道,谷歌利用被稱為深度學(xué)習(xí)的人工智能改進(jìn)了多項產(chǎn)品,例如谷歌地圖、谷歌照片和Gmail。下一個可能利用這種技術(shù)的服務(wù)將是谷歌翻譯。 實際上谷歌翻譯
讀者應(yīng)該對人工智能并不陌生,但要了解它的歷史,我們得先回到1995年。 彼時,一名年輕的法國人Yann Lecun花了10多年時間做一件事:模仿大腦的某些功能來打造人工智能機器。這件事在
摘要: 深度學(xué)習(xí)可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務(wù),如語音識別、圖像識別和檢索、自然語言理解等。深層模型是包含多個隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),多層非線性結(jié)構(gòu)使其具備強大的特征表達(dá)能力和對復(fù)雜任務(wù)建
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。作為人工智能的一種,“深度學(xué)習(xí)”是一個訓(xùn)練系統(tǒng),能處理海量信息,它們來源于音頻、圖像和其他輸入的信號,如果向這個系統(tǒng)展示新信息,它會