“深度學(xué)習(xí)的鑰匙丟在了黑暗角落。”張鈸院士不止一次提出這個(gè)論點(diǎn)。深度學(xué)習(xí)方法易受欺騙、易受攻擊已經(jīng)是研究者們達(dá)成的共識(shí),追其根本原因,張鈸歸結(jié)為:大家只是在燈亮的方向?qū)δP托扌扪a(bǔ)補(bǔ),沒(méi)有向人類(lèi)深
眾所周知,動(dòng)物與生俱來(lái)就有獨(dú)特能力和傾向,馬出生后幾個(gè)小時(shí)就能走路,鴨子孵化后很快就能游泳,而人類(lèi)嬰兒會(huì)自動(dòng)被臉吸引。大腦已經(jīng)進(jìn)化到只需很少或根本沒(méi)有經(jīng)驗(yàn)就能承擔(dān)起這個(gè)世界,許多研究人員希望在人
Index 多層感知機(jī)(MLP)介紹 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù) 多層感知機(jī)的反向傳播算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練技巧 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)
01 GNN:從嘗鮮進(jìn)入快速爆發(fā)期 今年以來(lái),圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(Graph Neural Network, GNN)得到了學(xué)術(shù)界極大的關(guān)注與響應(yīng)。各大學(xué)術(shù)會(huì)議紛紛推出 GNN 相關(guān)的 wo
如今提及人工智能,大家期待的一定是某種可以“學(xué)習(xí)”的方法,這種方法使用數(shù)學(xué)模型從數(shù)據(jù)中獲取模式的某種表示。在眾多“學(xué)習(xí)”方法中,獲得最多關(guān)注,承載最多期望的非“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”莫屬。既然我們將這種數(shù)學(xué)
據(jù)外媒報(bào)道,荷蘭萊頓大學(xué)的一組研究人員開(kāi)發(fā)了一種名為“危險(xiǎn)物體識(shí)別器”的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),他們說(shuō)這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測(cè)小行星是否會(huì)與地球發(fā)生碰撞。目前,他們的AI已經(jīng)給出了自己的分析結(jié)果,并指出了11
我們的個(gè)人計(jì)算機(jī),只要一開(kāi)機(jī)就有碳足跡,以去年一名Google實(shí)習(xí)生為例,建構(gòu)了一套AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為了讓圖像顯現(xiàn)細(xì)節(jié),他不斷增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度,結(jié)果所耗用的電能,足夠一個(gè)家庭半年所需。。。
美國(guó)情報(bào)界的情報(bào)收集人員正在使用人工智能技術(shù)來(lái)提升情報(bào)服務(wù)能力,這些人工智能技術(shù)可掃描潛在危險(xiǎn)事件發(fā)展的新聞,為艦船發(fā)送有關(guān)快速變化態(tài)勢(shì)的警告信息,并可加快國(guó)家安全局的合規(guī)性檢測(cè)工作。
通向AGI(通用人工智能)的道路上,始終有一道巨大的鴻溝橫亙?cè)谘芯空叩拿媲?,那就是人工智能?duì)于因果關(guān)系的理解。因果關(guān)系的推斷,首先對(duì)于人類(lèi)本身就是一個(gè)極為復(fù)雜的問(wèn)題。無(wú)論是必然性推理還是或然性推
人工智能(AI)是指在機(jī)器上實(shí)現(xiàn)類(lèi)似乃至超越人類(lèi)的感知、認(rèn)知、行為等智能的系統(tǒng)。與人類(lèi)歷史上其他技術(shù)革命相比,人工智能對(duì)人類(lèi)社會(huì)發(fā)展的影響可能位居前列。人類(lèi)社會(huì)也正在由以計(jì)算機(jī)、通信、互聯(lián)網(wǎng)、大
谷歌的兩位AI研究人員最近詳細(xì)介紹了他們?nèi)绾蝿?chuàng)建用于文本分類(lèi)的高級(jí)離線(xiàn)AI。該AI還可以在低端智能手機(jī)上運(yùn)行,并且在簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確性達(dá)到86.7%,而在更復(fù)雜和多方面的數(shù)據(jù)集上則達(dá)到83.1
日漫看多了,連程序猿也被煽動(dòng)得中二起來(lái)??赡苁呛芏嗳说牡谝徊恐卸?dòng)漫,什么影分身之術(shù)、螺旋丸、通靈術(shù)等這些手勢(shì)被我們玩了又玩,永遠(yuǎn)都玩不膩。畢竟,“沒(méi)有什么敵人是螺旋丸解決不了的,如果一個(gè)不行,那就再
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決分類(lèi)、回歸、函數(shù)估計(jì)和降維等問(wèn)題中非常有用。然而,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠在某些問(wèn)題上獲得更高的性能。本文將概述最常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——包括遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和腦回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——以及如何
當(dāng)?shù)貢r(shí)間3月2日凌晨時(shí)分,美國(guó)田納西州接連遭遇多場(chǎng)龍卷風(fēng)襲擊,龍卷風(fēng)已經(jīng)造成至少25人死亡,30人受傷,此外還有數(shù)人失蹤。 面對(duì)大自然帶來(lái)的破壞,人工智能可以進(jìn)行預(yù)測(cè)么?
人工智能(artificial intelligence, AI)方法有潛力影響癌癥療法的多個(gè)方面,包括藥物的發(fā)現(xiàn)、臨床開(kāi)發(fā),以及最終的臨床應(yīng)用,從機(jī)器學(xué)習(xí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI平臺(tái)能夠加速藥物發(fā)現(xiàn),
當(dāng)我們考慮機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí),首先能夠想到的是,通過(guò)服務(wù)器集群搭建的大數(shù)據(jù)中心和云平臺(tái),對(duì)于很多機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用來(lái)講,這是一個(gè)存在了很多年的標(biāo)準(zhǔn)搭建方式。但近些年來(lái),隨著硬件能力的不斷提升、物聯(lián)網(wǎng)場(chǎng)景的出
高速增長(zhǎng)投資絕對(duì)是將少量資金轉(zhuǎn)變?yōu)楦淖兩畹呢?cái)富的最佳方式之一。 我非常密切地關(guān)注著多個(gè)超高速增長(zhǎng)的趨勢(shì),其中一個(gè)我最近看不夠的是人工智能(AI)。 一個(gè)高速增長(zhǎng)的投資
對(duì)于許多人來(lái)說(shuō),機(jī)器學(xué)習(xí)可能是個(gè)新詞,它在1952年由Arthur Samuel首次提出來(lái),從那以后,不斷發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)成為許多行業(yè)領(lǐng)域的首選技術(shù)。從機(jī)器人流程自動(dòng)化到技術(shù)專(zhuān)業(yè)知識(shí),機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
人工智能正在迅速進(jìn)入新的市場(chǎng),并迅速成為企業(yè)戰(zhàn)略決策的重要工具。盡管許多領(lǐng)導(dǎo)者都很難理解如何使用人工智能,但是有一個(gè)簡(jiǎn)單的流程可以用于任何人工智能計(jì)劃。 人工智能正迅速成為當(dāng)今商業(yè)中一個(gè)
高速增長(zhǎng)投資絕對(duì)是將少量資金轉(zhuǎn)變?yōu)楦淖兩畹呢?cái)富的最佳方式之一。 我非常密切地關(guān)注著多個(gè)超高速增長(zhǎng)的趨勢(shì),其中一個(gè)我最近看不夠的是人工智能(AI)。 一個(gè)高速增長(zhǎng)的投資