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
人工智能可以提高生產(chǎn)力,但殊不知,科學(xué)家們已經(jīng)開始使用 AI 技術(shù)來來重現(xiàn)大腦的高級認知功能!這次,他們創(chuàng)造了一套復(fù)雜神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬大腦的空間導(dǎo)航能力。這一成果向世人展示了 AI 算法能很好的幫
編者按:保護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
“機器學(xué)習(xí)”的概念自上世紀50年代出來以來就備受科技界的關(guān)注,而近年來“深度學(xué)習(xí)”逐漸成為機器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域,其動機在于建立、模擬人腦進
Sophos Intercept X新一代端點安全方案新增由先進深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予的惡意軟件偵測能力,并結(jié)合了最新的主動黑客攻擊緩減、進階應(yīng)用程序鎖定,以及更強效的勒索軟件防護,實現(xiàn)了前所未有
在人工智能研究方面,谷歌一直走在世界的前列。無論是今年的AlphaGo擊敗人類圍棋大師柯潔,橫掃圍棋界震驚全世界,還是前段時間谷歌宣布教會人工智能運用想象力,提前做出預(yù)測等等,這一系列的進展無不
據(jù)消息報道,一篇發(fā)表在《進化生物學(xué)》的論文稱,用成千上萬份標(biāo)本圖像“訓(xùn)練”過的計算機算法,已經(jīng)能自動識別被壓制的、干燥植物標(biāo)本的物種。這是科學(xué)家首次嘗試通過深度學(xué)習(xí),讓計
在2018年的博鰲亞洲論壇中,除了主要議程外,最引人注目的熱點是首次引進了人工智能進行會議中的即時口語翻譯。然而,人工智能并沒有出現(xiàn)原先大肆宣稱的“讓即時口譯業(yè)界面對即將失業(yè)的威脅&
為了充分利用并推廣人工智能,實現(xiàn)與人工智能的溝通,首先我們需要抓住人工智能的本質(zhì)。 人工智能使得推薦引擎人性化,提高物流引擎的準(zhǔn)確性,并增強聊天機器人引擎的親切程度。學(xué)習(xí)新語言(Duol
最近很長的一段時間,人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時候,總是會遇到這樣的幾個關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)系呢?
這是我第二次見到Naveen Rao。 與初見一樣,聊到AI,他的話匣子一下被打開,一直有層出不窮的想法與理論冒出,滿腹經(jīng)綸,侃侃而談。 英特爾全球副總裁兼人工智能產(chǎn)品
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)的目的是根據(jù)給定的訓(xùn)練樣本求對某系統(tǒng)輸入輸出之間依賴關(guān)系的估計,使它(這種關(guān)系)能夠?qū)ξ粗敵鲎龀霰M可能準(zhǔn)確地預(yù)測。機器學(xué)習(xí)至今沒有一個精 確
五年前,研究人員在能夠解讀圖像的軟件的準(zhǔn)確性上有了一次突如其來但大幅度的飛躍,其背后的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)支撐了我們現(xiàn)在在人工智能行業(yè)所看到的繁榮景象。然而,我們?nèi)赃h未達到《終結(jié)者》或《黑客帝國》中所描
之前由See Food Inc研發(fā)出的熱狗識別app“不是熱狗”(Not Hotdog)引發(fā)了AI界的熱烈討論,然而一個看上去簡單的戲謔性app涉及到的AI技術(shù)卻非常
前言:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法。 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)現(xiàn)已成為國際上神
如何用最少的精力,完成最高效的 PyTorch 訓(xùn)練?一位有著 PyTorch 兩年使用經(jīng)歷的 Medium 博主最近分享了他在這方面的 10 個真誠建議。 在 Efficient PyTorch 這
針對當(dāng)下深度學(xué)習(xí)的技術(shù)瓶頸,包括清華大學(xué)張鈸在內(nèi)的多位院士、教授給出了自己的研究思路。 【前言】 在剛剛結(jié)
掃地機器人、智能農(nóng)藥噴灑機、無人機、自動駕駛汽車……人工智能技術(shù)在不斷突破我們想象力的同時,也越來越貼近我們的生活。4月11日,工業(yè)和信息化部、公安部和交通運輸部聯(lián)合
當(dāng)人工智能可以幫助人類承擔(dān)一些工作時,我們總是把雙方的職責(zé)劃分的很清楚。人類工作時,很少看到人工智能的主動參與,人工智能做事時,人類更是完全不插手。 這一點最明顯的體現(xiàn)就在于輔助駕駛上,
職務(wù):Imagination Technologies技術(shù)傳播專家 現(xiàn)在,我們每天使用的很多設(shè)備都利用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù):在智能手機中它們?yōu)檎掌阉鞴δ芴峁┲С?,還用于人臉識別幫助大家使用人