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深度学习应用
人性复杂!未来10年机器人技术面临这十大挑战
本文系网易智能工作室(公众号 smartman163)出品。聚焦AI,读懂下一个大时代!
日期:今 11:19 作者:
除了一键生成明星色情片,“AI 换脸术”的应用场景还有很多
去年,一个名叫“deepfakes”的 Reddit 用户运用人工智能的技术,制作了一段“假”的色情视频,把《神奇女侠》的女主角盖尔·加朵( Cal Gadot )的脸,嫁接到一个成人电影女星的身上,自此这位闷骚的技术宅“一炮而红”。
日期:今 10:08 作者:
人工智能预测到了 2018 年的这波暴跌吗
2007 年,美国资产管理公司 Rebellion Research 基于贝叶斯机器学习算法推出了第一款纯人工智能的投资平台,该平台准确预测了 2008 年的金融危机;2013 年底,比特币社区的“章鱼保罗”masterluc 预测到了比特币价格的下跌,以及其下一个高潮将在 2016-2017 年到来; 从股市到币市、从人工预测到人工智能预测,人们对预知投资产品价格走势的渴求从未停止过。
日期:昨 16:34 作者:
我们从李飞飞斯坦福CS231n课程讲义里,扒来了最全的计算机视觉术语表
不扶墙优雅地看到CS231n全译版所有课程视频(free free free)
日期:昨 14:55 作者:
成立不到三年,这家企业“靠脸”在金融业杀出血路
2018年的1月中旬,央行发布《中国人民银行关于优化企业开户服务的指导意见》,文中明确指出:
日期:昨 14:47 作者:
马斯克:猎鹰重型火箭可直接发射到冥王星
据CNET报道,美国太空探索技术公司SpaceX在佛罗里达州肯尼迪航天中心成功发射了首枚猎鹰重型火箭(Falcon Heavy),其创始人、现实版“钢铁侠”伊隆·马斯克(Elon Musk)接受记者们采访,透露了关于其所取得成就和未来计划的关键细节。
日期:昨 14:39 作者:
【中科院自动化所AAAI Oral】从哈希到卷积神经网络:高精度 & 低功耗
 
【新智元导读】程健研究员团队最近提出了一种基于哈希的二值网络训练方法,揭示了保持内积哈希和二值权重网络之间的紧密关系,表明了网络参数二值化本质上可以转化为哈希问题,在ResNet-18上,该方法比当前最好方法的精度提高了3%。
近年来,深度卷积神经网络已经深入了计算机视觉的各...
日期:昨 14:38 作者:
亚马逊帝国的人工智能革命史
2014年初,Srikanth Thirumalai 见到了亚马逊 CEO Jeff Bezos。Thirumalai 是一位计算机科学家,2005 年从 IBM 来到亚马逊,负责公司的推荐团队。他给 Bezos 提了一个全新计划:将人工智能最新进展结合到部门产品中。
日期:02月07日 作者:
邓侃解读谷歌首篇电子病历论文:完整披露谷歌医疗大脑野心

【新智元导读】上周,谷歌公布了首篇电子病历相关论文,由Jeff Dean率队联合众多大牛和顶级医学院完成。然而,不少业内人士,包括康奈尔大学副教授王飞博士都认为该论文质量一般。但是,本文作者,大数医达创始人、CMU博士邓侃指出,这篇论文的意义在于完整地披露了Google Medical Brain项目的目标、方法、规划和进展,并且为“深度...
日期:02月07日 作者:
Hennessy 与 Patterson 双双进驻 Google,是计算机科学新时代的曙光
【新智元导读】John Hennessy 和 David Patterson 在计算机架构领域可谓是无人不知无人不晓,他们的成就包括 MIPS,RISC,RAID,以及两人合著的经典教科书《计算机体系结构:量化研究方法》。Google 的母公司 Alphabet 宣布 John Hennessy 将接替 Eric Schimdt 就任董事长,Hennessy 的技术背景一定会对 Alphabet 以及谷歌未来的方向带来一些自己的印记。
日期:02月07日 作者:
德国研发黑猩猩机器人登月采矿,未来或将 “称霸月球”

【新智元导读】德国人工智能研究中心 (DFKI) 开发出了一种猩猩机器人,计划未来让它们登月进行太空采矿。这类机器人有望取代当前月球勘测任务中的滚轮式探测器。
好莱坞科幻大片《猩球崛起》系列近年来全球热卖,在影迷中人气飙升,猩猩不仅能够在荧幕中神灵活现,科学家们也在探索猩猩更多的潜力。
据 CNN 报道,一个来自德国人工智能研...
日期:02月07日 作者:
周志华组最新论文提出“溯因学习”,受玛雅文字启发的神经逻辑机

【新智元导读】南京大学周志华教授等人在最新的一篇论文中提出了“溯因学习”(abductive learning)的概念,将神经网络的感知能力和符号AI的推理能力结合在一起,能够同时处理亚符号数据(如原始像素)和符号知识。实验中,基于溯因学习框架的神经逻辑机NLM,在没有图像标签的情况下,学会了分类模型,能力远超当前最...
日期:02月07日 作者:
10本计算机视觉必读经典图书,入门篇 + 提升篇

【新智元导读】微软亚洲研究院计算机视觉组资深研究员王井东博士为大家推荐计算机视觉领域的经典书目,划分为综合篇、几何篇、机器学习篇和经典读物四大类,满足初学者入门和高级学者提升的种种需求。
不久前我们推出的自然语言学习书单推荐受到了大家的热烈欢迎,在此先感谢大...
日期:02月07日 作者:
神经形态计算的新方法:人造神经元计算速度超过人脑

【新智元导读】一种以神经元为模型的超导计算芯片,能比人脑更高效快速地加工处理信息。近日刊登于《科学进展》的新成果,或许将成为科学家们开发先进计算设备来设计模仿生物系统的一项主要基准。尽管在其商用之前还存在许多障碍,但这项研究为更多自然机器学习软件打开了一扇大门。
当下,人...
日期:02月07日 作者:
理解深度学习中的学习率及多种选择策略
学习率是最影响性能的超参数之一,如果我们只能调整一个超参数,那么最好的选择就是它。相比于其它超参数学习率以一种更加复杂的方式控制着模型的有效容量,当学习率最优时,模型的有效容量最大。从手动选择学习率到使用预热机制,本文介绍了很多学习率的选择策略。
日期:02月05日 作者:
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