深度学习
2020-12-7 0:30
在过去的几周中，我一直与我最喜欢的无政府主义者诺曼·乔姆斯基（Noam Chomsky）进行电子邮件交流。我最初与他联系是为了询问ANN（人工神经网络）的最新发展是否使他重新考虑了他著名的语言理论通用语法。我们的对话涉及深度学习的可能局限性，人工神经网络对生物大脑的建模有多好，也蜿蜒于更多的哲学领域。由于我们的讨论是......
2020-12-5 21:24
构造MNIST-1D数据集。与原始MNIST数据集一样，任务是学习对数字0-9进行分类。与由28x28图像组成的MNIST数据集不同，这些示例中的每一个都是一维点序列。为了生成一个示例，我们从10位模板开始，然后如上所示随机填充，翻译，添加噪声并对其进行转换。
从任何科学标准来看，人类基因组计划都是巨大的：它涉及......
2020-12-5 2:13
如果您的数字助理可以抗击说唱怎么办？听起来可能有些牵强，但是佐治亚理工学院的音乐技术专家吉尔·温伯格（Gil Weinberg）改编了一个名为Shimon的音乐机器人来创作歌词并进行实时表演。这意味着它可以与人类进行说唱“对话”，甚至可以帮助他们创作自己的歌词。 Shimon专为听起来像机器而设计（请在此处听），旨在......
2020-11-16 4:10
下载PDF摘要：实现季节性预报潜力及其社会经济效益的途径在很大程度上取决于改进基于大气环流模式的动态预报系统。建立预报基准，明确模式初始误差、公式缺陷和内部气候变率等因素对预报的限制，是提高动力季节预报水平的关键。由于产生大型预报集合的巨大成本，以及用于预报验证的观测有限，季节性预报基准和诊断任务被证明是具有挑战性的......
2020-11-4 2:15
现代人工智能革命始于一场鲜为人知的研究竞赛。那是2012年，也就是一年一度的ImageNet比赛的第三个年头，比赛挑战团队建立能够识别1000个物体的计算机视觉系统，从动物到风景再到人。
在最初的两年里，最好的团队甚至没有达到75%的准确率。但在第三次实验中，一群三名研究人员--一名教授和他的学生--突然越过了这个天......
2020-10-30 12:2
人工智能这门学科激发了我的兴趣，我在这个领域不断学习和尝试新事物。
与自然语言处理、计算机视觉等相关的技术是如何出现并演变成每天被数百万用户使用的解决方案的，这是臭名昭著的。
尽管人们使用“人工智能”这个词，但我们离“终结者”电影中的天网还很遥远。
今天使用的人工智能最常见的子领域是一个叫做机器学习的子领域，反过来，......
2020-10-21 5:22
目前市场上的大多数四GPU工作站都使用通用机箱。如果您只想要存储组件，但您得到的是一台运行过热并会降低系统速度的机器，那么它就可以工作。这就是Thelio Mega的用武之地。
所有关于散热材料我们设计了Thelio Mega，以确保您的顶级部件发挥最大潜能。它的热量实际上是两个独立的系统，因为我们发现分而治之更有效......
2020-10-20 22:43
这是一个很大的问题，我也不是一个特别高大的人。因此，对于深谙文学和理论的人来说，这些都可能是显而易见的观察。然而，我发现，有一种潜移默化的直觉是专家对一个领域的理解的基础，这些直觉从来没有在文献中直接陈述过，因为它们不容易用文献要求的严谨性来证明。因此，洞察力只存在于对话和潜台词中，这使得普通读者无法接触到它们。
因......
2020-10-19 0:33
在这个存储库中，我将分享一些关于在生产中部署基于深度学习的模型的有用注释和参考。
将完整的ImageNet预训练模型从MXNet转换为PyTorch[非常棒，&；完整的ImageNet模型是指在约14M个图像上训练的模型]
2020-10-14 6:46
一个国际研究团队开发了一种新的人工智能系统，该系统基于线虫等微小动物的大脑。这个新颖的人工智能系统只需几个人工神经元就可以控制一辆车。它能更好地处理有噪声的输入，并且由于其简单性，其操作模式可以被详细地解释。
人工智能已经进入我们的日常生活--从搜索引擎到自动驾驶汽车。这与近年来出现的巨大计算能力有关。但人工智能研究......
2020-10-13 19:59
下载PDF摘要：视频游戏中的过程性内容生成由来已久。现有的过程性内容生成方法，如基于搜索、基于解算器、基于规则和基于语法的方法，已被应用于各种内容类型，如级别、映射、角色模型和纹理。以游戏内容生成为中心的研究领域已经存在了十多年。最近，深度学习推动了内容制作中一系列值得注意的发明，这些发明适用于游戏。虽然一些前沿的深......
2020-10-11 15:59
但是您也可以为每个单词设置Sigmoid(WiUj)，为每个在窗口中嵌入Uj的上下文设置+Sigmoid(-WiUk)，然后为随机选择的k设置+Sigmoid(-WiUk)。在某种程度上，类似于波尔兹曼机器的遗忘。
超参数魔术：在d=300时表现平台期(但不会崩溃，即使在10k！！-nips，2018-)。似乎和PC......
2020-10-7 17:36
(特伦斯在旧金山大学的数据科学硕士项目任教。您可能知道Terence是ANTLR解析器生成器的创建者。)。
大多数人使用Kera或Fastai等高级库来解决深度学习问题，这是有意义的。这些库隐藏了许多我们不关心或可以稍后了解的实现细节。然而，要真正理解深度学习，我认为在某种程度上实现您自己的网络层和培训循环是很重要的......
2020-9-4 13:38
预计到2025年，光学字符识别(OCR)市场规模将达到133.8亿美元，同比增长13.7%。这一增长是由使用OCR的业务流程的快速数字化推动的，以降低其劳动力成本并节省宝贵的工时。虽然OCR已经被认为是一个已经解决的问题，但它的一个关键组件-手写识别或手写文本识别(HTR)仍然被认为是一个具有挑战性的问题陈述。不同人......
2020-9-1 22:59
构建编译器很困难。优化编译器是耗资数百万美元的项目
多年来的发展，但仍然无法充分利用可用的性能，
并且很容易被窃听。快速过渡到异构并行和
多样化的体系结构提高了对积极优化编译器的需求
一直居高不下，使得编译器开发人员难以跟上。我们需要的是
简化编译器构造的更好工具。
本文提出了显著降低编译器成本的新技术
构造，同时提......
2020-8-31 23:47
是什么让行李箱里一双时髦的鞋子和一件泳衣不容错过，为周末去海滩做准备？为什么不在刚买的徒步旅行靴中一键预订在白云山露营，因为你喜欢冒险呢？发明这些建议的系统可能利用了网络的力量，我们集体生活的隐喻，以及它的所有复杂性和纠结的依赖关系。
特别是，两种类型的网络，数据网络和人工神经元网络结合在一起，为各种有趣的应用开辟了......
2020-8-29 6:28
引用沈琳，李志刚，傅博文，陈四鹏，习李，杨旺，王晓一，吕斌，徐波，宋宪涛，张耀军，向程，黄伟建，蒲俊普，张琦，夏云龙，白度，向阳冀，郑铮，基于面部照片使用深度学习检测冠心病的可行性，欧洲心脏杂志，，ehaa640，https://doi.org/10.1093/eurheartj/ehaa640。
关。
面部特征与冠......
2020-8-22 2:44
Ai是一个自筹资金的研究、软件开发和教学实验室，专注于让深度学习更容易获得。我们所有的软件、研究论文和课程都是免费提供的，没有广告。我们自掏腰包支付所有费用，不接受赠款或捐款，所以你可以确信我们是真正独立的。
今天是我们四年历史上最重要的一天。我们将发布：
Fastai v2：对Fastai的完全重写，它更快、更容易......
2020-8-18 5:42
下载PDF摘要：深度学习的近代史取得了成就：从在围棋中战胜人类，到在图像识别、语音识别、翻译和其他任务中取得世界领先的表现。但这一进步伴随着对计算能力的贪婪胃口。本文报告了深度学习应用程序在五个重要应用领域的计算需求，并表明所有这五个领域的进步都强烈依赖于计算能力的提高。向前推算这种依赖表明，沿着当前路线取得的进步在......
2020-8-17 3:57
(我们在旧金山大学的数据科学硕士项目任教，还有其他邪恶的项目正在进行。您可能知道Terence是ANTLR解析器生成器的创建者。有关更多材料，请参阅Jeremy的Fast.ai课程和旧金山大学数据学院的深度学习课程的面对面版本。)。
这篇文章试图解释所有你需要的矩阵演算，以便理解深度神经网络的训练。除了您在微积分1中......
2020-8-10 2:26
下载PDF摘要：最近的研究表明，深度学习神经网络(DNNs)容易受到人类视觉系统无法感知的微小扰动的影响，但会欺骗DNN模型，导致错误的输出。提出了一类在不同环境下产生鲁棒物理扰动的对抗性攻击网络算法。这些算法是通过提供一条训练未来防御网络的途径来推进安全深度学习的第一次努力，然而，它们固有的复杂性阻碍了它们的广泛应......
2020-8-2 20:28
这是与杰里米·霍华德在人工智能播客上的对话片段。你可以在这里观看完整的对话：http://bit.ly/2NG4qwr...
2020-7-28 17:54
在使用深度学习模型时，浮点格式并不是最有魅力的，或者(坦率地说)不是最重要的考虑因素：如果您的模型不能很好地工作，那么您的浮点格式肯定不会拯救您！但是，过去一定的模型复杂性/模型大小/培训时间，您选择的离散点格式可能会对您的模型培训时间甚至性能产生重大影响。
众所周知，深度神经网络可以容忍较低的数值精度。事实证明，高......
2020-7-24 4:10
当我在加州大学伯克利分校(UC Berkeley)完成计算机系统博士论文时，我经常想知道人工智能世界的生活是什么样子。我的人工智能朋友们不断吹嘘深度学习将如何彻底改变从医学到网购的一切-他们的论文一发布就获得了100个引文(见鬼！)。但我一直在想，他们实际上是如何使用人工智能来解决真正的问题的。
与此同时，我最近注意......
2020-7-22 14:24
这就是腾讯人工智能实验室和以中国新冠肺炎高级医学顾问钟南山为首的一群中国公共卫生科学家联合成立的研究团队自2月份成立以来一直在进行的事情。
本周，该研究小组推出了一种基于深度学习的模型，该模型可以预测冠状病毒患者发展成危重疾病的风险。相关细节发表在《自然通讯》上，讲述了该实验室是如何根据来自中国575个医疗中心的1,......
2020-7-19 12:1
我们正在接近深度学习的计算极限。这是根据麻省理工学院、麻省理工学院-IBM沃森人工智能实验室、安德伍德国际学院和巴西利亚大学的研究人员得出的结论，他们在最近的一项研究中发现，深度学习的进展一直“强烈依赖”计算机的增加。他们断言，持续的进步将需要“戏剧性地”提高计算效率的深度学习方法，要么是通过改变现有的技术，要么是通......
2020-7-18 7:35
下载PDF摘要：深度学习的近代史取得了成就：从在围棋中战胜人类，到在图像识别、语音识别、翻译和其他任务中取得世界领先的表现。但这一进步伴随着对计算能力的贪婪胃口。本文报告了深度学习应用程序在五个重要应用领域的计算需求，并表明所有这五个领域的进步都强烈依赖于计算能力的提高。向前推算这种依赖表明，沿着当前路线取得的进步在......