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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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最新機(jī)器學(xué)習(xí)工具對材料進(jìn)行計算建模相結(jié)合
他們的發(fā)現(xiàn)發(fā)表在近日的《美國國家科學(xué)院院刊》（Proceedings of the National Academy of Sciences）的一篇論文...
2020-03-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)3D打印 3.9k 0
基于半監(jiān)督學(xué)習(xí)的多示例多標(biāo)簽改進(jìn)算法
在MIML框架下，有兩種解決問題的方式，一種是應(yīng)用退化的方式，以多示例學(xué)習(xí)或多標(biāo)簽學(xué)習(xí)作為橋梁，對MIML問題進(jìn)行退化，如MIMLSVM［6］和MIML...
2019-10-01 標(biāo)簽：算法函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.9k 0
當(dāng)然了，也并不是說蘋果的 AI 芯片就一定能夠領(lǐng)先于行業(yè)。正如 9 月 4 日 Edison Investment Research 調(diào)研公司新報告提到...
2019-09-05 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 3.9k 0
如何從龐大的客戶車隊(duì)中獲取訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以訓(xùn)練其自動駕駛神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
值得一提的是，特斯拉開發(fā)自動駕駛系統(tǒng)的方法與大多數(shù)汽車公司大相徑庭。大多數(shù)汽車公司使用相對較小的測試車輛車隊(duì)來收集數(shù)據(jù)和測試其系統(tǒng)，而特斯拉則利用配備了...
2020-04-17 標(biāo)簽：傳感器特斯拉機(jī)器學(xué)習(xí) 3.9k 0
DeepMind AI以總比分 2:0 分別戰(zhàn)勝兩位職業(yè)人類選手
前一個職業(yè)選手 TLO 在 MaNa 輸?shù)舯荣惡蠓Q，“相信我, 和一個像 AlphaStar 這樣的對手比賽是非常困難的, 它的打法和人類完全不同，是你...
2019-01-28 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)DeepMind 3.9k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)中如何使用擴(kuò)散模型產(chǎn)生高保真度圖像
發(fā)布人：Google Research Brain 團(tuán)隊(duì)研究員 Jonathan Ho 和軟件工程師 Chitwan Saharia 自然圖像合成是范圍...
2021-08-24 標(biāo)簽：圖像模型機(jī)器學(xué)習(xí) 3.9k 0
【連載】深度學(xué)習(xí)筆記5：正則化與dropout
2018-08-20 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.9k 0
? 因?yàn)橛脴淠Ｐ吞?xí)以為常了，以至于看到這個標(biāo)題很容易覺得這很顯然。但越簡單的東西越容易出現(xiàn)知識盲區(qū)，仔細(xì)想一下好像確實(shí)有點(diǎn)疑問：GBDT 用的是回歸樹...
2020-12-26 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)GBDT 3.9k 0
專訪Yoshua Bengio：“當(dāng)家人”如何管理實(shí)驗(yàn)室才能最高效？
如果重來一次，我不會把注意力分散在不同方向，只顧當(dāng)下的想法而無視長遠(yuǎn)的挑戰(zhàn)。當(dāng)你嘗試立足的時候這很難，因?yàn)槟銜辜钡叵氚l(fā)表更多論文來獲得一些榮譽(yù)。但是你...
2018-09-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
除了PCIe高速連接標(biāo)準(zhǔn)你可以考慮下CCIX
機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)應(yīng)用正在徹底改變處理數(shù)據(jù)的方式。整個行業(yè)需要找到在保持低功耗的同時，提高計算性能的途徑。對于當(dāng)前的許多計算任務(wù)，連接處理器的專用硬件加速...
2020-01-25 標(biāo)簽：pcie機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3.8k 0
Shaw 于1980 年在美國斯坦福大學(xué)獲得了博士學(xué)位， 30 歲不到就成為哥倫比亞大學(xué)計算機(jī)科學(xué)系教員。在哥倫比亞大學(xué)期間，Shaw 使用NON-VO...
2018-08-19 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
通過機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語言理解結(jié)束，Uber實(shí)現(xiàn)了一套智能的聊天系統(tǒng)，從而有效的提升司機(jī)和乘客之間的溝通效率，減少對司機(jī)的打擾。
2018-10-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Uber自然語言 3.8k 0
半監(jiān)督學(xué)習(xí)最基礎(chǔ)的3個概念
導(dǎo)讀 今天給大家介紹半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的3個最基礎(chǔ)的概念：一致性正則化，熵最小化和偽標(biāo)簽，并介紹了兩個經(jīng)典的半監(jiān)督學(xué)習(xí)方法。 沒看一的點(diǎn)這里哈：半監(jiān)督學(xué)習(xí)入門...
2020-11-02 標(biāo)簽：SSL半監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
谷歌說機(jī)器學(xué)習(xí)還能產(chǎn)生“偏見”？你有偏見嗎？
機(jī)器學(xué)習(xí)還能產(chǎn)生“偏見”？機(jī)器學(xué)習(xí)也會對數(shù)據(jù)產(chǎn)生偏見，從而導(dǎo)致錯誤的預(yù)測。我們該如何解決這一問題？ Google的新論文或許會揭曉答案。機(jī)器學(xué)習(xí)中的機(jī)會...
2018-05-14 標(biāo)簽：谷歌機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
從另一方面，目前我國缺少重大原創(chuàng)科研成果、人工智能頂尖人才遠(yuǎn)遠(yuǎn)不能滿足需求，這是業(yè)內(nèi)的一個共識，在當(dāng)前形勢下更是一個需要緊迫解決的問題。騰訊研究院去年發(fā)...
2018-07-04 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
XMOS最新推出了一款專為AIoT應(yīng)用而設(shè)計的AI處理器
XMOS表示，最新的xcore.ai已經(jīng)過三次迭代，其最初的目標(biāo)為工程師們以極低的成本設(shè)計具有差異化控制功能的產(chǎn)品。該芯片除了通常的信號控制，處理和通信...
2020-03-02 標(biāo)簽：芯片數(shù)字信號處理機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
MIT使用貝葉斯推理讓計算機(jī)程序編寫專門為數(shù)據(jù)分析設(shè)計的新程序
在這方面，有很多值得借鑒的例子，例如Google DeepMind科學(xué)家2014年為建立“神經(jīng)圖靈機(jī)”所做的努力。 該項(xiàng)目使用所謂的“循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”來發(fā)...
2019-01-21 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 3.8k 0
未來國內(nèi)人工智能行業(yè)發(fā)展的四大趨向
人工智能作為新一代產(chǎn)業(yè)改造的核心驅(qū)動力，正在釋放歷次科技革命和產(chǎn)業(yè)改造積存的龐大能量，持續(xù)探求新一代人工智能應(yīng)用場景，將催生新技術(shù)、新產(chǎn)品、新產(chǎn)業(yè)。未...
2020-10-19 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)開源系統(tǒng) 3.8k 0
得益于神經(jīng)機(jī)器翻譯 (NMT) 的進(jìn)步，譯文更加自然流暢，但與此同時，這些譯文也反映出訓(xùn)練數(shù)據(jù)存在社會偏見和刻板印象。因此，Google 持續(xù)致力于遵循...
2021-08-24 標(biāo)簽：谷歌AI機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)將通過三種方式進(jìn)行重新定義
在一家國際電信公司，各種帕雷托分析法——描述性的、預(yù)測性的以及規(guī)范性的——都被用于預(yù)測、阻止和最大化的減少客戶流失?？蛻袅魇Ч芾硇〗M工作十分出色，識別并...
2018-08-02 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.8k 0
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