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  • 智能學習硬件發展,以臺燈為切口是教育創新的第一步_mimiai.net

    智能學習硬件發展,以臺燈為切口是教育創新的第一步_mimiai.net

    機器學習 2021-04-24 瀏覽: 查看評論

    每隔幾年,市場上關于教育硬件的呼聲就會傳來,教育硬件產品也經歷了從小霸王學習機、學習平板到辭典筆、錯題打印機、智能臺燈等硬件產品的迭代。mimiai.net 2020年是近期教育硬件的第一波風口,疫情影響下,智能教育硬件需求被激發,教育硬件市場經歷爆發增長。據QuestMobile統計,僅2020年

    論機器學習領域的內卷:不讀PhD,我配不配找工作?張宇檸

    論機器學習領域的內卷:不讀PhD,我配不配找工作?張宇檸

    機器學習 2021-04-01 瀏覽: 查看評論

    機器學習內卷了嗎?張宇檸 「沒有博士學位,在機器學習領域就業會變得越來越難嗎?」最近,一個 Reddit 熱帖引發了大量討論。 對于單個研究者、從業者來說,毫無疑問,機器學習領域確實「卷」起來了。這幾年來,仿佛每個人都在搞機器學習,在這個領域取得博士學位的人也急劇增加。 一方面,AI 技術

    2020 年十大熱門機器學習項目-www.newsxxw.com

    2020 年十大熱門機器學習項目-www.newsxxw.com

    機器學習 2021-02-18 瀏覽: 查看評論

    2020 年內發布的最熱門、最受歡迎的機器學習項目的總結。www.newsxxw.com 本文最初發表于 Medium 博客,經原作者 Anupam Chugh 授權,InfoQ 中文站翻譯并分享。 2021 年才剛剛開始,在過去的一年中,機器學習領域中發生了很多事情。 本文介紹了最流行的開源研究項目、演示和原型。其范圍從

    人工智能研究人員敦促技術超越規模以解決系統性社會問題-貝太論壇

    人工智能研究人員敦促技術超越規模以解決系統性社會問題-貝太論壇

    機器學習 2021-02-02 瀏覽: 查看評論

    對于創業公司和大型科技公司而言,成功的定義長期以來用三個詞來概括:曲棍球棒增長。無論是用戶還是收入方面的迅速增長,是任何希望擴展規模的公司的夢想。但是,根據Google高級研究科學家Alex Hanna和獨立研究員Tina Park最近發表的一篇論文,越來越多的AI研究人員表示,對除盈利以外的目的

    GPT-3距離下一代AI生態平臺還有多遠?揭陽星空論壇

    GPT-3距離下一代AI生態平臺還有多遠?揭陽星空論壇

    機器學習 2021-02-01 瀏覽: 查看評論

    距離GPT-3走進大眾視野已經過去半年之久,從商業角度,GPT-3未來能否形成AI生態,為內容生產者創造可盈利的新業務。這一點還有待考證。揭陽星空論壇 TechTalk創始人Ben Dickson的What does it take to create a GPT-3 product?一文,對GPT-3未來的生態發展趨勢作出了比較悲觀的判斷。 文

    訓練一個130億參數的模型要用幾個GPU?微軟:一個就夠-會昌網景

    訓練一個130億參數的模型要用幾個GPU?微軟:一個就夠-會昌網景

    機器學習 2021-01-26 瀏覽: 查看評論

    現在的模型動輒數百、數千億參數,普通人訓不動怎么辦?會昌網景 前不久,谷歌發布了參數量為 1.6 萬億的語言模型Swith Transformer,將 GPT-3 創下的參數量記錄(1750 億)推至新高。這些大模型的出現讓普通研究者越發絕望:沒有「鈔能力」、沒有一大堆 GPU 就做不了 AI 研究了嗎? 在此背景下,部

    2021年機器學習怎么學?這份深度指南幫你做了總結-謝富治簡歷

    2021年機器學習怎么學?這份深度指南幫你做了總結-謝富治簡歷

    機器學習 2021-01-25 瀏覽: 查看評論

    在機器學習深入工業界時,實際操作并沒有想象中那么簡單。要部署任何項目,都需要經過完整的生命周期,而這個周期對于開發機器學習模型至關重要。此文深入全面總結了從零開始到正式上線過程中的所有步驟,并總結了各個步驟的常用工具。謝富治簡歷 在這個「人人AI」的時代,很多人都會或多或

    Human vs AI,人類和機器的學習究竟誰更勝一籌?游易德

    Human vs AI,人類和機器的學習究竟誰更勝一籌?游易德

    機器學習 2021-01-17 瀏覽: 查看評論

    在各種任務中人類的學習能力和機器的學習能力究竟哪個更勝一籌?游易德 隨著 AI 的不斷研究和發展,各類 AI 算法在不同場景中的應用層出不窮,關于 AI 及其在日常任務中支持甚至取代人類工作的能力的討論無處不在。例如,在自動駕駛領域,盡管在目前的條件下自動汽車還不能完全替代人類,但關

    圖靈獎得主的大神之家:一家三口都是MIT博士,還聯合發了一篇AI論文_新霸達場站

    圖靈獎得主的大神之家:一家三口都是MIT博士,還聯合發了一篇AI論文_新霸達場站

    機器學習 2020-11-25 瀏覽: 查看評論

      一家三口都是MIT博士是一種怎樣的體驗?最近,圖靈獎得主曼紐爾 &middot; 布魯姆(Manuel Blum)和他的妻子萊諾爾 &middot; 布魯姆(Lenore Blum)、他的兒子阿夫里姆 &middot; 布魯姆聯合發表了一篇論文,展示了他們對于有意識的AI的研究成果。新霸達場站   優秀是不是真的會遺傳?   就

    “AI+教育”時代已來臨:挑戰與機遇并存

    “AI+教育”時代已來臨:挑戰與機遇并存

    機器學習 2020-05-17 瀏覽: 查看評論

    AI+教育時代已來臨:挑戰與機遇并存 當人們談論人工智能(AI)以怎樣的新形態出現在面前時,教育界卻正在發生一輪新的變革。在新一輪變革推動下,人工智能、大數據、互聯網等前沿科技正加速應用于教育領域。在未來信息時代,人工智能如何賦能教育?人工智能與教育會碰撞出怎樣的火花?人工智能將為

    AI小程序之語音聽寫來了,十分鐘掌握百度大腦語音聽寫全攻略!!

    AI小程序之語音聽寫來了,十分鐘掌握百度大腦語音聽寫全攻略!!

    機器學習 2020-03-13 瀏覽: 查看評論

    語音識別極速版能將60秒以內的完整音頻文件識別為文字。用于近場短語音交互,如手機語音搜索、聊天輸入等場景。支持上傳完整的錄音文件,錄音文件時長不超過60秒。實時返回識別結果。本文主要介紹采用百度語音識別,實現小程序的聽寫功能。 1 系統框架 用到的技術主要有:百度語音

    用機器學習分析完網紅視頻后,我發現播放量暴漲的秘密

    用機器學習分析完網紅視頻后,我發現播放量暴漲的秘密

    機器學習 2020-03-11 瀏覽: 查看評論

    在視頻成為重要媒介,vlog、視頻博主也成為一種職業的當下,如何提高自己視頻的播放量,是廣大內容生產者最頭禿的問題之一。網絡上當然有許多內容制作、熱點跟蹤、剪輯技巧的分享,但你可能不知道,機器學習也可以在其中發揮大作用。 join into data上兩位作者 Lianne 和 Justin 做了一個

    零基礎入門數據科學, 9個值得收藏的線上學習資源

    零基礎入門數據科學, 9個值得收藏的線上學習資源

    機器學習 2019-04-22 瀏覽: 查看評論

    數據科學是趨勢,網絡資源也很多,但怎么學才有系統又可以學會實際應用呢?本文作者分享自己的學習歷程與使用的線上資源。 編按:本文作者為中國某工程大學自動化學科在學生,將從本科系畢業至美國攻讀金融科技碩士。一年以前連機器學習是什么都不知道,只上過C語言和數據結構兩門程序基礎課,

    揭開對機器學習的七點誤解

    揭開對機器學習的七點誤解

    機器學習 2019-04-09 瀏覽: 查看評論

    ▲揭開對機器學習的七點誤解 哥倫比亞大學計算機科學專業博士生Oscar Chang發博闡述了關於機器學習的七個誤解,AI科技評論將原文編譯整理如下。 在了解深度學習的過程中盛傳著7 個誤解,它們中很多都是以前固有的偏見,但在最近又被新的研究提出了質疑,現在我們把它整理出來: 誤解1: Te

    CNN--兩個Loss層計算的數值問題

    CNN--兩個Loss層計算的數值問題

    機器學習 2017-12-30 瀏覽: 查看評論

    寫在前面,這篇文章的原創性比較差,因為里面聊的已經是老生長談的事情,但是為了保持對CNN問題的完整性,還是把它單獨拿出來寫一篇了。已經知道的童鞋可以忽略,沒看過的童鞋可以來瞧瞧。 這次我們來聊一聊在計算Loss部分是可能出現的一些小問題以及現在的解決方法。其實也是仔細閱讀

    Caffe代碼閱讀——Solver

    Caffe代碼閱讀——Solver

    機器學習 2017-12-29 瀏覽: 查看評論

    前面我們聊了Net組裝的內容,接下來我們來看看Solver的內容。Solver主體有兩部分:初始化和訓練。初始化內容相對比較簡單,這里就不說了;下面我們來說說訓練中的幾個關鍵函數。 核心函數:Step 真正的訓練在Step函數內,這里有多卡訓練的關鍵回調函數:on_start()和on_gradient_ready(),具

    Caffe源碼閱讀——Net組裝

    Caffe源碼閱讀——Net組裝

    機器學習 2017-12-12 瀏覽: 查看評論

    最近忙著看TI沒有及時寫文章,今天趕緊補一篇&hellip;&hellip; Net是Caffe代碼中一個比較核心的類,往下看它封裝了所有的Layer,構建起了整個神經網絡;往上看它對外提供了前向后向計算,以及核心數據結構的訪問結構,使得再上層的Solver可以利用Net比較輕松地實現Train和Test的策略。

    Caffe代碼閱讀——層次結構

    Caffe代碼閱讀——層次結構

    機器學習 2017-12-12 瀏覽: 查看評論

    Caffe是一款優秀的深度神經網絡的開源軟件,下面我們來聊聊它的源代碼以及它的實現。Caffe的代碼整體上可讀性很好,架構比較清晰,閱讀代碼并不算是一件很困難的事情。不過在閱讀代碼之前還是要回答兩個問題: 閱讀代碼是為了什么? 閱讀到什么程度?(這個問題實際上和前面的問題相

    CNN--結構上的思考

    CNN--結構上的思考

    機器學習 2017-12-11 瀏覽: 查看評論

    前面我們通過幾個數值展示了幾個比較經典的網絡的一些特性,下面我們就花一點時間來仔細觀察CNN網絡的變化,首先是VGG在網絡結構上的一些思考,其次是Inception Module對于單層網絡內部的擴展,最后我們再來看看ResidualNet對于網絡計算的改變。當然,我們在介紹這些模型的同時還會聊一些

    CNN——架構上的一些數字

    CNN——架構上的一些數字

    機器學習 2017-12-11 瀏覽: 查看評論

    前面說了很多關于CNN的數值上的事,下面我們來看看網絡架構。網絡架構也是CNN的一個核心部分,由于CNN的特點是它的深度,所以深度模型的網絡架構給了人們無數的想象,于是也有了無數的前輩創造了各種各樣的模型。我們今天來看看那些經典的模型,不是從感性的角度上去觀看,而是從理性的角度

    卷積層(3)

    卷積層(3)

    機器學習 2017-12-10 瀏覽: 查看評論

    上回說完了卷積層的線性部分,這次來聊聊非線性部分。其實在此之前我們在聊全連接層的時候就已經說過兩個非線性部分的函數: Sigmoid Tanh 而且進入了深度網絡學習的過程中,前輩們又發現了另一個好用的非線性函數,那就是ReLU,全稱Rectify Linear Unit。它的函數形式是這樣

    卷積層(2)

    卷積層(2)

    機器學習 2017-12-10 瀏覽: 查看評論

    這一回我們來看看卷積層的解法。我們將采用兩種方法求解: 一種是實力派解法 一種是軟件庫中常用的套路&mdash;&mdash;整容后的偶像派解法。 這里需要一個小例子,我們假定一個1*5*5的輸入,卷積層的維度是1*1*3*3,同時stride=1,padding=0。最終的輸出是1*3*3。 這里先畫

    卷積層(1)

    卷積層(1)

    機器學習 2017-12-10 瀏覽: 查看評論

    前面聊了3期全連接層,下面先扔下它,看看卷積神經網絡的另外一個重量級組成部分&mdash;&mdash;卷積層。 關于卷積層的具體計算方式在這里就不多說了,和全連接層類似,由線性部分和非線性部分組成,一會兒直接看代碼就好。關于卷積層的計算方法,現在一般來說大家的實現方式都是用相關

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