DeepMind為視覺問題回答提出了一種新的硬注意力機(jī)制

然而，在基于梯度的學(xué)習(xí)框架（如深度學(xué)習(xí)）中存在一個(gè)關(guān)鍵的缺點(diǎn)：因?yàn)檫x擇要處理的信息的過程是離散化的，因此也就是不可微分的，所以梯度不能反向傳播到選擇機(jī)制...

2018-08-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 6469 0

利用TensorFlow.js，D3.js 和 Web 的力量使訓(xùn)練模型的過程可視化

TensorFlow.js 將機(jī)器學(xué)習(xí)引入 JavaScript 和 Web。 我們將利用這個(gè)很棒的框架來構(gòu)建一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個(gè)模型將能夠按大聯(lián)...

2018-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 7291 0

淺析人工智能在粒子物理學(xué)中的重要作用

這么海量的數(shù)據(jù)，給存儲(chǔ)和分析帶來了極大難題。幸運(yùn)的是，粒子物理學(xué)家不必自己處理所有這些數(shù)據(jù)。他們與一種稱為機(jī)器學(xué)習(xí)的人工智能（AI）攜手合作，來處理這些數(shù)據(jù)。

2018-08-08 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4391 0

人工智能使用的數(shù)據(jù)集多存在性別歧視和種族主義

近年來，研究人員開始由上述提取式生成轉(zhuǎn)向抽象概括，這種技術(shù)使用神經(jīng)語言模型來動(dòng)態(tài)生成文本，缺點(diǎn)是模型為了“連貫性”會(huì)生成不少無意義內(nèi)容。對(duì)此，斯坦福大學(xué)...

2018-08-08 標(biāo)簽：算法人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5536 0

Black Hat 大會(huì)將關(guān)注的三大趨勢(shì)：加密貨幣、醫(yī)療設(shè)備、機(jī)器學(xué)習(xí)

黑帽大會(huì)簡報(bào)（Briefings）將主要關(guān)注區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施和加密貨幣錢包研究。這些領(lǐng)域應(yīng)該會(huì)是這次大會(huì)的關(guān)注焦點(diǎn)，其部分原因在于黑客攻擊事件頻發(fā)，例如，...

2018-08-06 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)加密貨幣 3884 0

打造一款機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品、或進(jìn)行有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)研究所需要的數(shù)學(xué)背景

在沒有首先自己推導(dǎo)出梯度的情況下，這行代碼的意義可能沒有那么顯而易見。在我們的代碼中，對(duì)于滿足條件的所有元素，會(huì)將upstream梯度（grad）中的所...

2018-08-05 標(biāo)簽：代碼數(shù)學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí) 3411 0

OpenCV上八種不同的目標(biāo)追蹤算法

對(duì)于3.3以上的版本，每個(gè)追蹤器可以用各自的函數(shù)創(chuàng)造，如cv2. TrackerKCF_create。詞典OPENCV_OBJECT_TRACKERS包...

2018-08-05 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)追蹤算法OpenCV 3.3萬 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中所需要的數(shù)學(xué)知識(shí)介紹

數(shù)學(xué)和代碼在機(jī)器學(xué)習(xí)研究中通常是高度混合的。大多數(shù)情況下，代碼都是直接從數(shù)學(xué)邏輯中形成，并且能用代碼語法展示出數(shù)學(xué)表示法。其實(shí)現(xiàn)在一些數(shù)據(jù)科學(xué)框架（例如...

2018-08-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4500 0

機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法中梯度下降,牛頓法和擬牛頓法的優(yōu)缺點(diǎn)詳細(xì)介紹

梯度下降法實(shí)現(xiàn)簡單，當(dāng)目標(biāo)函數(shù)是凸函數(shù)時(shí)，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優(yōu)解，梯度下降法的速度也未必是最快的。

2018-08-04 標(biāo)簽：優(yōu)化算法函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 5.2萬 0

如何通過眼球的運(yùn)動(dòng)預(yù)測(cè)出測(cè)試對(duì)象的個(gè)性

要研究受試者的性格，傳統(tǒng)的方法只有通過一系列的性格測(cè)試問卷才能得到，并且還包含了很大程度上的主觀判斷。在考慮到眼球運(yùn)動(dòng)和性格特質(zhì)的間的關(guān)系后，科學(xué)家們提...

2018-08-03 標(biāo)簽：智能手機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 3672 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的100天作戰(zhàn)計(jì)劃與教程

其實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)涵蓋的知識(shí)面非常多，而且不僅要學(xué)習(xí)理論還有實(shí)踐同樣不能忽視。如果基礎(chǔ)薄弱，學(xué)習(xí)起來肯定是會(huì)遇到很多困難的，但就一定不行嗎？如何在基礎(chǔ)薄弱的條...

2018-08-03 標(biāo)簽：人工智能數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí) 4635 0

Dave Smith使用Excel電子表格深入淺出地講解了SVD++的原理

我們將創(chuàng)建的SVD++模型（奇異值分解逼近）和Simon Funk的博客文章Netflix Update: Try This at Home中提到差不多...

2018-08-03 標(biāo)簽：ExcelSVD機(jī)器學(xué)習(xí) 6033 0

深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層智能學(xué)習(xí)推動(dòng)人工智能！

機(jī)器學(xué)習(xí)使計(jì)算機(jī)能夠處理迄今為止僅由人執(zhí)行的任務(wù)。從駕駛汽車到翻譯語言，機(jī)器學(xué)習(xí)正在推動(dòng)人工智能爆炸式的增長，幫助軟件理解混亂而不可預(yù)知的真實(shí)世界。 但...

2018-08-03 標(biāo)簽：AI人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4139 0

如何使算法公平?如何定義“公平”?

研究算法偏差的研究人員表示，有很多方法可以定義公平，但這些方法有時(shí)相互矛盾。想象一下，在刑事司法系統(tǒng)中使用的算法會(huì)將分?jǐn)?shù)分配給兩組（藍(lán)色組和紫色組），因...

2018-08-02 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 4702 0

4分鐘訓(xùn)練好AlexNet，6.6分鐘訓(xùn)練好ResNet-50，創(chuàng)造了AI訓(xùn)練世界新紀(jì)錄

為了充分利用大規(guī)模集群算力以達(dá)到提升訓(xùn)練速度的目的，人們不斷的提升batch size大小，這是因?yàn)楦蟮腷atch size允許我們?cè)跀U(kuò)展GPU數(shù)量的...

2018-08-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2.8萬 0

數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。

很多人意識(shí)到了創(chuàng)建項(xiàng)目的價(jià)值，但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集，得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman，在他的博客...

2018-08-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 4040 0

AI技術(shù)可利用眼動(dòng)追蹤來識(shí)別人格特質(zhì)

南澳大利亞大學(xué)和斯圖加特大學(xué)的一個(gè)人工智能（AI）聯(lián)合項(xiàng)目，在一套先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）算法的加持下，能夠預(yù)測(cè)一個(gè)人的性格特質(zhì)。

2018-08-01 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4948 0