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標簽 > 谷歌
谷歌公司（Google Inc.）成立于1998年9月4日，由拉里·佩奇和謝爾蓋·布林共同創(chuàng)建，被公認為全球最大的搜索引擎。谷歌是一家位于美國的跨國科技企業(yè)，業(yè)務包括互聯(lián)網(wǎng)搜索、云計算、廣告技術等。2017年12月13日，谷歌正式宣布谷歌AI中國中心（Google AI China Center）在北京成立。
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我們已經(jīng)了解了模型的主要部分，接下來我們看一下各種向量或張量（譯注：張量概念是矢量概念的推廣，可以簡單理解矢量是一階張量、矩陣是二階張量。）是怎樣在模型...
谷歌人工智能量子（Google AI Quantum）團隊最近發(fā)表了兩篇論文，介紹了他們在理解量子計算機學習任務方面取得的新進展。
2019-01-07 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡 2842 0
自動駕駛汽車的研發(fā)已經(jīng)成為全球熱潮。無論是像谷歌、百度、Uber這樣的互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還是豐田、通用、福特這樣的老牌汽車制造商，都在以大量的人力、資金向自動...
語音合成的目標是使得計算機能夠發(fā)出跟人一樣自然流暢且?guī)в懈星榈穆曇?，斯坦福的學者嘗試基于Tacotron實現(xiàn)了一個StoryTime模型，該模型依賴于一...
當然，AI編舞也不是完全不具備創(chuàng)造力。該技術可以畫出一張它所識別的不同舞蹈動作的“地圖”，并且推薦特定的動作序列。Henry解釋說, 它在動作之間轉換的...
2018-12-28 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能 3840 0
谷歌已經(jīng)證明了量子計算也能解決傳統(tǒng)機器學習中的圖像分類問題，而且隨著技術發(fā)展，量子計算機將在在學習能力上超越經(jīng)典的神經(jīng)網(wǎng)絡。
2018-12-27 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡 2857 0
大數(shù)據(jù)現(xiàn)狀分析 生態(tài)系統(tǒng)正在走向成熟
但大數(shù)據(jù)，從根本上說是“管道”。當然，大數(shù)據(jù)支持許多消費者或企業(yè)用戶體驗，但其核心是企業(yè)的技術：數(shù)據(jù)庫，分析等：而這后面幾乎沒人能看到東西運行。
2018-12-09 標簽：谷歌大數(shù)據(jù) 4939 0
近日，谷歌公司推出了一款新型圖像標注方式 “流體標注”，即采用機器學習來注釋分類標簽并勾勒出圖片中的每個對象和背景區(qū)域。谷歌表示其可將標記數(shù)據(jù)集的速度提高3倍。
BERT在中文數(shù)據(jù)集上的fine tune全攻略
Google此次開源的BERT是通過TensorFlow高級API—— tf.estimator進行封裝(wrapper)的。
2018-11-27 標簽：谷歌代碼TensorFlow 2.7萬 0
谷歌的研究人員提出了一種監(jiān)督學習方法來實現(xiàn)語音特征的聚類
那么它具體是怎么工作的呢？假設我們有四個人同時對著這個AI說話(這是個例子，模型其實可以處理更多的人)。那么每個人將會得到一個自己的RNN實例，擁有相同...
2018-11-16 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集 5266 0
BertModel是一個基本的BERT Transformer模型，包含一個summed token、位置和序列嵌入層，然后是一系列相同的self-at...
2018-11-13 標簽：谷歌TensorFlowPyTorch 1.4萬 0
預訓練（Pre-training）的成本是相當昂貴的（需要4到16個Cloud TPU訓練4天），但是對于每種語言來說都只需訓練一次（目前的模型僅限英語...
一種新型的基于情景記憶的模型，能夠讓智能體用“好奇心”探索環(huán)境
當你在超市中搜索時，心里可能會想：現(xiàn)在我在肉類區(qū)域，所以接下來可能到水產(chǎn)品區(qū)。這些都應該是相近的。如果你預測錯了，可能會驚訝：誒？怎么是蔬菜區(qū)？從而得到...
這篇論文介紹了使用這個接口將常規(guī)的Julia代碼編譯帶TPU的初步工作。這一方法不依賴跟蹤，而是利用Julia的靜態(tài)分析和編譯功能來編譯完整的程序，包括...
谷歌BERT模型的主體結構和創(chuàng)新點介紹 雙向語言模型的引入
通俗地說就是在輸入一句話的時候，隨機地選一些要預測的詞，然后用一個特殊的符號來代替它們。盡管模型最終還是會看到所有位置上的輸入信息，但由于需要預測的詞已...
谷歌和Idiap研究所的研究人員訓練了兩個獨立的神經(jīng)網(wǎng)絡
研究人員的語音過濾系統(tǒng)分為兩部分，包括LSTM模型和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(只有一個LSTM層)。第一個采用預處理的語音采樣和輸出揚聲器嵌入（即矢量形式的聲音表示...
2018-10-18 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別 5097 0
BERT在機器閱讀理解測試SQuAD1.1中表現(xiàn)出驚人的成績
如何來實現(xiàn)上下文全向預測呢？BERT 的作者建議使用 Transformer 模型。這個模型在《Attention Is All You Need》一文...
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