概述：从Github等渠道获得任何你可以找到的python代码，你应该具有足够的知识看懂代码但不一定明白代码的目的和功能。
三位从Mask R-CNN就开始合作的大神搭档，刚刚再次联手，一文“终结”了ImageNet预训练时代。
斯坦福研究人员最近提出了一种新方法对大模型使用附加机制进行训练后，可以阻止它对有害任务的适应。
1 Delphi与Mobileye合作开发全自动驾驶汽车技术 汽车配件供应商Delphi Automotive和Mobileye于23日宣布，将合作开发全自动驾驶系统。从2019年开始，汽车厂商将可以
选自arXiv 作者：Ziang Yan等 机器之心编译 参与：刘晓坤、黄小天 本文提出了一个名为 DeepDefense 的训练方案，其核心思想是把基于对抗性扰动的正则化项整合进分类目标函数，从而使模型可以学习直接而精确地防御对抗性攻击。在 MNIST、CIFAR-10 和 ImageNet 上的扩展实验证明了该方法可以显著提高不同深度学习模型对高强度对抗攻击的鲁棒性，同时还不会牺牲准确率。 虽然深度神经网络（DNN）在许多挑战性的计算机视觉任务中都取得了当前最优的表现，但在对抗样本（在人类感知上和真实图
1.感知机是什么？ 一种类型的ANN系统是以被称为感知器（perceptron）的单元为基础的，如图1所示。感知器以一个实数值向量作为输入，计算这些输入的线性组合，然后如果结果大于某个阈值就输出1，否
以下，全部来自老师最后一节课划重点时停留的当页ppt（复习到了但没考不要怪我，学了总有用；考了没复习到不要怪我，本文仅供参考）。
"词和句子的嵌入已成为所有基于深度学习的自然语言处理（NLP）系统的重要组成部分，它们在固定长度的稠密向量中编码单词和句子，以大幅度提高神经网络处理文本数据的能力。"
本文介绍的是CVPR2020 Oral论文《Large-Scale Object Detection in the Wild from Imbalanced Multi-Labels》，作者来自商汤搜索与决策团队与中科院自动化所。
本文章主要介绍上篇没有讲完的近似训练（层序softmax）以及窗口共现矩阵词向量表示法，并且最后给大家分享一下作者最近收集的一大波视频资料，千万不要错过哦！！
评估指标不仅仅在培训结束时发挥作用，并且也是整个培训过程中智能体进化的关键驱动因素。
选自arXiv 作者：叶承曦（Chengxi Ye) 、杨叶舟 （Yezhou Yang) 、Cornelia Fermüller、Yiannis Aloimonos 机器之心编辑部 近日，马里兰大学和亚利桑那州立大学的研究者叶承羲、杨叶舟、Cornelia Fermüller、Yiannis Aloimonos 发表了一篇论文《On the Importance of Consistency in Training Deep Neural Networks》，在此文章中作者们对神经网络多年以来存在的训练一
进入 4 月，眼看着 2021 年已经过了三分之一，对于年初自己立下的各种Flag：晋升到团队主管、涨薪20%、换一个共事同事更好相处的工作、让自己技术能力再进一个级别……看着写在屏幕上的目标，你，实现多少了呢？ 这里并不是给你贩卖焦虑，但现实就是很残酷：你身边的人一个个奔着自己的目标，实现了跳槽大厂、升职加薪，而只有你原地踏步，留在小厂里继续做着让你不满甚至有些抱怨的业务开发。 你说道理你都懂，可自己现在这个能力水平就是很难实现去大厂的目标。这里我要叨叨几句了：既然对目前的现状不满意，那就要想着改变。改
今年二月份，UC Berkeley和Stanford一帮人在arXiv贴了一篇文章： SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and<0.5MB model size（https://arxiv.org/abs/1602.07360） 这篇文章做成了许多人梦寐以求的事——压缩神经网络参数。但和以往不同，原作不是在前人网络基础上修修补补（例如Deep Compression），而是自己设计了一个全新的网络，它用了比AlexNet
本篇文章基于机器学习来分析下西洋跳棋学习问题。 从1989年开始，美国艾尔伯特大学的计算机科学家Jonathan Schaeffer和同事就致力于开发西洋跳棋人工智能程序。 通过研究5万亿亿个跳棋位置，研究人员于16年4月完成了切努克终极程序，它是无法被击败的——就算人类智力发挥到极限，也只能跟它打个平手。
问题导读 1.什么是机器学习模型？ 2.机器学习数学符号是如何认识的？ 3.损失函数的作用是什么？ 我们可能听说过机器学习、深度学习。可是我们可能觉得非常神秘或则难懂。有这种感觉，是因为对人工智能缺乏了解造成的。深度学习和我们的传统编程其实是差不多的，关键是我们要懂里面的逻辑，或则说知识，或则说门道，懂了这些，我们机器学习就会比较简单了。这里给大家说说，我们经常听到的“模型”，什么是机器学习模型，模型训练，怎么个训练法。 提前说明的是，这里我们举例，举例的时候大家可能看到一些特殊的符号就懵逼了，其实这都是我们的错觉造成的，比如2的N次方，我们知道它是2*2*2.。N，这是它表示的含义。可能当我们看到
阿联酋起源人工智能研究院（IIAI）科学家提出了一种新颖的人脸关键点检测方法PIPNet，通过融合坐标回归和热力图回归的优势，并结合半监督学习充分利用大量无标注数据提升跨域的泛化性能，最终得到一个又快又准又稳的人脸关键点检测器。相关论文已被IJCV 2021接收。
选自Stanford 机器之心编译 参与：路雪、蒋思源 韩松，2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文，ESE 稀疏神经网络推理引擎获得 FPGA'17 最佳论文，对业界影响深远。他的研究成果在 NVIDIA、Google、Facebook 得到广泛应用，博士期间创立了深鉴科技，2018 年将任职 MIT 助理教授
欢迎大家来到图像分类专栏，类别不平衡时是很常见的问题，本文介绍了类别不平衡图像分类算法的发展现状，供大家参考学习。
在一系列类似规模的开源模型（包括Mistral-7B、SOLAR-10.7B、Gemma-7B、DeepSeek-Coder-7B-Base-v1.5等）中，表现最佳。
选自Google Research 作者：Maithra Raghu 机器之心编译 参与：李泽南、路雪 SVCCA 是谷歌大脑提出的一个简单、可扩展的工具，可以帮助开发者获知各类深度神经网络在训练过程中模型内部的表征，为开发者们带来洞见。该工作的论文已经被 NIPS 2017 大会接收，在下周举行的大会上，谷歌还将更深入展示新工具的特点。 深度神经网络（DNN）促使计算机视觉、语言理解和语音识别领域出现了前所未有的进步。但是这些成功也伴随着新的挑战。尤其是，和之前很多机器学习方法不同，DNN 易受分类中的对
Longformer是一种可高效处理长文本的模型，出自AllenAI 2020年4月10日。目前已经开源，而且可以通过huggingface快速使用
自然语言处理问题中，一般以词作为基本单元，例如我们想要分析"我去过华盛顿州"这句话的情感，一般的做法是先将这句话进行分词，变成我，去过，华盛顿州，由于神经网络无法处理词，所以我们需要将这些词通过某些办法映射成词向量。词向量是用来表示词的向量，也可被认为是词的特征向量。把词映射为实数域向量的技术也叫词嵌入（word embedding）
AlphaGo的分析 最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成： 1. 走棋网络(Policy Network)，给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。 2. 快速走子(Fast rollout)，目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。 3. 估值网络(Value Network)，给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。 4. 蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search，MCTS)
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。 AlphaGo这个系统主要由几个部分组成： 1、走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一
一、战略管理工具 1、Swot分析矩阵 它是指企业外部环境和内部条件分析，从而寻找二者最佳可行战略组合的一种分析工具。“S”代表企业的优势或长处（Strengths)，“W”代表企业的劣势或弱点（We
逛超市时，准备买的东西你总会忘记一样；在回家的路上，你总是忘了去干洗店取衣服。毕业一年，很多大学同学的名字你可能已经想不起来了。
做了这么多年项目，不知道你有没有发现一个有趣的现象：有时候面对同一个问题，当我们对它的定义不同，往往最终解决方案的差异也会非常大。 拿我司之前的一个需求来说，客户要求将一份带有大量文字介绍的图片报告转换成 PDF 格式，以方便用户下载。但由于每张图片具体说明信息不同，所以难免会出现一些排版格式的错误。 于是，我们项目组的一位技术骨干提出了一个看似“完美”的解决方案： 利用后台渲染技术，在服务器端的浏览器进程中渲染页面，再将渲染好的页面通过浏览器后台进程转存为 PDF 文档，并通过云端的大规模存储服务缓存；
作者简介 杨春勤，携程高级项目经理。目前负责携程黄埔训练营，致力于通过OK制和OKR的培训传播，释放团队创业激情、提升产品研发效率。 引言 携程集团内火车票SBU这四年来创新创业高速发展形成地上交通业
本篇文章是感知机详解的继续，看本篇文章前最好先看上一篇文章或者有响应的神经网络学习与应用基础。 图1 多层前馈网络的决策区域 这里显示的网络是用来训练识别10种出现在“h_d”（例如“had”，“hi
驱动一个数字人往往被拆分为追踪(Tracking)与重定向(Retargeting)两个环节。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 近年来，BERT 系列模型成了应用最广的预训练语言模型，随着模型性能的提升，其参数规模不断增大，推理速度也急剧提升，导致原始模型必须部署在高端的GPU 显卡上，甚至部分模型需要多块显卡才能正常运行。 在移动智能终端品类越发多样的时代，为了让预训练语言模型可以顺利部署在算力和存储空间都受限的移动终端，对预训练语言模型的压缩是必不可少的。本文将介绍针对BERT（以Transformer Block 堆叠而成的深度模型）的压缩方法。 01 BERT模型分析
协同训练算法是机器学习中半监督学习的主要方法之一，通过多个学习器的相互协作探索无标记数据中的有效信息。为了深入了解协同训练的发展，把握当前研究的热点和趋势，本文对现有协同训练算法进行整理和总结，并按照改进策略对相关方法进行分类，对一些典型方法进行详细介绍。其目的在于了解现有方法优势，发现仍然存在的问题，提出改进策略和建议，并对未来的发展趋势进行预测和展望。
驱动一个数字人往往被拆分为追踪 (Tracking) 与重定向 (Retargeting) 两个环节。追踪由专业的面部捕捉设备及其辅助算法完成，负责记录演员的面部动作信息，重定向则是将捕捉到的动作信息迁移到新的角色。在传统的流程中，这两个环节往往是分离的两套体系，难以融合，且两个环节都有大量不可控的人工发挥成分，互相影响。
English Terminology中文术语neural networks神经网络activation function激活函数hyperbolic tangent双曲正切函数bias units偏置项activation激活值forward propagation前向传播feedforward neural network前馈神经网络Backpropagation Algorithm反向传播算法(batch) gradient descent（批量）梯度下降法(overall) cost functio
AI视频模型Sora爆火之后，Meta、谷歌等大厂纷纷下场做研究，追赶OpenAI的步伐。
作者一直坚信：杰出人物通过年复一年的刻意练习，在漫长而艰苦的过程中一步一步改进，终于练就了它们杰出的能力。除此以外没有捷径可走。 但是我们的社会中，持续时间最久，也最根深蒂固的一个信念就是：在确定人们能力的时候，天生的才华发挥着重要的作用。下面有两个例子就是关于两个“天才”的。
我们常常会思考一个问题，当我们重重的击打机器人的外壳、甚至用烈火炙烤它们时，它们会感到“痛”吗？ 在电影《超能查派》里，当机器人查派还是没有思想的机械战警时，它可以直面枪林弹雨。可当它拥有了自己的思想之后，就会感到燃烧瓶砸到身上带来的痛楚，甚至会因此而感受到恐惧。 很多时候，我们会把机器人有没有知觉和机器人是否是“人”划上等号。不过，虽然现在的机器人距离“人”还有点遥远，但我们已经可以让它们感受到痛觉了。 机器人也会痛？PETR的成员在哪里？ 首先，关于机器痛觉这件事就是一个哲学概念。剑桥大学甚至做了一
如果机器人拥有痛觉，这个世界会怎样脑极体2017-12-28 09:35收藏1评论1人工智能 📷 我们常常会思考一个问题，当我们重重的击打机器人的外壳、甚至用烈火炙烤它们时，它们会感到“痛”吗？ 在电影《超能查派》里，当机器人查派还是没有思想的机械战警时，它可以直面枪林弹雨。可当它拥有了自己的思想之后，就会感到燃烧瓶砸到身上带来的痛楚，甚至会因此而感受到恐惧。 很多时候，我们会把机器人有没有知觉和机器人是否是“人”划上等号。不过，虽然现在的机器人距离“人”还有点遥远，但我们已经可以让它们感受到痛觉了。 机器
在AlphaGo战胜人类围棋顶尖高手之际，本文简单探讨了投资AlphaGo系统模块与训练数据以及可行性。并将其实现逻辑与郝伯特•西蒙过程理性算法比较。文章最后讨论了如何应用投资AlphaGo系统为人类服务。
在AlphaGo战胜人类围棋顶尖高手之际，本文简单探讨了投资AlphaGo系统模块与训练数据以及可行性。并将其实现逻辑与郝伯特·西蒙过程理性算法比较。文章最后讨论了如何应用投资AlphaGo系统为人类
若你是做NLP的，一定对词向量很亲切，若你是做推荐的，对词向量也一定不会陌生，以词向量为代表的序列向量化方法已经成为机器学习中必不可少的实战利器。
选自arXiv 作者：Alexandre Attia、Sharone Dayan 机器之心编译 参与：Panda、黄小天、蒋思源 模仿学习是学习器尝试模仿专家行为从而获取最佳性能的一系列任务。目前主流方法包括监督式模仿学习、随机混合迭代学习和数据聚合模拟学习等方法。本论文全面概述了当前的模拟学习算法及其收敛性保障，有助于读者深入了解这一领域。 模仿学习（Imitation Learning）背后的原理是是通过隐含地给学习器关于这个世界的先验信息，就能执行、学习人类行为。在模仿学习任务中，智能体（agent）
最近被 Google 的 BERT （Bidirectional Encoder Representations from Transfoemers）模型给刷屏了。该模型破了 NLP 界的 11 项纪录，所以这两周特意挑选这篇论文来满足好奇心。第一作者还在 Reddit 上进行了解答，具体可以戳：这里。为了方便学习，我翻译了这篇解读（只包含正文）：BERT 论文 - 第一作者的 Reddit 解读说明翻译
1985年，Powell提出了多变量插值的径向基函数（Radical Basis Function,RBF）方法。1988年，Moody和Darken提出了一种神经网络结构，即RBF神经网络，属于前向神经网络类型，它能够以任意精度逼近任意连续函数，特别适合于解决分类问题。 RBF网络的结构与多层前向网络类似，它是一种三层前向网络。输入层由信号源节点组成；第二层为隐含层，隐单元数视所描述问题的需要而定，隐单元的变换函数RBF是对中心点径向对称且衰减的非负非线性函数；第三层为输出层，它对输入模式的作用做出响应
毫无疑问，3d方向，是非常值得研究的，包括深度估计，立体匹配，3d检测（包括单目，双目，lidar和rgbd，19年也终于出现了真正的点云卷积pointconv），3d分割，三维重建，3dlandmark，并且我个人认为如何减少3d标注，完全使用多视图几何做是一个很有意义，有前途，并且有挑战的方向。3d部分具体说来包括：
选自Google Research 作者：Tara N. Sainath、Yonghui Wu 机器之心编译 参与：刘晓坤、李泽南 近日，谷歌发表博客介绍了他们对端到端语音识别模型的最新研究成果，新模型结合了多种优化算法提升 LAS 模型的性能。相较于分离训练的传统系统，新方法充分地发挥了联合训练的优势，在语音搜索任务中取得了当前业内最低的词错率结果。 当前最佳语音搜索模型 传统自动语音识别系统（ASR）一直被谷歌的多种语音搜索应用所使用，它由声学模型（AM）、发音模型（PM）和语言模型（LM）组成，所有这
Yann LeCun 邀请我出席本周在纽约大学举行的首届“人工智能的未来”学术研讨会，人工智能领域的多位重量级人士齐聚一堂，讨论这项技术的现况及未来发展。我在此想要说的是，深度学习这项新的软件模型为何
作者：张 旭 编辑：祝鑫泉 Object Detection系列（一） R-FCN R-FCN简介 上面这张图在这个系列文章中都会出现，可以看到，在时间轴上R-FCN并不应该出现在第五篇中，但是
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
