科學(xué)家真正信任人工智能之前，首先需要去理解機(jī)器是如何學(xué)習(xí)的

科學(xué)家正面臨一個(gè)復(fù)雜的問(wèn)題，就是算法公平到底意味著什么？像Vaithianathan這樣正在與公共組織協(xié)作去建立負(fù)責(zé)、高效的軟件的研究人員，必須解決的難...

2018-10-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4425 0

如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別并提取圖片中的文本內(nèi)容

需要進(jìn)行識(shí)別的主要是當(dāng)前沒(méi)有可用索引文本內(nèi)容的文件，包括圖片格式和還有一部分 PDF 文檔，但其實(shí)這部分文件只占所有文件的很小一部分，所以解決這個(gè)問(wèn)題很...

2018-10-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6萬(wàn) 0

在應(yīng)用層面了解遷移學(xué)習(xí)的原理及其優(yōu)勢(shì)

因?yàn)槲覀兪褂玫氖堑讓拥臉?gòu)建塊，我們可以輕松改變模型的某個(gè)單一部件（例如，將F.relu變?yōu)镕.sigmoid）。這樣做可以得到一個(gè)全新的模型架構(gòu)，它可能...

2018-10-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0

OpenAI的研究人員提出了一種全新的AI安全策略——迭代放大法

本文提出的迭代放大，是一種在確定性假設(shè)下為后續(xù)任務(wù)生成訓(xùn)練假設(shè)的方法。實(shí)際上，雖然人類不能在全局上直接把握復(fù)雜的問(wèn)題，但我們可以假設(shè)人類可以有效的評(píng)估復(fù)...

2018-10-26 標(biāo)簽：AI函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3470 0

深度文本匹配的簡(jiǎn)介,深度文本匹配在智能客服中的應(yīng)用

隨著深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和推薦系統(tǒng)領(lǐng)域中的成功運(yùn)用，近年來(lái)有很多研究致力于將深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型應(yīng)用于自然語(yǔ)言處理任務(wù)，以降低特征工程的成本。最早...

2018-10-26 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5556 0

Julia和TPU的結(jié)合意味著快速、易于表達(dá)的ML計(jì)算！

這篇論文介紹了使用這個(gè)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(lái)編譯完整的程序，包括...

2018-10-26 標(biāo)簽：谷歌編程語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí) 3113 0

深度分析AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和認(rèn)知計(jì)算

人工智能的發(fā)展曾經(jīng)經(jīng)歷過(guò)幾次起起伏伏，近來(lái)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)的推動(dòng)下又迎來(lái)了一波新的前所未有的高潮。

2018-10-25 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí) 3631 0

如何讓分類器預(yù)測(cè)目標(biāo)是否為“背景”的概率

我有一種能顯著改善這種情況的方法：不讓背景類別學(xué)習(xí)特征，只讓它學(xué)習(xí)一種可訓(xùn)練變量，即它的logit。這樣一來(lái)，背景類別不會(huì)被嵌入到某個(gè)具體的區(qū)域中，給那...

2018-10-24 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 4040 0

快速交付機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的經(jīng)驗(yàn)

由于團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)是在測(cè)試集上取得較優(yōu)表現(xiàn)，測(cè)試集實(shí)質(zhì)上描述了團(tuán)隊(duì)的目標(biāo)。因此，測(cè)試集應(yīng)當(dāng)反映產(chǎn)品或業(yè)務(wù)的需求。例如，如果你正創(chuàng)建一個(gè)基于自拍檢測(cè)皮膚狀況的...

2018-10-21 標(biāo)簽：圖像機(jī)器學(xué)習(xí) 2619 0

什么是人工智能以及如何使用它

機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理和人工智能(AI)都旨在將數(shù)據(jù)從人們生活中的簡(jiǎn)單部分轉(zhuǎn)換為認(rèn)知組件。最終，將會(huì)幫助人們做出更好的決策，保持競(jìng)爭(zhēng)力，并影響戰(zhàn)略方向。

2018-10-19 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 7239 0

理解Batch Normalization中Batch所代表具體含義的知識(shí)基礎(chǔ)

所謂“Mini-Batch”,是指的從訓(xùn)練數(shù)據(jù)全集T中隨機(jī)選擇的一個(gè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)子集合。假設(shè)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集合T包含N個(gè)樣本，而每個(gè)Mini-Batch的Batc...

2018-10-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.5萬(wàn) 0

Jeff Hawkins：要想建立人工智能，必先解釋人類智能

他的理論始于皮質(zhì)柱。所謂皮質(zhì)柱，指的是大腦皮質(zhì)的基本功能單位，又稱功能柱。它是新皮質(zhì)的重要組合部分，新皮質(zhì)是哺乳動(dòng)物大腦皮質(zhì)的大部分，與視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)人類語(yǔ)...

2018-10-18 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5526 0

HanLP分詞器提取關(guān)鍵詞的方法介紹

之前我有想過(guò)用機(jī)器學(xué)習(xí)的方法來(lái)進(jìn)行詞法分析，但是在項(xiàng)目中測(cè)試時(shí)正確率不夠。于是這時(shí)候便有了 HanLP-漢語(yǔ)言處理包 來(lái)進(jìn)行提取關(guān)鍵詞的想法。

2018-10-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 4554 0

納米結(jié)構(gòu)如何提高光學(xué)傳感器的靈敏度？

該團(tuán)隊(duì)研究的光子納米結(jié)構(gòu)由具有規(guī)則孔狀圖案的硅層組成，其上覆有由硫化物制成的量子點(diǎn)涂層。激光激發(fā)后，接近局部場(chǎng)放大的量子點(diǎn)，比在無(wú)序表面上發(fā)出了更多的光...

2018-10-15 標(biāo)簽：光學(xué)傳感器機(jī)器學(xué)習(xí)納米結(jié)構(gòu) 1628 0

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)提高光學(xué)傳感器靈敏度？

納米結(jié)構(gòu)的幾何形狀只要滿足特定條件，并匹配入射光的波長(zhǎng)，就能夠大幅提高光學(xué)傳感器的靈敏度。

2018-10-15 標(biāo)簽：傳感器機(jī)器學(xué)習(xí) 4953 0

如何通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能實(shí)現(xiàn)SDN？

服務(wù)提供商眼中的SDN現(xiàn)狀憑借其對(duì)網(wǎng)絡(luò)簡(jiǎn)化和新收入流的優(yōu)勢(shì)，軟件定義網(wǎng)絡(luò)無(wú)疑已經(jīng)引起了服務(wù)提供商的強(qiáng)烈興趣。

2018-10-14 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)SDN 4526 0

微軟新的機(jī)器學(xué)習(xí)框架核心產(chǎn)品機(jī)器學(xué)習(xí)引擎infer.NET的概述

感覺(jué)微軟對(duì)開(kāi)源上癮了。在開(kāi)源了跨平臺(tái)機(jī)器學(xué)習(xí)框架ML.NET之后，微軟又開(kāi)源了一個(gè)非常重要的機(jī)器學(xué)習(xí)框架：infer.NET，而且采用的還是MIT許可證。

2018-10-14 標(biāo)簽：微軟NET機(jī)器學(xué)習(xí) 4346 0