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美国为啥不担心日本“核废水”?

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深度解读 | 姜文《让子弹飞》

新疆曝光5起典型案例!

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专知

【专知荟萃21】视觉问答VQA知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家,附查看)

[https://www.linkedin.com/pulse/tutorial-question-answering-images-mateusz-malinowski/]
2017年11月21日

推荐系统顶会 RecSys2019 最佳论文奖出炉!可复现性成为焦点—18篇顶级会议只有7篇可以合理复现

为了回答这些问题,本文进行了一个系统的研究,我们分析了一些研究论文,这些论文使用深度学习的方法,为top-n推荐任务提出了新的算法方法。为此,我们浏览了KDD、SIGIR、TheWebConf
2019年9月17日

密歇根大学40页《20年目标检测综述》最新论文,带你全面了解目标检测方法

符合AutoML:未来的一个方向是使用神经结构搜索,减少设计检测模型时的人为干预(例如,如何设计引擎,如何设置锚盒)。AutoML可能是目标检测的未来。
2019年5月14日

用深度学习做文本摘要

https://towardsdatascience.com/text-summarization-using-deep-learning-6e379ed2e89c
2019年3月30日

可解释机器学习:打开黑盒之谜(238页书籍下载)

这本书不适合那些试图从头开始学习机器学习的人。如果您是机器学习的新手,有很多书籍和其他资源可以学习基础知识。作者推荐Hastie,Tibshirani,Friedman(2009)的书“The
2019年1月15日

打开人工智能黑箱:看最新16篇可解释深度学习文章,带您了解增强AI透明性

然后,我们根据这些方法的发展历史,系统地概述这些方法。我们还分析了这些方法的差异以及如何组合不同的体系结构。最后,简要概述了它们的应用,并讨论了未来可能的发展方向。
2019年1月13日

论文公布啦!腾讯AI Lab开源最大规模多标签图像数据集,刷新行业数据集基准

Lab公布的图像数据集ML-Images,包含了1800万图像和1.1万多种常见物体类别,在业内已公开的多标签图像数据集中规模最大,足以满足一般科研机构及中小企业的使用场景。此外,腾讯AI
2019年1月8日

专知开课啦!《深度学习: 算法到实战》, 中科院博士为你讲授!

张飞飞,江苏大学博士,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室联合培养。研究方向为深度学习,计算机视觉和图像处理等,在任意姿态人脸表情识别领域具有丰富经验。在CVPR,ACM
2018年12月20日

微软开源的深度学习模型转换工具MMdnn

152转换为PyTorch模型:https://github.com/Microsoft/MMdnn/blob/master/docs/tf2pytorch.md
2018年10月26日

DeepMind开源图深度学习(GraphDL)工具包,基于Tensorflow和Sonnet

图神经网络的输入包含了边的集合、点的集合以及全局属性,图神经网络的输出与输入具有同样的结构,但是属性却得到了更新,这就是Graph
2018年10月19日

2018年度第八届吴文俊人工智能科学技术奖获奖名单公示

http://www.wuwenjunkejijiang.cn/wj/news.aspx?pkid=13149&tid=13390
2018年10月9日

【ECCV2018】24篇论文代码实现

【导读】计算机视觉领域的顶级会议ECCV2018于9月8日在德国慕尼黑举办,前两天是workshop日程。在主会议正式开幕之前,让我们先来看看24位ECCV2018论文作者开源的论文实现代码~
2018年9月10日

CMU与谷歌大脑联合出品:62页PPT带你理解SQuAD大赛冠军--QANet

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2018年7月18日

Github上一些精致且实用的TensorFlow项目及相关论文

【导读】Github上有许多成熟的TensorFlow代码和模型,可以直接用于科研和工程中。本文会介绍其中一些与自动问答、机器翻译、风格转换等相关的精致且实用的项目。
2018年6月29日

人工智能的冬天,正在路上?

6.http://www.newsweek.com/autonomous-tesla-crashes-parked-fire-truck-california-freeway-789177
2018年5月31日

【院士报告】谭铁牛——人工智能:天使还是魔鬼?

人工智能(或机器智能)和人类智能各有所长.因此需要取长补短,融合多种智能模式的智能技术将在未来有广阔的应用前景。"人+机器"的组合将是人工智能研究的主流方向,"人机共存"将是人类社会的新常态。
2018年5月30日

中科院举办第六届学部学术年会——潘建伟、谭铁牛等5位院士给院士“科普”

5月29日上午,中国科学院第十九次院士大会举行学部第六届学术年会首场全体院士学术报告会。中科院外籍院士詹姆斯·弗雷泽·司徒塔特、保罗·纳斯和中科院院士潘建伟、武向平、谭铁牛分别作了学术报告。
2018年5月30日

【干货】一文深入理解机器学习模型可解释的必要性和重要性

有兴趣的读者也可以看看她在纽约时报的著名文章“人工智能的白人问题”,向我们展示了机器学习应用的例子,包括图像分类,犯罪风险预测,交付服务可用性等等,这些应用对黑人友善度太低了。
2018年5月30日

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2018年5月30日

【干货】理解特征工程Part 1——连续数值数据(附代码)

转换后的特征在上面的数据框架中得到了描述。正如我们所预期的,Income_log和Income_boxcox_lamba_0有相同的值。让我们来看看转换后收入特征与最优λ转换后的分布情况。
2018年5月29日

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2018年5月29日

教育部:3年内使高校教师党支书成“双带头人”

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2018年5月29日

习近平在两院院士大会上的讲话

——我们坚持党对科技事业的领导,健全党对科技工作的领导体制,发挥党的领导政治优势,深化对创新发展规律、科技管理规律、人才成长规律的认识,抓重大、抓尖端、抓基础,为我国科技事业发展提供了坚强政治保证。
2018年5月29日

【论文推荐】最新六篇图像描述生成相关论文—字符级推断、视觉解释、语义对齐、实体感知、确定性非自回归

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2018年5月29日

【论文推荐】最新七篇图像描述生成相关论文—CNN+CNN、对抗样本、显著性和上下文注意力、条件生成对抗网络、风格化

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2018年5月28日

中科院产业化发展令人振奋——刷新世界纪录,开展国际科技合作

2017年12月,国际知名数据公司IDC发布《2017人工智能行业白皮书》。在这份报告中,IDC首次提出人工智能进入2.0时代:以信息流技术为代表的新技术,将成为重新定义人工智能2.0时代的引领者。
2018年5月28日

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2018年5月28日

多所高校披露新入选“长江学者”名单,“双一流”大学获丰收

据吉林大学官网消息,吉林大学此次共有7人获聘为长江学者。其中,法学院房绍坤、通信工程学院孙晓颖、材料科学与工程学院王慧远3人入选“长江学者特聘教授”名单;汽车仿真与控制国家重点实验室Junmin
2018年5月28日

你真的会用 t-SNE 么?有关 t-SNE 的小技巧

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2018年5月28日

马云马化腾:基础研究够硬,中国应用科技才能真辉煌!

马云认为目前创新的主战场在企业内部,旧的生产关系已经不能适应生产力的发展。他说:“旧的生产关系往往会出现研而不发、发而不用、用而不灵,目前企业还是跟着院校走,未来的院校必须跟着企业走、跟着市场走。”
2018年5月27日

一份最新的人工智能10大主题Github Awesome知识资料清单!值得收藏

Lisp、Clojure、Crystal、Elixir、Erlang、Go、Haskell、Java、Javascript、Julia、.Net、Lua、Matlab、Objective
2018年5月27日

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2018年5月27日

计算机视觉领域顶会CVPR 2018 接受论文列表

https://github.com/amusi/daily-paper-computer-vision/blob/master/2018/cvpr2018-paper-list.csv
2018年5月26日

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2018年5月26日

【论文推荐】最新十篇目标跟踪相关论文—多帧光流跟踪、动态图学习、MV-YOLO、姿态估计、深度核相关滤波、Benchmark

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2018年5月26日

【论文笔记】用图卷积网络( GCN)来做语义角色标注

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2018年5月26日

黑魔法防御术:Ian Goodfellow对抗样本研究现状与未来方向综述

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2018年5月26日

【论文推荐】最新七篇行人再识别相关论文—多级高斯模型、密度自适应、注意力感知组成网络、图像-图像域适应、自适应采样

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2018年5月25日

音乐演奏家恐将失业,Facebook首次提出音乐风格翻译

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2018年5月25日

【专知翻译】利用TensorFlow.js在浏览器中进行深度学习

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2018年5月25日

人工智能时代的隐忧:“舒服至死”

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2018年5月25日

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2018年5月25日

【NAACL 2018】Self-attention考虑相对位置,谷歌Vaswani团队最新工作

BLEU。值得注意的是,作者观察到将相对位置和绝对位置表示结合在一起,并不会进一步改进翻译质量。作者描述了本文方法的一个有效实现,并将其转换为一个关系感知的自注意力机制(relation-aware
2018年5月25日

【ACL2018】什么都能GAN,无监督神经网络翻译新方法

http://www.iri.upc.edu/files/scidoc/2024-Unsupervised-person-image-synthesis-in-arbitrary-poses.pdf
2018年5月24日

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2018年5月24日

【论文推荐】最新八篇行人再识别相关论文—多级高斯模型、密度自适应、注意力感知组成网络、图像-图像域适应、自适应采样

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2018年5月24日

【专知翻译】利用TensorFlow.js在浏览器中进行深度学习

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2018年5月24日

【干货】Python机器学习机器学习项目实战3——模型解释与结果分析(附代码)

决策树通过从根节点对数据进行预测,逐渐遍历树中各个层次。例如,上述节点问题是:该建筑是否有一个小于或等于68.95的站点EUI?如果答案是肯定的,那么将进入右子节点,否则将进入左子节点。
2018年5月24日

耶鲁大学发布自然语言处理资源引擎TutorialBank: 让NLP学习不再困难

Projects”创建你自己的项目。除了来自我们语料库的相关资源列表之外,我们还推荐基于文本匹配的分类主题。我们计划通过探索标题和抽象对之间的关系来改进当前的baseline。示例输出如下:
2018年5月23日

【专知翻译】单个神经元的能力-神经网络视频教程1.3(Google 大脑Hugo Larochelle)

Larochelle在Youtube上的神经网络视频教程没有提供字幕(中文或英文),专知小组对Hugo
2018年5月23日
2018年5月23日

【CVPR2018论文笔记】非监督任意姿势人体图像合成

http://www.iri.upc.edu/files/scidoc/2024-Unsupervised-person-image-synthesis-in-arbitrary-poses.pdf
2018年5月23日

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2018年5月23日

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2018年5月22日

【干货】Python机器学习项目实战2——模型选择,超参数调整和评估(附代码)

trees)。诸如随机森林之类的bagging算法会对弱的学习器进行并行训练,并让他们投票(vote)进行预测,但像梯度增强这样的方法,将会依次训练学习器,并且每个学习器都“集中了”前面的所有错误。
2018年5月22日

【专知翻译】神经网络视频教程1.2——4种常见的激活函数(Hugo Larochelle)

Larochelle的这套神经网络视频教程进行了翻译,下面是该教程翻译的第二部《神经网络视频教程1.2——4种常用的激活函数(Hugo
2018年5月22日

【论文笔记】基于实体、属性和关系的知识表示学习

每个尾实体关联的头实体的个数做为Eh。对于属性性别,属性值“男性”如果做为一个尾实体,其对应头实体则是数以亿计的人名。如果将其看做关系,TransE和它的拓展模型会取得很差的效果。
2018年5月22日
2018年5月22日

中科院公众科学日:触摸真实的“科学大院”

上午10点,大气物理所的科普达人魏科,站在消融的小企鹅面前,给孩子们作了“冰雕——融化的世界”科普讲座,边讲边同时做了一场手机在线视频直播。工作人员说,高峰时在线观众达到了9.5万人……(王佳雯)
2018年5月22日

【干货】Python机器学习项目实战1(附代码)

现在,数据清理这个乏味但必要的步骤已经完成,我们可以继续探索我们的数据!探索性数据分析(EDA)是一个开放式的过程,我们可以计算统计数据,并画图去发现数据中的趋势,异常,模式或关系。(trends,
2018年5月21日

机器学习领域顶会ICML 2018 接受论文列表

【导读】机器学习领域最具影响力的学术会议之一的ICML将于2018年7月10日-15日在瑞典斯德哥尔摩举行。ICML是机器学习领域顶级会议,由国际机器学习协会(International
2018年5月21日

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2018年5月21日

我国科技期刊数量世界第三 质量不高如何做强

彭斌说,大型出版机构拥有功能完善的集采编、出版、发布、信息服务为一体的数字化出版平台。而“小作坊”式的出版方式难以满足信息时代数字化、网络化的出版、传播和信息服务需求。
2018年5月21日
2018年5月21日

【ACL2018】文本问答新思路,动态空间记忆网络进行视觉推理

线段,圆,长方形,和它们的大小和位置,求一个问题:在图中的形状有多少个相交的点。因此,由于位置和大小可以用数字表示,形状也可以用数字表示,因此,数据的描述本身就是一组向量。
2018年5月21日

【专知翻译】神经网络视频教程1.2——4种常见的激活函数(Hugo Larochelle)

Larochelle的这套神经网络视频教程进行了翻译,下面是该教程翻译的第二部《神经网络视频教程1.2——4种常用的激活函数(Hugo
2018年5月21日

【NLP专题】斯坦福CS224n课程笔记03:词向量表示(2)——深入探究词向量

【导读】专知内容组近期将会推出自然语言处理、计算机视觉等国外经典课程笔记系列。我们将首先介绍基于深度学习的自然语言处理的相关知识及应用。本系列博文基于斯坦福CS224n
2018年5月20日

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2018年5月20日

【专知翻译】神经网络视频教程1.1——人工神经元(Hugo Larochelle)

Larochelle在Youtube上的神经网络视频教程没有提供字幕(中文或英文),专知小组对Hugo
2018年5月20日

中科院自动化所:欢迎来到人工智能王国-第14界公众科学日

此次开放日主要通过人工智能+、脑科学+、走进实验室和科普报告四大板块集中向公众集中展现了自动化所在类脑智能、自主进化、人工智能方面的创新发展成果。
2018年5月20日

10篇必读的机器学习干货文章

http://amid.fish/reproducing-deep-rl?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
2018年5月20日

赶超摩尔定律,NIPS2018提交论文达到8000篇!AI论文价值何在?

目前机器学习和人工智能的所谓“研究”,水准太低。不过最大价值在于,让研究生做论文的目的,更重要的是训练和培养学生研究方法、研究思想、研究技能、研究品味。
2018年5月20日

一文讲述CNN与视觉系统的爱恨情仇,15个关键问答集锦

https://neuroecology.wordpress.com/2018/05/12/what-hasnt-deep-learning-replicated-from-the-brain/
2018年5月19日
2018年5月19日

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2018年5月19日

【NLP专题】斯坦福CS224n课程笔记02:词向量表示(1)

【导读】专知内容组近期将会推出自然语言处理、计算机视觉等国外经典课程笔记系列。我们将首先介绍基于深度学习的自然语言处理的相关知识及应用。本系列博文基于斯坦福CS224n
2018年5月19日

【专知翻译】神经网络视频教程1.1——人工神经元(Hugo Larochelle)

Larochelle在Youtube上的神经网络视频教程没有提供字幕(中文或英文),专知小组对Hugo
2018年5月19日

过来人谈为什么报考国科大:科研教学并重,面向国际科技前沿

http://news.ucas.ac.cn/index.php?option=com_content&view=article&id=484650&catid=396&Itemid=310
2018年5月18日

一部人工智能的口述史,人工智能先驱们Hinton, Bengio, Lecun等人的访谈实录

Times)的记者同时也是即将出版的《人工智能历史》的作者):神经网络的概念可以追溯到20世纪40年代——一种计算机系统的概念,它可以模拟大脑中的神经元网络。但是一个叫弗兰克·罗森布拉特(Frank
2018年5月18日

贝叶斯网络之父Judea Pearl:要建立真正的人工智能,少不了因果推理

当机器人一直忽略一些软件模块时,这对我们来说就是一个明显的迹象。还有当机器人遵循一部分软件模块的建议而不听另外模块的建议时,当机器人忽略那些维持行为规范的模块的建议时,当机器人停止遵循这些模块时。
2018年5月18日

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2018年5月18日
2018年5月18日

抓住人工智能发展机遇 打造新时代智能经济体

世界智能大会是面对新形势新需求,把握人工智能发展的重大历史机遇,引领世界人工智能发展新潮流的重要国际学术会议,是围绕世界科技发展的前沿、经济社会发展的需求、服务于创新驱动发展重大战略部署的重要举措。
2018年5月17日
2018年5月17日

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2018年5月17日

Smart Compose:神经网络辅助写邮件

Compose功能,这是Gmail中的一个新特性,可以在用户键入文字的过程中,使用机器学习算法交互式的提供句子补全建议,帮助用户提高邮件写作速度。本功能基于Smart
2018年5月17日

【干货】还在自己写训练过程么?你需要一个训练引擎

我们知道,idea和设计实验靠个人的积累和灵感,处理数据是整个流程中相对复杂和细致的工作,而实现模型,是重中之重。当我们终于把模型构建完,我们还要训练和测试。
2018年5月17日

【论文笔记】自注意力机制学习句子embedding

请加专知小助手微信(扫一扫如下二维码添加),加入专知主题群(请备注主题类型:AI、NLP、CV、
2018年5月17日

中国高校国际学术影响力报告:浙大发文量居首,清华大学高被引论文最多

在ESI的22个学科分类中,中国高校入选数量最多的学科是化学(120所),其次是工程学(117所)。超过50所高校入选的学科有材料科学(95所)、临床医学(79所)、生物学与生物化学(50所)。
2018年5月17日

【NLP专题】斯坦福CS224n课程笔记01:自然语言处理与深度学习简介

与标准机器学习相比,表示学习试图自动学习好的特性或表示。深度学习算法尝试学习(多层)表示,如下图,这里有:h1、h2、h3和输出h4,从“原始”输入x(例如声音、像素、字符或单词)来学习表示。
2018年5月16日

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2018年5月16日

牛津大学计算机系主任:如何把控人工智能

http://news.sciencenet.cn/htmlnews/2018/5/412244.shtm
2018年5月16日

“X+AI”:中国电科布局新一代人工智能

中国电科副总经理、中国工程院院士吴曼青介绍,在行业+AI方面,面向新型智慧城市、安防、法院、平安城市、空管、大型公共场所、医疗等行业,中国电科布局推出了城市中枢系统、AI
2018年5月16日
2018年5月16日

人工智能领域顶会IJCAI 2018 接受论文列表

篇有效投稿,710篇论文被接收,接收率为20%。详细录用名单日前已经公布,可参见:http://www.ijcai-18.org/accepted-papers/
2018年5月16日

【预告】2018首届人工智能国际院长论坛将在西安举行,4位院士30位专家领衔

中山大学智能工程学院成立于2017年5月,作为深圳校区新工科新建院系之一,智能工程学院立足于国家战略发展需求,致力于培养具有领袖气质的工程师以及能够解决工程问题的科学家。
2018年5月16日

ICML2018论文公布!一文了解机器学习最新热议论文和研究热点

Brain、DeepMind、Facebook、微软和各大高校等。专知整理了Twitter上的关注度比较热的一些论文,供大家了解,最新关于机器学习的一些热门研究方向!
2018年5月13日

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2018年5月10日

【最新PyTorch0.4.0教程01】PyTorch的动态计算图深入浅出

这种方式的好处是框架能够对预先定义的网络进行多种优化处理,从而运行的更高效。但缺点也非常明显,即不够灵活,而且被优化后的网络,对用户不友好,调试时难以轻松知道程序的状态,
2018年4月30日

Python网络爬虫与信息抽取笔记02 requests库入门

https://www.bilibili.com/video/av9784617?from=search&seid=240663710546169136
2018年4月26日

禁芯事件引行业专家大讨论—— 中兴之危,中国“芯”机?

北京某高校研究所一位要求匿名的学者告诉记者,主要是业界不会给迭代的机会。这是因为,一方面,市场上已经存在性能优越的芯片,甚至成本也更低;另一方面,应用厂商思维固化,没有耐心去等待国产芯片迭代。
2018年4月26日

【Wikidata】维基数据详解

【导读】维基数据(Wikidata)是一个具有超过4600万个数据项的维基数据库,本文介绍了利用SPARQL方法对维基数据进行查询等操作,以便大家对维基数据有更深入的了解。
2018年4月26日
2018年4月26日

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2018年4月26日

【WWW2018】网络表示学习Tutorial(附下载)

Ying:斯坦福大学计算机科学博士。他的研究重点是应用在网络数据上的深度学习算法,并将这些方法应用于推荐系统、知识图推理、社交网络和生物学等领域。他也是GraphSAGE框架共同作者。
2018年4月25日

不只是支持Windows, PyTorch 0.4新版本变动详解与升级指南

【导读】今天大家比较关心的是PyTorch在GitHub发布0.4.0版本,专知成员Huaiwen详细讲解了PyTorch新版本的变动信息,
2018年4月25日

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2018年4月25日
2018年4月25日

全国政协“人工智能的发展与对策”双周协商座谈会综述

全国政协委员、中国科学院声学所所长王小民提出,国家投入应引导研发机构与企业形成公平有序良性竞争,注重基础研究和共性技术研发,激励核心技术创新,加强平台基础能力建设,引导企业加大技术应用研发投入。
2018年4月25日

【干货】贝叶斯线性回归简介(附完整代码)

当我们想用贝叶斯模型进行线性拟合时,我们可以绘制一系列线条,而不是仅显示估计值,每条线条表示模型参数的不同估计值。随着数据点数量的增加,线条开始重叠,因为模型参数中的不确定性逐渐减小。
2018年4月24日
2018年4月24日

人工智能研究人员年薪百万美元背后的秘密

Musk)和科技行业的其他知名人士创建了OpenAI,并将其迁至位于旧金山硅谷北部的办公室。他们招募了几位在谷歌和Facebook上有经验的研究人员,其中两家公司在全行业范围内推动了人工智能的发展。
2018年4月24日

中科院自动化所刘文举研究组荣获ICASSP2018最佳学生论文奖

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2018年4月24日

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2018年4月24日
2018年4月23日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2018年4月23日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(23-25讲)

本课程是机器学习热爱者的自学指南,且课程资料都是中文书写,课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助,我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。这曾是
2018年4月23日

【干货】计算机视觉实战系列08——用Python做图像处理

【导读】在前面几讲中,专知成员Hui介绍了PIL、Matplotlib、Numpy、SciPy等Python图像处理的工具包。这一讲中,我们将介绍一个具体的实例——图像去噪,作为前面几讲的总结。
2018年4月23日

人工智能呼唤“大国工匠”,中科院院士郝跃建议设立一级学科

无论是系统培养学科型人才,还是引进高端人才,加强产学研合作,在实践中培养实用型人才,目前我国人工智能产业仍“求贤若渴”。可以预见的是,在人工智能所引领的科技浪潮中,将涌现出新的“大国工匠”。(作者
2018年4月23日
2018年4月22日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2018年4月22日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(21-22讲)

本课程是机器学习热爱者的自学指南,且课程资料都是中文书写,课程视频都由机器学习技术转述为中文音频。这对于中文读者来说将会有很大的帮助,我们也能选择英文语音以更精确地学习内容。这曾是
2018年4月22日

机器学习大神迈克尔 · 乔丹:AI革命尚未发生

是加州大学伯克利分校计算机科学与统计学教授。他在计算、推理、认知和生物科学领域工作了三十多年,曾在加州大学圣迭戈分校就读研究生,后在麻省理工学院和伯克利分校从事教师的工作。他最近担任的职位之一是作为
2018年4月22日

Python网络爬虫与信息抽取笔记01 课程框架和Python IDE工具

https://www.bilibili.com/video/av9784617?from=search&seid=240663710546169136
2018年4月22日

【干货】使用TensorFlow官方Java API调用TensorFlow模型(附代码)

API可以直接对接训练好的pb模型,但在实际使用中,依然存在着与跨语种对接相关的繁琐代码。例如虽然已有使用Python编写好的基于TensorFlow的文本分类代码,但TensorFlow
2018年4月22日

【ICCV17论文笔记】循环注意力区域实现图像多标签分类

region的限制部分,因为作者需要这里的准确度要高,而正常来说,ST模块并不能实现作者的一些要求,而且会产生一些问题,比如产生大量的计算,并且忽视了细小的物体,并且得到的区域只能是垂直或者水平的。
2018年4月21日

图灵奖得主姚期智领衔新型研发机构落户南京栖霞

南京图灵人工智能研究院通过政产学研合作提供公共技术服务,推动科技成果转化和产业化发展。根据研究院“汇聚一流人才、促进科技创新、推动产业转型、服务经济发展”的功能定位,在建设初期重点打造五大功能平台。
2018年4月21日
2018年4月21日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(19-20讲)

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2018年4月21日

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2018年4月21日

【干货】基于GAN实现图像锐化应用(附代码)

https://blog.sicara.com/keras-generative-adversarial-networks-image-deblurring-45e3ab6977b5
2018年4月21日

【重磅】一张图看懂《教育信息化2.0行动计划》

汇聚推广优秀案例。总结典型经验,汇聚优秀案例,分批出版教育信息化创新应用系列案例集,并通过在国家教育资源公共务平台、中国教育电视台等渠道开设专门栏目、召开现场会、举办应用展览活动等方式进行推广。
2018年4月20日

【干货】基于Apache Spark的深度学习

Spark的深度学习。我们知道Spark是快速处理海量数据的框架,而深度学习一直以来都非常耗费硬件资源,因此使用在Spark框架上进行深度学习对于提升速度是非常有用的。本文介绍了Apache
2018年4月20日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记十:正则化

前面的总结内容中我们同样介绍过logistic的代价函数,正则化后,需要在代价函数后面加上一项,这样原先过拟合的边界(如下坐标图上的蓝色线)就会变成更加合理的边界线(如下图粉色的线)。
2018年4月20日
2018年4月20日

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2018年4月20日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(16-18讲)

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2018年4月20日
2018年4月19日

【干货】一文教你构建图书推荐系统(附代码)

https://github.com/csaluja/JupyterNotebooks-Medium/blob/master/Book%20Recommendation%20System.ipynb
2018年4月19日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(13-15讲)

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2018年4月19日

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2018年4月19日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记九:过拟合

variance)(也就是拟合的函数太过庞大,变量太多,我们没有足够的数据约束这些变量,以得到一个很好的预测函数)。恰当的拟合我们称之为just
2018年4月19日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(10-12讲)

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2018年4月18日

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2018年4月18日

教你使用Keras一步步构建深度神经网络:以情感分析任务为例

我们将矢量化每个评论并为缺失项填充零,以便它包含正好一万个数字。这意味着我们用零填充每个比10,000字少的评论。我们这样做是因为神经网络的每个输入都需要具有相同的大小。我们也将目标转化为浮点数。
2018年4月18日
2018年4月18日

【智能卫星】人工智能+卫星,建立“航天应用商店”

李德仁认为,要想解决这些问题,必须将各个系统联系起来,形成系统联通、时空融合、服务畅通的融合系统,智能处理,按需服务,最终建设成天基信息实时服务系统。
2018年4月18日

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2018年4月17日

中科院连续六年位列自然指数全球首位

自然指数于2014年11月首次发布,纳入指数的68种自然科学期刊由在职科学家所组成的两个独立小组选出,并结合一项大规模的调查最终确定。自然指数有三种计量方法来追踪作者的单位信息,其中论文计数
2018年4月17日

英国:AI立法重在抓机遇、防危害

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2018年4月17日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(07-09讲)

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2018年4月17日

【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——对抗自编码器学习笔迹风格

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2018年4月17日

【干货】计算机视觉实战系列07——用Python做图像处理

在整个图像处理的学习过程中可以看到,在很多应用中图像强度的变化情况是非常重要的信息。强度的变化可以用灰度图像I(对于彩色图像,通常对每个颜色通道分别计算导数)的x和y的方向导数和进行描述。
2018年4月16日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(04-06讲)

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2018年4月16日

Tensorflow Eager Execution入门指南

https://drive.google.com/file/d/1EEiYUfE63S2IaADXwGT40nH5Ip2iri2-/view?usp=sharing
2018年4月16日

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2018年4月16日

基于TensorFlow的机器学习速成课程25讲视频全集(01-03讲)

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2018年4月15日

神经网络编程 - 前向传播和后向传播(附完整代码)

通过网络允许信息从损失中返回,以计算梯度。因此,误差从最后的输出节点传到开始的节点,来计算关于每个边的节点相对于的最终节点输出的导数。这样做可以帮助我们知道谁导致了大的误差,并在这个方向上改变参数。
2018年4月15日

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2018年4月15日
2018年4月15日

谷歌推出两款AI工具,【Talk to Books】和【Semantris】

地址:https://arxiv.org/abs/1803.11175),更加详细地呈现了上述示例所使用的模型;当然,谷歌还为开源社区提供了一个预训练的
2018年4月15日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记八:Logistic回归续

对于上一篇总结中所提的代价函数,它是一个分段函数的形式,现在将它改用一个函数表达(如下图蓝色书写的部分)。至于验证非常简单,将y=1与y=0分别带入求解,验证是否与分段函数表述的一致。
2018年4月14日

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2018年4月14日

张首晟:量子计算、人工智能与区块链

现在人工智能多是在简单地模仿人的神经元,但我们更应该思考的,是在这里面有一个基础科学重大突破的机会,我们要真正去理解那个智慧和智能的基本原理,这样才能真正使人工智能有根本性的变化。
2018年4月14日
2018年4月14日

2018年医疗人工智能技术与应用白皮书(附下载)

药物晶型预测。药物晶型对于制药企业十分重要,熔点、溶解度等因素决定了药物临床效果,同时具有巨大的专利价值。利用人工智能可以高效地动态配置药物晶型,防止漏掉重要晶型,缩短晶型开发周期,减少成本。
2018年4月14日

【干货】TensorFlow协同过滤推荐实战

预处理BigQuery中由visitorID、contentID和会话持续时间组成的行的结果是一个名为结果(result)的Python字典,它包含三个列:UserID、ItemID和Rating。
2018年4月13日

京东合作周志华:京东AI研究院南京分院启动

2018年2月28日,京东金融正式宣布任命郑宇为京东金融副总裁、首席数据科学家,担任城市计算事业部总经理及城市计算研究院院长。在加盟京东金融之前,郑宇是微软亚洲研究院城市计算领域的负责人。
2018年4月13日

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2018年4月13日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记七:Logistic回归

由上可知假设函数的范围为0到1,很自然地想到概率。换言之,如果我们对于某一组输入,得到=0.7,即意味着该肿瘤为恶性肿瘤的概率为0.7。用数学表达为,即为在参数及输入x给定情况下,输出y=1的概率。
2018年4月13日
2018年4月13日

【干货】深度学习最佳实践之权重初始化

这与梯度消失完全相反。考虑你有非负的,大权重和小的激活函数A(可能是sigmoid(z)的情况)。当这些权重沿层次相乘时,会导致成本发生较大变化。因此,梯度也会很大。这意味着W的变化将增加W-⍺*
2018年4月12日

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2018年4月12日
2018年4月12日

如何构建一个AI:人工智能与混合现实的未来

作为起步,创建基于自动反馈机制的自动化算法,将允许其可编程组件对紧急情况作出反应。虽然可以控制单个算法,但其他的各种正负反馈机制将使得这些结果的建模和预测成为概率性的,而不是确定性的。
2018年4月12日

【干货】计算机视觉实战系列06——用Python做图像处理

图中显示了随着的增加,一幅图像被模糊的程度。越大,处理后的图像细节丢失越多。如果打算模糊一幅彩色图像,则不同于第一段模糊灰度图像的代码,只需要简单的对每一个颜色通道进行高斯模糊即可。
2018年4月11日

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2018年4月11日
2018年4月11日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记五:特征处理与多项式拟合

将size,,分别作为特征去拟合房价。这时得到的预测是线性的,此时对“特征”进行缩放显得尤为重要,因为次方后的范围变化很大,需要对其进行缩放,从而有利于收敛。
2018年4月11日

Richard S. Sutton经典图书:《强化学习导论》第二版(附PDF下载)

architecture等方面都有重大贡献。自2003年起,Sutton就出任iCORE大学计算机科学系的教授,在这里他领导了强化学习和人工智能实验室(RLAI)。
2018年4月10日

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2018年4月10日
2018年4月10日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记五:多元梯度下降

如图所示,对于左上部分,可能由于学习率设置的过大,使得J(θ)一直无法收敛。左下图显示的是J(θ)上下振动,这两种情况都可以通过减小学习率α来使得下降算法最终收敛。
2018年4月10日

【重磅】教育部印发《高等学校人工智能创新行动计划》

到2025年,高校在新一代人工智能领域科技创新能力和人才培养质量显著提升,取得一批具有国际重要影响的原创成果,部分理论研究、创新技术与应用示范达到世界领先水平,有效支撑我国产业升级?
2018年4月9日

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2018年4月9日

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2018年4月8日

西安交通大学成立人工智能试验班培养国际一流人才

张一辰)“我们发布人工智能拔尖人才培养计划,旨在为国家在21世纪抢占科技制高点,特别是在人工智能领域抢占国际科技前沿的制高点奠定一定的基础。”西安交通大学副校长郑庆华7日表示。
2018年4月8日
2018年4月8日

【推荐系统论文笔记】DKN: 基于深度知识感知的新闻推荐网络(WWW2018 )

注意网络H接收两个新闻标题的嵌入作为输入并输出影响权重。因此,用户i相对于候选新闻tj的表达可以计算为他点击的新闻标题嵌入表示的加权和。:。给定用户i的表示e(i)和候选新闻表示e(tj),
2018年4月8日

国际万维网会议WWW 2018论文列表以及会议日程,一睹为快

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2018年4月8日
2018年4月7日

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2018年4月7日

谷歌2018博士生奖研金出炉:39人上榜,8位华人学生入选

Parsing。2009-013年在天津大学计算机科学系完成本科学习,2013-2016年在北京大学跟随李素建教授完成硕士研究生的学习,2016年至今在爱丁堡大学学习。
2018年4月7日

市场营销领域中的AI和ML

营销人员在数据驱动的广告中面临的一个常见问题是,如果没有适当的技术,那么分析和营销软件很难处理大规模“脏”数据。公司正在寻求以比现有解决方案更省时且成本更低的方式整合所有这些工具的方法。
2018年4月7日

谷歌3100名员工联合上书:Google永远不开发战争技术

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2018年4月6日

教你构建机器学习项目:吴恩达新书《Machine Learning Yearning》

从以前经验来看,学习如何做出这些“战略”决定的唯一方法是在研究机构或公司里从事多年学习研究。我正在编写的这本书,希望能帮助您快速获得这项技能,以便您能更好地建立人工智能系统。这本书大约有100页。
2018年4月6日

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2018年4月6日
2018年4月6日
2018年4月5日

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2018年4月5日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记四:梯度下降

到目前为止,介绍了机器学习的第一个算法,在后面的总结中,我们会介绍其他解决梯度下降的算法。以及多元梯度下降法算法。希望可以与大家一起学习,一起重温经典。
2018年4月5日

【重温经典】吴恩达机器学习课程学习笔记三:监督学习模型以及代价函数的介绍

正如上图所示,只有一个参数时,线性拟合的代价函数近似为一条抛物线,而未简化时,拥有两个参数,此时的代价函数如下图所示,是类似“碗”的三维图形,利用等高线的概念,可以映射为如下右图的形式:
2018年4月4日

【干货】监督学习与无监督学习简介

https://towardsdatascience.com/supervised-vs-unsupervised-learning-14f68e32ea8d
2018年4月4日
2018年4月4日

人工智能掀起“智慧革命”

被机器“抢饭碗”,可能是人们对人工智能技术发展最大的现实忧虑。专家认为,这一问题应该辩证来看,人工智能本身也带来了“新饭碗”,而相对于“转行”,更多人需要考虑的可能是“转型”,适应未来的发展需要。
2018年4月4日

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2018年4月4日

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2018年4月3日

强化学习初探 - 从多臂老虎机问题说起

https://github.com/XinyuYun/dissecting-reinforcement-learning/tree/master/src/6/multi-armed-bandit
2018年4月3日
2018年4月3日

【干货】计算机视觉实战系列05——用Python做图像处理

当我们研究维数大于2的数据组之间的关系时,便需要用到协方差矩阵。如C表示3维数据的协方差矩阵,对角线上为X,Y,Z各自的方法,其他位置表示数据之间的协方差。协方差越小,数据越相关。
2018年4月3日

谷歌搜索和AI部门分家:Jeff Dean和Ben Gomes分别执掌AI和搜索业务

https://www.theinformation.com/articles/googles-giannandrea-steps-aside-in-ai-leadership-shuffle
2018年4月3日

马克龙计划投资人工智能

Schaeffer指出,全球正在进行智力竞赛,竞争的代价在不断上升。法国应该每年审查项目进展,必要时调整资金水平。“很难想象未来会怎样,但随着人工智能的发展,今天的重大投资数额可能并不够。”他说。
2018年4月2日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2018年4月2日

Facebook深度学习框架Caffe2代码正式并入PyTorch

team,来增强不同框架甚至不同公司之间的协作;Caffe2和PyTorch在代码层的合并也是从那个时候开始逐渐推动的一项内容。至于进一步的计划,目前我还不方便透露。
2018年4月2日

中国区块链专利申请数量全球最高

去年,中国是区块链专利申请方面最活跃的国家,中国科技和金融服务集团竞相申请这种“交互分布式账本”技术的排他性权利。这种技术可能给金融和其他供应链带来革命性变化。
2018年4月1日

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2018年4月1日

2018年Google TensorFlow开发者峰会亮点总结

我们非常感谢每一个在过去的两年里帮助我们成功建立了一个成功的ML框架的人。感谢收看,感谢收看,并记住用#MadeWithTensorFlow来分享你如何用机器学习和紧张的方式来解决问题和挑战。
2018年4月1日

【干货】​在Python中构建可部署的ML分类器

https://towardsdatascience.com/building-a-deployable-ml-classifier-in-python-46ba55e1d720
2018年3月31日
2018年3月31日

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2018年3月31日

Tensorflow实战系列:手把手教你使用LSTM进行文本分类(附完整代码)

虽然本文描述的是文本分类任务,但对于一些简单的信号分类依然适用。对于信号分类,有一点区别需要注意。本文代码的文本数据输入是2维数组(样本数
2018年3月31日
2018年3月30日

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2018年3月30日

专家谈Uber无人驾驶汽车撞人致死事件: 自动驾驶有待审慎前行

一般情况下,此类自动驾驶汽车中的安全员,是突发状况下的最后一道安全屏障,可以在极端情况下接管汽车驾驶。然而,Uber此次路测的自动驾驶汽车中的安全员,显然并未对突然出现在汽车前方的行人作出反应。
2018年3月30日

Tensorflow实战系列:手把手教你使用CNN进行图像分类(附完整代码)

如果trian为True,进行训练。训练需要使用sess.run(tf.global_variables_initializer())初始化参数,训练完成后,需要使用saver.save(sess,
2018年3月30日

【干货】​深度学习中的线性代数

单位矩阵是一种特殊的矩阵,但首先,我们需要定义什么是单位。数字1是一个单位,因为你与1相乘的所有东西都等于它自己。因此,与单位矩阵相乘的每个矩阵都等于它自己。例如,矩阵A乘以其单位矩阵等于A。
2018年3月30日
2018年3月29日

【重温经典】吴恩达课程学习笔记二:无监督学习(unsupervised learning)

对于监督学习来说,输入算法的数据集中给定了一组特征对应的类别(label)(比如是否是恶性肿瘤)。监督学习又包括回归(regression)和分类(classification)。
2018年3月29日

【干货】机器学习中的五种回归模型及其优缺点

其中X表示特征变量,w表示权重,y表示真实情况。岭回归是缓解模型中回归预测变量之间共线性的一种补救措施。由于共线性,多元回归模型中的一个特征变量可以由其他变量进行线性预测。
2018年3月29日

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2018年3月29日

小米MIX2S发布:诸多AI元素亮眼

另外,在骁龙845的加持下,小米MIX2S相机中,AI将在拍照方面进行场景化的预判,自动调整构图、对焦点等等,让拍照更加有趣更加简单。根据高通公司的说法:“AI改变一切”。
2018年3月28日

英伟达GTC大会:迄今最强GPU发布

我们知道,前些日子Uber在美国进行自动驾驶测试,造成自动驾驶撞死行人事件。这也给无人驾驶领域带来了教训,因此英伟达计划打造一个测试自动驾驶汽车的新系统NVIDIA
2018年3月28日

【干货】计算机视觉实战系列04——用Python做图像处理

【导读】专知成员Hui上一次为大家介绍Numpy包的使用,介绍了Numpy库的一些基本函数和一些简单用法,以及图像灰度变换,这一次为大家详细讲解图像的缩放、图像均匀操作和直方图均衡化。
2018年3月28日

第三批国家“万人计划” 教学名师入选人员名单公布

教育部日前印发通知,公布了第三批国家“万人计划”教学名师入选名单,共195人。据悉,中央财政将为每一位入选者提供50万元特殊支持经费。
2018年3月28日

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2018年3月28日
2018年3月28日

【重温经典】吴恩达课程学习笔记一:监督学习

我们把数据交给算法,对于上图,它可能做得是用一条直线来将恶性与良性区分开,如果有某一个人的年龄以及肿瘤大小位于图中的粉红色点位置,那么算法可能会给出结果说他是良性的。
2018年3月27日

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2018年3月27日
2018年3月27日

【干货】KNN简明教程

这个信息是实现算法必需的,这样做应该相对简单。当然,有很多方法可以改进这个基本算法。常见的修改包括加权、特定的预处理,以减少计算和减少噪声,例如各种算法的特征提取和减少尺寸。
2018年3月27日

【CQA论文笔记】基于卷积深度相关性计算的社区问答方法,建模问题和回答的匹配关系

注意网络的结构与LeNet有一定的差别,LeNet的最后一层是一个用来做分类的Softmax层,神经元的个数等于类别数。而图中网络的最后一层只有一个神经元,用于做回归,计算问题与回答之间的相似度。
2018年3月26日

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2018年3月26日
2018年3月26日

【干货】动手实践:理解和优化GAN(附代码)

有很多方法可以优化代码以获得更好的结果,并且这样可以帮助你了解算法的不同组件如何影响模型。在调整优化器,激活函数,归一化,损失损失函数,超参数等不同组件的同时观察结果是增强对算法理解的最佳方法。这里
2018年3月26日

【读书笔记】基于知识库的问答:生成查询图进行语义分析

本文提出了一个语义分析框架,在形成输入问题的解析时,更加紧密地利用知识库。本文首先定义一个查询图,它可以直接映射到λ演算(一种函数式编程语言)中的逻辑形式,并且在语义上与λ-DCS(Lambda
2018年3月25日
2018年3月25日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2018年3月25日

【干货】最新深度学习课程,多伦多大学“神经网络与机器学习导论(2018年Spring)(附课件下载)

讲义地址:http://www.cs.toronto.edu/~rgrosse/courses/csc321_2018/readings/L03%20Linear%20Classifiers.pdf
2018年3月25日

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2018年3月24日

阿里人工智能产品加速落地,语音+视觉交互瞄准家庭智联网

面向老年人使用场景,“精灵火眼”推出识别药盒的功能,能识别4万种药盒,只要扫一扫药盒,就能用语音播报药名、功效、过期日等信息。这意味着,和普通的智能音箱不同,天猫魔盒还具备了视觉交互的能力。
2018年3月24日
2018年3月24日

Numpy教程第2部分 - 数据分析的重要功能

在某些情况下,我们希望将大型转换后的numpy数组保存到磁盘并直接将其加载回控制台,而无需重新运行数据转换代码。Numpy为此提供了.npy和.npz文件类型。
2018年3月24日

2018年度国家科技奖提名1446项,信息科学组47项提名

姓名:洪奕光排名:1行政职务:中科院系统控制重点实验室主任技术职称:研究员工作单位:中国科学院数学与系统科学研究院完成项目时所在单位:中国科学院数学与系统科学研究院
2018年3月24日

【干货】深入理解变分自编码器

这个网络的损失函数将包括两个项,一个惩罚重建误差(可以认为是最大化重建可能性,如前所述),第二项鼓励我们学习的分布与真实的分布相似。对于隐空间的每个维度,我们假设先验分布遵循单位高斯分布。
2018年3月23日

【CQA论文笔记】基于异构社交网络学习的社区问答方法,同时建模问题、回答和回答者

下图展示了CQA中的社交异构网络。网络中有三种节点(问题、回答和回答者),网络包含了它们之间的关系信息。可以看出,问题和回答之间的连接比较稀疏(4个问题互相之间没有连接,且只有回答2和回答3
2018年3月23日
2018年3月23日

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2018年3月23日

【RecSys2017】基于“翻译”的推荐系统方案,加州大学圣地亚哥分校最新工作(附代码)

对于上述每个数据集,作者丢弃系统中关联操作少于5个的用户和项。在有星级评级的情况下,作者将所有这些都视为用户的积极反馈,因为本文处理的是隐含反馈,关注的是购买/签到行为(等等),而不是特定的评级。
2018年3月22日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习全部笔记

到此为止,李宏毅2017机器学习课程学习笔记全部结束了,我们总共记录了31次李宏毅老师讲授的课程笔记,带大家回味李老师在视频中的精彩讲话,和大家一起共勉。
2018年3月22日
2018年3月22日

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2018年3月22日

【重磅】2017年ACM图灵奖刚刚揭晓!两位体系结构大师John Henenssy和David Patterson获此殊荣!

图灵奖是美国计算机协会于1966年设立的,又叫"A.M.图灵奖",专门奖励那些对计算机事业作出重要贡献的个人。其名称取自计算机科学的先驱、英国科学家艾伦·图灵,这个奖设立目的之一是纪念这位科学家。
2018年3月22日
2018年3月21日

【干货】计算机视觉实战系列03——用Python做图像处理

Numpy可以从www.scipy.org/Download免费下载,在线说明文档(http://docs.scipy.org/doc/numpy/)包含了你可能遇到的大多数问题的答案,供大家参考。
2018年3月21日

【报名】请查收您的“滴滴-IEEE未来精英论坛”邀请函

论坛汇集国内外高校顶尖学生,围绕机器学习、数据挖掘、计算机视觉、智慧交通、信息安全、自然语言处理等领域展开。期间,精英们将同滴滴专业技术大咖面对面进行学术交流探讨,深入了解滴滴AI
2018年3月21日

2018全球大学人工智能排名发布,中国高校表现强势!

在人工智能方面,排名前三的分别为:卡内基梅隆大学、清华大学、牛津大学,第4到第10名的学校分别为:北京大学、香港科技大学、新南威尔士大学、南洋理工大学、阿尔伯塔大学、南京大学、浙江大学。
2018年3月21日

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2018年3月21日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记31之深度强化学习(deep reinforcement learning)

到此为止,课程全部结束了,我们总共讲述了以上部分,当然这些内容并不是机器学习的全部内容,仅仅是机器学习的简单入门,在学习过程中也验证了数学的重要性。年轻人不要心浮气躁,地基打牢固了才能建成摩天大楼。
2018年3月21日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2018年3月20日

无人驾驶首例致死事件:Uber再出事故,无人驾驶进程或受阻

这起事故发生后,Uber在所有经营的城市,包括亚利桑那州、旧金山、匹兹堡和凤凰城等地,都停止了无人车测试,并且及时在推特上发文悼念死者并配合当地警方调查事故起因。
2018年3月20日
2018年3月20日

【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——PyTorch实现对抗自编码器

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2018年3月20日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记30之集成学习 (Ensemble Learning)

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2018年3月20日

蔡学恩代表:加快人工智能领域国家层面立法

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2018年3月19日

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2018年3月19日

IDC发布对话式人工智能白皮书(附下载pdf)

《白皮书》中,IDC指出生态的构建在对话式人工智能的发展中至关重要。在全产业链中,对话式人工智能平台将扮演赋能者的角色。IDC以中国百度DuerOS开放平台为例进行了详细解读。
2018年3月19日

多媒体大数据分析研究进展综述导读

(1)社交网络:这个领域的研究已经发表了大量的文章,社交媒体大数据分析已经有了长足发展。例如,Tufekci通过分析人类社会活动特别是基于他们的Twitter主题标签来解决需求领域的挑战。
2018年3月19日

最新综述文章推荐:自然语言生成、深度学习算法、多媒体大数据分析

评注:这篇文章详细描述了自然语言生成的定义、任务、架构与方法、评价等内容,全面详实,最新的更新到2018年1月30日,是了解自然语言生成的必读文章。
2018年3月18日

机器人开发库软件大列表

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2018年3月18日

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2018年3月18日

AI看人:如何用人工情感智能识别求职者的性格?

Affectiva和互曼这两家公司的算法都至少部分基于FACS系统。一位专家首先要对成百上千张图像(视频分析需要一帧一帧地进行)中人脸所流露的情绪进行标记,然后让算法进行处理——这是训练阶段。
2018年3月18日

ESI最新排名公布 中国科学院大学位居内地高校榜首

本月,在ESI的22个学科中,国内共有4所高校的3个学科入选含金量最高的ESI前万分之一学科,其中包括国科大的化学和材料科学,清华大学的工程和材料科学以及哈尔滨工业大学和上海交通大学的工程。
2018年3月17日

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2018年3月17日

人工智能将为传统制造业带来什么?

第四,确定产品质量问题来源。许多产品的制造过程涉及到一系列的步骤,因此,如果最终产品没有通过检验,有时难以确定问题来源。人工智能、数据科学和数据分析将帮助自动识别生产中有问题的步骤。
2018年3月17日
2018年3月16日

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2018年3月16日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记29之循环神经网络 Recurrent Neural Network Part3

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2018年3月16日

【干货】RNN-LSTM的Keras实现:以预测比特币和以太坊价格为例(附代码))

https://towardsdatascience.com/how-to-set-up-deep-learning-machine-on-aws-gpu-instance-3bb18b0a2579
2018年3月16日

【干货】对于回归问题,我们该怎样选择合适的机器学习算法

为特征变量的非线性组合构建模型,即可以存在指数变量,正弦和余弦等。然而,这需要知道输入与输出是什么关系。回归模型可以使用随机梯度下降(SGD)进行训练。
2018年3月15日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记28之循环神经网络 Recurrent Neural Network Part2

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2018年3月15日

腾讯成立机器人实验室Robotics X,前微软首席研究员IEEE/ACM Fellow 张正友 加盟

3月15日,有业内人士向网易智能独家爆料,称微软研究院(MSR)首席研究员、研究经理张正友已从工作20年的微软离职。并且,根据爆料人透露,张正友随即将加入腾讯刚刚成立的机器人实验室Robotics
2018年3月15日

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2018年3月15日
2018年3月15日

英国物理学家霍金去世享年76岁

霍金撰写了多本阐述自己理论与一般宇宙论的科普著作,广受大众欢迎。其中《时间简史:从大爆炸到黑洞》曾经破纪录地荣登英国《星期日泰晤士报》的畅销书排行榜共计237周。
2018年3月14日

【干货】不止准确率:为分类任务选择正确的机器学习度量指标(附代码实现)

https://towardsdatascience.com/beyond-accuracy-precision-and-recall-3da06bea9f6c
2018年3月14日

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2018年3月14日

【AAAI2018】基于注意力机制的交易上下文感知推荐,悉尼科技大学和电子科技大学最新工作

模型框架如下图所示,从下到上,作者的ATEM模型包括输入层、项目(item)嵌入层、上下文嵌入层、输出层,以及项目嵌入层和上下文嵌入层之间的注意力层。接下来我们从输入到输出逐层解释模型的工作原理。
2018年3月14日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记27之循环神经网络 Recurrent Neural Network

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2018年3月14日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记26之结构化学习-序列标注 Sequence Labeling(part 2)

从以上的讨论我们可以看出CRF和HMM的区别。HMM是根据统计来的,而CRF不在乎这个几率,它做的事是让出现在训练集的数据出现的几率更大
2018年3月13日

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2018年3月13日

Numpy教程第1部分 - 阵列简介(常用基础操作总结)

https://www.machinelearningplus.com/numpy-tutorial-part1-array-python-examples/
2018年3月13日

【干货】计算机视觉实战系列02——用Python做图像处理

Solem编写的《Python计算机视觉编程》这本书,以时下最流行的Python语言为工具,对图像处理技术的具体操作进行详细讲述,上一次的内容中已经为大家介绍了PIL
2018年3月13日
2018年3月12日

【干货】一种直观的方法认识梯度下降

请注意,并不是所有的局部最小值都不好。其中一些实际上几乎与最低(全局)一样低(好)。事实上,对于高维误差曲面,最常见的是解决方案找到一个局部最小值,但这个局部最小值不是很差,几乎和全局最优值差不多。
2018年3月12日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记25之结构化学习-序列标注 Sequence Labeling(part 1)

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2018年3月12日

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2018年3月12日

“阿尔法围棋”之父:人工智能仍有诸多哲学问题待解

近日,被称为新一轮产业革命推动力的人工智能技术,正全方位、加速改变着人类生活。不过,英国领先的人工智能公司“深度思维”首席执行官德米什·哈萨比斯近日说,人工智能的发展仍然面临诸多哲学问题待解。
2018年3月12日

线性回归:简单线性回归详解

残差示意图有助于使用残差值分析模型。它在预测值和residue之间进行绘制。它们的值是标准化的,该点与0的距离指定了该值的预测有多糟糕。如果该值为正值,则预测值较低。如果该值是负值,那么预测值很高。
2018年3月11日

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2018年3月11日

科技部部长万钢:中国新一代人工智能发展规划突出开源开放原则

十三届全国人大一次会议记者会3月10日上午10时45分在梅地亚中心举行,科技部部长万钢就中国的人工智能发展规划答记者问。
2018年3月11日

人工智能的算法黑箱与数据正义

日起,欧盟将会要求所有算法解释其输出原理,这意味着深度学习成为非法的方式。”一石激起千层浪。人们不禁要问:欧盟为何出台这个法规?以深度学习为核心的人工智能真的会遭遇重大挫折?中国应当借鉴并仿效吗?
2018年3月11日

最新人机对话系统简略综述

非目标导向型对话系统典型以聊天机器人为代表,用于满足用户娱乐消费或情感性等无目的性需求。无目标导向的对话系统可以追溯到上世纪60年代中期,麻省理工学院(MIT)的科学家Joseph
2018年3月11日

【论文推荐】最新六篇用户建模精选论文推荐—深度多模态融合、跨平台、时序性RNN、ATRank、嵌入因子分解、异构信息网络

现有的推荐算法主要集中在通过用户-项目交互来推荐单个项目。然而,很少有人注意推荐用户生成的列表(例如播放列表和图书列表)。一方面,用户生成的列表包含丰富的项目共生(item
2018年3月10日

【干货】PyTorch实例:用ResNet进行交通标志分类

https://towardsdatascience.com/resnet-for-traffic-sign-classification-with-pytorch-5883a97bbaa3
2018年3月10日

神经网络可解释性最新进展

“语义词典”的强大之处除了它们能够摆脱无意义的索引之外,还有它们用典型的样本表达了神经网络的已学习抽象。通过图像分类,神经网络学习了一组视觉抽象,图像是对它们进行表示的最自然的方法。
2018年3月10日

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2018年3月10日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记24之结构化学习-Structured SVM(part 2)

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2018年3月10日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记23之结构化学习-Structured SVM(part 1)

的问题都可以分为三个问题,第一个问题就是Evaluation.我们要求F(x,y)需要是linear的,不然后面的讨论都不成立。
2018年3月9日

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2018年3月9日

南大人工智能学院的最新消息:拟招收60—100名本科生,开设两个专业方向

南大成立人工智能学院的消息引发了网友的高度关注,甚至还有网友戏言,给学生们上课的会不会是智能机器人。虽然没有网友们说的那样离谱,但人工智能学院的师资注定是
2018年3月9日
2018年3月9日

【干货】深入理解自编码器(附代码实现)

当前,数据去噪和数据可视化中的降维被认为是自编码器的两个主要的实际应用。通过适当的维度和稀疏性约束,自编码器可以学习比PCA或其他基本技术更有趣的数据投影。
2018年3月9日
2018年3月8日

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2018年3月8日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记22之结构化学习(Structured learning)线性模型

在文本概括任务中,我们可以定义φ(x,y)为y文档中“important”出现的次数,“definition”出现的次数,y文档有多长等。
2018年3月8日

【干货】对抗自编码器PyTorch手把手实战系列——PyTorch实现自编码器

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2018年3月8日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记21之结构化学习(Structured learning)介绍篇

learning应用在物体探测的时候,我们需要用一个边界框表明出这个物体在图像中正确的位置。例如下图我们要侦测出凉宫春日(轻小说《凉宫春日系列》中女主角)。
2018年3月7日

【两会热点】加强基础研究,从“评人”和“投钱”入手

“在基础研究领域,出现了‘帽子’人才满天飞、原始创新乏力的尴尬局面。”在朱日祥看来,基础研究面临的众多问题中,人才评价体系是最亟待解决的。
2018年3月7日
2018年3月7日

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2018年3月7日

【干货】计算机视觉实战系列01——用Python做图像处理

模式“I”为32位整型灰色图像,它的每个像素用32个bit表示,0表示黑,255表示白,(0,255)之间的数字表示不同的灰度。在PIL中,从模式“RGB”转换为“I”模式是按照下面的公式转换的:
2018年3月7日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记20之支持向量机(support vector machine)

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2018年3月6日

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2018年3月6日
2018年3月6日

【干货】Batch Normalization: 如何更快地训练深度神经网络

所以我会告诉你如何在Keras做到这一点。tf.layers.batch_normalization函数具有类似的功能,但Keras被证明是在TensorFlow中编写模型函数的一种更简单的方法。
2018年3月6日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记19之迁移学习(Transfer Learning)

把A隐藏层的输出当做B隐藏层的一部分,比如A的隐藏层的输出当做B隐藏层的输入,反向传播时锁死A的参数,只调B。但这样参数会越来越多
2018年3月5日

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2018年3月5日

AI视角看两会:解读人工智能相关提案

杨元庆表示,建议用人工智能武装各行各业,给实体经济插上腾飞翅膀。人工智能的“水滴”,只有渗透到各行各业,才能创造智能未来,而推动人工智能赋能各行各业,既要“树标杆”,也要“搭平台”。
2018年3月5日

【干货】Entity Embeddings : 利用深度学习训练结构化数据的实体嵌入

最流行的可视化方法是t-SNE,它是一种降维技术,特别适用于高维数据集的可视化。让我们看一下两个可视化嵌入例子。以下是可视化嵌入(Embeddings)家得宝公司的产品及其该产品所属类别。
2018年3月5日

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2018年3月4日

【干货】加速梯度下降的若干小技巧

动量,简单地说,将过去权重更新量的一小部分增加到当前的权重更新。这有助于防止模型陷入局部最小值,即使当前的梯度为0,上一个梯度很可能不是,所以它很容易卡住。
2018年3月4日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记18之深度生成模型:deep generative model part 2

Model的核心思想是很复杂的distribution是由好多Gaussian分布和不同的weight结合起来的结果,只要Gaussian分布数目足够多,就可以产生复杂的distribution
2018年3月4日
2018年3月3日

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2018年3月3日

【干货】7种最常用的机器学习算法衡量指标

https://towardsdatascience.com/metrics-to-evaluate-your-machine-learning-algorithm-f10ba6e38234
2018年3月3日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记17之深度生成模型:deep generative model part 1

可以control你要generate的image,是C的两个维度变化,固定C的其他维度。这样我们可以看code的每个维度代表什么东西
2018年3月3日

【干货】卷积神经网络中的四种基本组件

Pooling的想法看起来可能适得其反,因为它会导致信息的丢失,但它在实践中证明是非常有效的,因为它使得covnets(卷积网络)对于图像表示的变化是不变的,并且还减少了背景噪声的影响。
2018年3月2日

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2018年3月2日
2018年3月2日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记16之无监督学习:自编码器(autoencoder)

在以前的PCA里面我们已经得出类似auto-encoder的结构,auto-encoder指的是压缩输入物体的表示得到code,然后可以用这个code重构原来的物体
2018年3月2日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记15之无监督学习:Neighbor Embedding

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2018年3月1日

谷歌上线机器学习速成课程:中文配音+中文字幕+完全免费!

AI,声称“无论你是在学习编程还是你是一个经验丰富的机器学习实践者,你都会在这个网站找到相应的信息和练习,帮助你提高技能和推进你的项目。”,其中的课程来自谷歌的机器学习专家的教育资源。
2018年3月1日
2018年3月1日

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2018年3月1日

【干货】机器学习基础算法之随机森林

http://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.ensemble.RandomForestClassifier.html
2018年3月1日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习笔记14之无监督学习:词嵌入表示(Word Embedding)

【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的无监督学习:主成分分析(PCA),这一节将主要针对讨论unsupervised
2018年2月28日

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2018年2月28日
2018年2月28日

【干货】Python数据处理实战——使用Scikit-Learn进行多类文本分类

https://github.com/susanli2016/Machine-Learning-with-Python/blob/master/Consumer_complaints.ipynb
2018年2月28日

春节充电系列:李宏毅机器学习笔记13之无监督学习:主成分分析(PCA)

learning指的训练集都没有label,unsupervisedlearning分为两种,只有输入的叫做cluster或者dimension
2018年2月27日

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2018年2月27日
2018年2月27日

DeepMind最新深度学习研究:超参选择利器-引入基于群体的训练

PBT过程允许超参数在线优化,计算资源集中在超参数和权重空间上,这些空间有很大的机会产生好的结果。这将生成一个更快的学习速度,更低的计算资源以及更好的超参调整方案。
2018年2月27日

【干货】Python大数据处理库PySpark实战——使用PySpark处理文本多分类问题

https://towardsdatascience.com/multi-class-text-classification-with-scikit-learn-12f1e60e0a9f
2018年2月26日
2018年2月26日

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2018年2月26日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记12之半监督学习(Semi-supervised Learning)

learning指的用一些有labeled的data和许多unlabeled的data进行训练,因为收集data是容易的,但收集有label的data是很难的。当测试集中有unlabeled
2018年2月26日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记11之Why Deep Learning?

答案是肯定的,因为更深的网络代表着更多的参数,实验结果当然更好。倘若让它们参数一样呢?也就是如果有两个网络,一个矮胖,一个瘦高,哪个效果更好
2018年2月25日

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2018年2月25日
2018年2月25日

机器学习模型的“可解释性”到底有多重要?

图显示一个使用特征重要性可视化出的例子,图中您可以确定模型在学习什么。由于这个模型中很多重要的特征都是指这一天day的信息,所以可能需要添加额外的基于时间的特征会使其效果更好。(Kaggle)
2018年2月25日

网络节点表示学习论文笔记03—基于异构网络节点表示的推荐系统

rating的任务中一起被优化。在三个真实数据集上的大规模实验表明了HERec的有效性。另外,我们展示了HERec在处理冷启动问题上的能力,以及,HERec融合节点表示的技术可以提升推荐系统的性能。
2018年2月24日

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2018年2月24日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记10之卷积神经网络

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2018年2月24日

何谓“人工智能”?如何做到“强人工智能”?

动态规划方程:动态规划的标准方程称为Bellman方程。这个方程可以应用于所有的决策问题,例如,在旅行推销员问题中,给定一组城市及其距离,问题是获得一条穿过所有城市至少十一条的最短路径。
2018年2月24日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记09之Tip for training DNN

根据反向传播的公式,我们会发现靠近输入端的参数更新非常缓慢,而靠近输出端的参数更新很快,直觉中最开始的w变化,对于输出的影响,Sigmoid函数会使影响越来越小,所以sigmoid函数不是很好。
2018年2月23日
2018年2月23日

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2018年2月23日

解开贝叶斯黑暗魔法:通俗理解贝叶斯线性回归

因为你必须依赖好的先验。也就是说,先验与后验越接近,你会更快得到真正的后验。如果你取的先验分布和后验分布一致,那么当你从先验分布中抽样时,你实际上是从后验中取样(这是我们需要的)。
2018年2月23日

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2018年2月22日
2018年2月22日

MIT科技评论2018最新全球十大突破技术:人工智能、生物基因技术等上榜

重大意义:目前,人工智能的应用是受到少数几家公司统治的。但其一旦与云技术相结合,那它将可以对许多人变得触手可及,从而实现经济的爆发式增长。
2018年2月22日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记08之“Hello World” of Deep Learning

更小尺寸的batch自然意味着在每个epoch中更新参数次数越多,但并非batch越小效率越高,因为由于平行运算,计算10个example的时间和计算一个example的时间几乎是一样的。Batch
2018年2月22日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记07之反向传播(Back Propagation)

通过上图我们观察到,如果c对z’,z’’的微分知道,c对z的微分等于一个线性函数乘以一个sigmoid函数的导数,这种函数形式和之前介绍的神经元的函数形式很类似,所以我们可以用类似的形式表示
2018年2月21日

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2018年2月21日
2018年2月21日

【干货】Lossless Triplet Loss: 一种高效的Siamese网络损失函数

https://thelonenutblog.wordpress.com/2017/12/14/do-telecom-networks-dreams-of-siamese-memories/。
2018年2月21日

【区块链技术综述】:区块链技术发展现状与展望-中科院自动化所

所示,每个数据区块一般包含区块头(Header)和区块体(Body)两部分。区块头封装了当前版本号(Version)、前一区块地址(Prev-block)、当前区块的目标哈希值(Bits)、当前区块
2018年2月20日

我们的生活距离被人工智能彻底改变还有多远?

在斯坦福,李飞飞在“计算机视觉”系统最近的崛起中发挥了重要作用。相关系统能够完全自动识别人和物品。在谷歌,她正在努力把这些和另一些系统作为云计算服务打包出售,把最新的人工智能技术提供给广泛的企业。
2018年2月20日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记06之深度学习入门

神经网络可以分为三部分,输入层,隐藏层,输出层,从字面自已我们大致可以知道,第一个层就是输入层,最后一层即输出层,在输入层与输出层之间的即为隐藏层
2018年2月19日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记05之Logistic 回归

既然我们知道分类问题最终表示为一个sigmoid加一个线性函数,线性函数的w和b可以由一系列复杂公式得出,我们能不能直接求出w和b而不用之前那么复杂的假设和公式?这个问题称之为logistic
2018年2月18日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记04之分类(Classification)

【导读】我们在上一节的内容中已经为大家介绍了台大李宏毅老师的机器学习课程的梯度下降问题,一步步讲解了梯度下降的若干主要问题:调整学习率、随机梯度下降、feature
2018年2月16日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记03之梯度下降

所以adagrad中分母项相当于用来估计二次微分,直接算二次微分增大计算量,于是用一次微分来估计,采样许多一次微分点,二次微分大的地方在相同位置自然比二次微分小的地方平方大。
2018年2月14日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记02之Regression

第一步为确定model,即函数集,根据pokemon固有的特征,建立方程来预测,线性方程有两个参数:w,b,我们最开始认为进化后的cp值只和进化前的cp值有关
2018年2月13日

春节充电系列:李宏毅2017机器学习课程学习笔记01之简介

人工智能目前是非常热门的技术,人工智能在20世纪50年代已经出现,机器学习在20世纪80年代兴起,深度学习最近才火起来,其中人工智能是目标,机器学习是手段,深度学习是机器学习的一部分。
2018年2月12日

【干货】一文读懂什么是变分自编码器

然而,由于对矢量μ和σ可以采用什么样的值没有限制,编码器可以学习为不同的类别生成非常不同的μ,将它们聚类在一起并使σ最小,从而确保对于相同的样本编码本身的变化不大(即解码器的不确定度较低)。
2018年2月11日

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2018年2月11日

网络节点表示学习论文笔记02—CIKM2015GraRep: 基于全局结构信息的图结点表示学习

从上面公式可以明显看出,网络节点表示的求解,可以被看成一个矩阵分解问题。使用SVD来求解这个问题,最终得到节点的两种向量表示如下图所示,一般我们使用W(当前节点向量表示)来作为学习到的网络节点表示。
2018年2月11日
2018年2月11日

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2018年2月10日

网络节点表示学习论文笔记01—AAAI2018超网络节点表示学习

结构维护:在网络嵌入中,局部结构被观察到的关系维护着。然而,由于网络的稀疏性,有许多已有的关系并未被观察到。仅使用局部结构无法满足超网络的维护。并且全局结构(如邻居结构,neighborhood
2018年2月10日
2018年2月10日

【网络节点表示学习教程】在向量空间中启用网络分析和推理,清华大学崔鹏博士最新分享

,最后介绍了团队最近的两项工作。文章对网络节点表示的总结较为全面,并介绍最新的技术方法,如果您对这一领域感兴趣,我们建议您关注老师精彩的分享。专知内容组整理出他放出的PPT内容,欢迎大家查看。
2018年2月10日

第十四批千人计划青年项目创业人才项目名单公布

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2018年2月10日

交通运输部:我国正在编制无人驾驶技术规划

专家认为,无人驾驶、自动驾驶有四个好处:一是可以提高驾驶的安全性,提高交通运输安全性。二是可以提高交通运输的效率。三是可以使得交通运输更加环保。四是服务的质量能够更好,或者体验更好。
2018年2月9日

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2018年2月9日
2018年2月9日

你可能不知道的7个深度学习实用技巧

更多的层意味着更多的参数,更多的参数意味着更多的计算,更多的内存消耗和更慢的速度。理想情况下,我们希望在提高速度的同时保持高精度。我们可以通过剪枝来做到这一点。
2018年2月9日

【论文读书笔记】个性化序列推荐:卷积序列嵌入方法

则代表了用户的长期兴趣。最后,作者将用户嵌入到最后一个隐藏层中,原因如下:(1)使其具有推广其他模型的能力。(2)可以用其他广义模型的参数对模型参数进行预训练,这种预训练对模型性能至关重要。
2018年2月9日

方法总结:教你处理机器学习中不平衡类问题

大多数分类问题样本都会有一定程度的类失衡,即每个类在数据集中的份额不等。妥善调整评价指标和方法以适应目标是非常重要的,如果没有这样做,最终可能会因为所用的不平衡样本而得到一个无意义的指标。
2018年2月8日
2018年2月8日

【干货】深度学习实验流程及PyTorch提供的解决方案

'params.pkl')resnet.load_state_dict(torch.load('params.pkl'))
2018年2月8日

马斯克的太空梦:“重型猎鹰”发射成功,特斯拉真能“上天”

当前AI正处于发展的初期,我们无法知晓它的未来怎样,以及能否取代人类,但就今天的“重型猎鹰”的成功发射而言,马斯克无疑向世界展示了它的正确,顺便还给质疑者一记响亮的耳光!
2018年2月8日

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2018年2月8日

【论文读书笔记】无监督视频物体分割新思路:实例嵌入迁移

实例嵌入网络为每个像素生成一个嵌入向量,可以识别属于同一个物体的所有像素。本文将在静态图像上训练的实例网络迁移到视频对象分割上,将嵌入向量与物体和光流特征结合,而无需模型再训练或在线微调。
2018年2月8日

【论文读书笔记】自动驾驶新思路:现实域到虚拟域统一的无监督方法

我们针对公路驾驶提出了一种无监督的真实到虚拟域的统一模型,或称为DU-drive,它使用条件生成对抗网络来将真实域中的驾驶图像变换到虚拟领域中的规范表示,并从中预测车辆控制命令。
2018年2月7日

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2018年2月7日
2018年2月7日

机器学习模型在工业界真的创造价值了么?

主要原因是:他并没有足够的商业嗅觉,并且他认为自己的目标就是建造一个足够好的机器学习模型而已;而这个公司只有商业嗅觉,但并没有机器学习、统计学的相关知识。想象中的互补融合并未发生。
2018年2月7日

Think with Google 2018:谷歌在北京“AI演讲”

报告显示,中国品牌与国际品牌在搜索量之间的差距正在减小,中国科技巨头(阿里、腾讯、百度等)以及初创公司(商汤科技、依图等)从去年开始进入出海潮,积极拓展海外业务,中国品牌良好形象逐渐影响海外。
2018年2月7日
2018年2月6日

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2018年2月6日

关注人工智能:人工智能+ 金融添双翼

人工智能似乎成为金融的“新大陆”,借助人工智能技术、通过挖掘海量信息,大幅提高了金融服务效率、降低服务成本,从而降低金融服务门槛,这些变化正是金融未来发展的核心竞争点。
2018年2月6日

【思考】为什么我们需要一个比反向传播更好的学习算法?

目前的神经网络或深度学习算法与我们做决定的方式并不一样。我们是根据经验来做决定的,例如,当我们走路时,我们使用视觉,音频等感官输入来做出决定。我们也从一个任务学习其他任务。
2018年2月6日

什么是MAP? 理解目标检测模型中的性能评估

https://www.pyimagesearch.com/2016/11/07/intersection-over-union-iou-for-object-detection/
2018年2月6日

2017年深度学习总结:文本和语音应用

例如,中国的目标是成为人工智能领域的全球领先者,到2030年将创造一个1500亿美元的人工智能产业,而百度集团的研究人员则大胆预测,以后对数十亿个样本数据集进行实验也只是小菜一碟。
2018年2月5日

【论文读书笔记】重新考虑用简单神经网络进行知识表示学习(附代码)

等一系列的方法,这些方法在标准数据集中都取得了较好的结果,但在其他数据集上结果不是很理想。这篇文章提出一个基于简单神经网络的知识表示模型,在众多数据集中均取得了较好的结果。
2018年2月5日
2018年2月5日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2018年2月5日

走近Hinton:AI教父传奇人生

Hinton几乎从不坐下,因为他患有椎间盘突出。这在他19岁的时候出现问题,那时他帮目前搬一个沉重的暖器,由于本身也存在钙代谢方面的基因问题,所以,从2005年以后,他基本就不再坐下了。
2018年2月5日
2018年2月4日

走进深度生成模型:变分自动编码器(VAE)和生成对抗网络(GAN)

训练过程包括同时应用随机梯度下降的判别器和生成器。在训练时,我们在优化D的k个步骤之间交替,并且在小批次上优化G的一个步骤。当判别器不能区分ρg和ρdata,即D(x,өd)=
2018年2月4日

用深度学习规划会议时间点——Skejul

https://github.com/jaungiers/LSTM-Neural-Network-for-Time-Series-Prediction/blob/master/lstm.py
2018年2月4日

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2018年2月4日

阿里巴巴Q3财报发布 阿里云去年营收超110亿

截至目前,在全球范围内阿里云已经在17个地域开放了34个可用区。在阿里巴巴的构想中,以“达摩院”为驱动,未来阿里巴巴将为未来数字经济提供核心基础技术,服务全球20亿人的新经济体。(彭科峰)
2018年2月3日
2018年2月3日

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2018年2月3日

概念理解:通俗的“过拟合与欠拟合”直观解释

https://towardsdatascience.com/overfitting-vs-underfitting-a-conceptual-explanation-d94ee20ca7f9
2018年2月3日

CMU2018春季课程:神经网络自然语言处理课程(附PPT和代码)

http://phontron.com/class/nn4nlp2018/schedule/using-sentence-representations.html
2018年2月3日

一个实例读懂监督学习:Python监督学习实战

基于给定的数据集,机器学习问题分为两类:分类和回归。如果给定的数据同时具有输入(训练)值和输出(目标)值,那么它就是一个分类问题。如果数据集具有连续的属性数值,而没有任何标签信息,那么就是回归问题。
2018年2月2日

万众期待:Hinton团队开源CapsNet源码

in)”较低级别的特征,以供大脑的高层部分处理,从而将认知负荷从较高级别的处理中移除。如果较低级别的功能与大脑某些较高级别的部分不相关,则不应将其发送到那里。它的信号至少应该有所减弱。
2018年2月2日

【推荐系统教程】当机器学习遇到推荐系统,悉尼科技大学Liang Hu博士最新分享

包括RS发展综述和非IID推荐系统,跨域RS,社交RS,多模式RS,多标准RS,情境感知RS和基于分组的RS的高级机器学习,以及将它们组合构成真实的推荐系统。
2018年2月2日
2018年2月2日

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2018年2月2日
2018年2月1日

CMU2018年春季课程: 深度学习——Bhiksha Raj主讲(附PPT和video)

在本课程中,我们将学习深度神经网络的基础知识,以及它在各种AI任务中的应用。到课程结束时,学生将会对这个课题有很大的了解,并且能够将它应用到各种各样的任务。
2018年1月30日

势头强劲: PyTorch周年大事记盘点

性能始终是一场持续的战斗,对想将灵活性最大化的动态框架PyTorch来说更是如此。在过去的一年里,PyTorch改进了从核心的张量库到神经网络operator的性能,能在board上快速编写微优化。
2018年1月21日

CMU2017年秋季课程:深度学习——Ruslan Salakhutdinov主讲(附PPT下载)

Salakhutdinov是来自卡内基梅隆大学(CMU的副教授,2016年被任命为苹果首任AI总监。从整个神经网络和深度学习的历史看,最重要的拐点是2006年7月,Geoffrey
2018年1月18日

【干货】seq2seq模型实例:用Keras实现机器翻译

https://towardsdatascience.com/neural-machine-translation-using-seq2seq-with-keras-c23540453c74
2018年1月12日

【干货】基于注意力机制的神经匹配模型用于短文本检索

QA数据,我们表明,相对简单的aNMM模型可以显着超越已经用于问答任务的其他神经网络模型,并且与具有附加特征的深度学习模型相竞争。当aNMM与附加特征组合时,它的性能优于所有现有的模型。
2018年1月12日

未来·已来 | HPE人工智能实践专业认证培训开课啦

工信部印发的《行动计划》指出,以市场需求为牵引,积极培育人工智能创新产品和服务,促进人工智能技术的产业化,推动智能产品在工业、医疗、交通、农业、金融、物流、教育、文化、旅游等领域的集成应用。
2018年1月12日

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2018年1月12日

【最新】2018斯坦福cs224n深度学习与NLP课程又开课了(附ppt下载)

http://space.bilibili.com/34967/#!/channel/detail?cid=18192&order=1&page=1
2018年1月11日

CES 2018百度之声:十年磨剑,初露锋芒

上(https://github.com/ApolloAuto/apollo/blob/master/RELEASE.md)同步带来国际化仿真平台(Azure.Apollo.Auto.)
2018年1月10日

【干货】这8种神经网络结构,你掌握了几个?

GPU对于矩阵相乘非常有用,并且对内存也有很高的带宽。这允许他在一个星期完成网络的训练,并使其在测试时快速地结合10个块的结果。如果我们可以足够快地传递状态,就可以在很多内核上训练网络。
2018年1月10日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2018年1月10日

关关的刷题日记92 – Leetcode 263. Ugly Number

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2018年1月10日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

大数据处理相关项目实际研发经验,比如MapReduce/hive/hbase/hdfs/zookeeper/mahout/flume/spark等优先;
2018年1月10日

【最新】人工智能领域顶会AAAI 2018 Pre-Proceedings 论文列表(附pdf下载链接)

上,大会接受的来自中国学者的论文数量几乎已经和美国论文数量持平。详细录用名单日前已经公布,可参见:https://aaai.org/Conferences/AAAI-18/
2018年1月9日

概率论之概念解析:引言篇

0。我们来举一个列子说明这种情况。假设我们掷骰子,我们想知道掷出5或者掷出6的概率。这两个事件是相互排斥的,因为我不能同时掷出5和6。因此,它们在维恩图中的圆圈不重叠。所以掷出5或6的概率等于1/6
2018年1月9日

关关的刷题日记91 – Leetcode 415. Add Strings

题目的意思是求两个用字符串表示的非负整数的和,返回类型同样要求是字符串类型。两个数字都不包含前导0,要求我们不能直接将字符串转化为整数也不能使用现成的库函数。
2018年1月9日

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2018年1月9日

教育部公示2017年度教育部重点实验室评估结果

http://www.moe.edu.cn/s78/A16/s8213/A16_sjhj/201801/W020180105502860975795.docx
2018年1月9日

梦幻!2018年马来西亚深度学习会议,贾老板Justin Timberlake《Filthy》发布AI机器人!

在这场新品发表布上,Justin向未来的人类介绍居家机器人的好处,灵活的动作、快速的反应,诉说未来机器人可以为人类减轻负担,搭配充满性暗示的歌词与舞步,暗示着它们可以按造人类的指示做出你想要的动作。
2018年1月9日

概率论之概念解析:用贝叶斯推断进行参数估计

假设你已经具备了概率论的基本知识。如边缘概率(marginal)和条件(conditional)概率。这些概念在我的系列博文中第一篇已经被介绍过。此外,如果你了解高斯分布,将会有助于理解本文的内容。
2018年1月8日

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2018年1月8日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2018年1月8日

祝贺!王泽山、侯云德两位院士获2017年度国家最高科技奖! 271个项目和9名科技专家获国家科学技术奖!

中华人民共和国国际科学技术合作奖7人:厄尔·沃德·普拉默(美国)、肖开提·萨利霍夫(乌兹别克斯坦)、张首晟(美国)、菲利普·戴维·寇茨(英国)、陈德亮(瑞典)、施扬(美国)、保罗·斯潘诺斯(美国)
2018年1月8日

当法律遇上人工智能(AI),会擦出怎样的火花

所以在司法界,“人工智能+AI”势在必行。那么,在规范性文件备案审查工作中,我们能否发挥机器的作用,建设一套智能化工作制度,减轻立法工作者负担,高效准确地完成备案审查工作呢?
2018年1月8日

北京市明确人工智能2020年达世界领先水平

据了解,北京目前已形成人工智能产业高地。截至2017年9月,北京拥有人工智能企业近400家,居全国首位。北京还是人工智能公司创业集中地,全国近400家人工智能创业公司中,近160家在北京。
2018年1月7日

概率论之概念解析:极大似然估计

高斯分布具有两个参数:均值和标准差σ。不同的参数取值会导致不同的曲线。我们想知道什么曲线最有可能生成我们看到的这些数据点(看下面的图)?极大似然估计是寻找最匹配曲线的均值和方差的一个方法。
2018年1月7日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2018年1月7日

关关的刷题日记89 – Leetcode 168. Excel Sheet Column

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2018年1月7日

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2018年1月7日

采访哈佛大学终身教授丘成桐:中美科技竞赛,谁会赢?

丘成桐:中美友谊,已经有很长的历史,超过一个世纪。所以互相尊重,互相扶持,是个双赢的局面。希望两国领导们以这样的原则交流。其实中美在学术界上早已有密切的交流,希望不会因为政治上的原因而停摆。
2018年1月7日

【干货】Logistic回归Python实战,评估销售系统的盈利能力

【导读】一个企业的盈利与其销售市场部门密不可分,传统的销售手段是销售人员逐个联系现有或潜在的顾客,这种方式不仅耗时耗力,而且不可避免地会有疏漏,不能够精准地联系到购买潜力较大的顾客。在本文中,Sai
2018年1月6日

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2018年1月6日

关关的刷题日记88 – Leetcode 367.Valid Perfect Square

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2018年1月6日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2018年1月6日

【开源的魅力】盘点30个2017年最炙手可热的GitHub 机器学习开源项目

https://github.com/PAIR-code/deeplearnjs?utm_source=mybridge&utm_medium=blog&utm_campaign=read_more
2018年1月6日

2017年度长江学者建议人选名单公示 共463名

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2018年1月6日

IEEE Fellow 微软曾文军:解锁深度视频理解的潜力 PPT详解

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2018年1月5日

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2018年1月5日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

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2018年1月5日

关关的刷题日记87 – Leetcode 171. Excel Sheet Column Number

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2018年1月5日

人工智能(申请代码 F06)纳入国家自然科学基金委员会信息科学部三处2018年国家自然科学基金资助范围

国家自然科学基金委信息三处主要资助控制理论与控制工程、系统科学与系统工程、机器人学与机器人技术和人工智能驱动的自动化等领域的基础研究、前瞻性探索研究以及面向国民经济和国家安全的应用基础研究。
2018年1月4日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2018年1月4日

【干货】手把手教你用苹果Core ML和Swift开发人脸目标识别APP

),LabelImg是一个Python程序,可以让你手动给图像打标签,并返回每个图像的边界框和相关标签的XML文件。下面是它的工作原理,我定义了一个图像的边界框,并打标签tswift:
2018年1月4日

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2018年1月4日

关关的刷题日记86 – Leetcode 172. Factorial Trailing Zeroes

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2018年1月4日

用于神经网络机器翻译的全并行文本生成

图一:我们的模型的概述。我们使用的所有层(包括文字嵌入,注意力,MLP和softmax层)可以并行操作,而尽管有这种并行机制,下面所描述的“派生预测器”,也可以实现高质量,有条理的输出转换。
2018年1月4日

【AAAI2018 Oral】基于Self-attention的文本向量表示方法,悉尼科技大学和华盛顿大学最新工作(附代码)

Encoding(句子向量化)。在不使用任何RNN和CNN结构的情况下,此网络使用较少的参数同样可以在多个数据集上达到state-of-the-art的性能。此文章已被AAAI-18接收为Oral
2018年1月4日

【前沿】简化标注者工作:Google等学者提出基于智能对话的边界框标注方法

框验证序列的成功取决于多种因素。例如,同构背景上的大物体很可能在早期被发现,因此需要很少的标注时间(图1,左)。然而,在拥挤场景中的小物体可能需要很多迭代,甚至可能根本找不到(图1,右)。
2018年1月3日

2018,AI旗舰启程出发!自动化所全球AI邀请函

很多事情在我们国内很容易开展起来,在那边就是非常缓慢,而且各种各样的限制条件。相对于效率这方面来说,我觉得比国外推进起来要容易得多,特别是跟这个疾病研究本身相关的,因为国内有很充分的资源。
2018年1月3日

逻辑回归和深度神经网络:哪个更适合你?

https://www.linkedin.com/pulse/logistic-regression-vs-deep-neural-networks-david-young/
2018年1月3日

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2018年1月3日

关关的刷题日记85 – Leetcode 326. Power of Three

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2018年1月3日

【2018元旦】好玩的人工智能“李白”为您作诗,输入您的2018心愿词就行!

规划模型:将代表用户写作意图的Query作为输入,生成一个写作大纲。写作大纲是一个由主题词组成的序列,第i个主题词代表第i句的主题。
2018年1月1日

关关的刷题日记83 – Leetcode 441. Arranging Coins

方法1:摆满k层楼梯,一共需要(1+k)*k/2枚硬币。令(1+k)*k/2=n,求出的k取整就是所求。不过要注意求平方根的过程有可能越界,所以要先把n转化为long类型。
2018年1月1日

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2018年1月1日

关关的刷题日记82 – Leetcode 453. Minimum Moves to Equal Array Elements

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2017年12月31日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

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2017年12月31日

真的靠谱吗?如何看待“刷脸支付”的技术现状

“刷脸支付不是用脸做密码,而是作为一种介质,以前是刷卡—输密码,后来刷手机—输密码,目前刷脸之后还是需要输密码,只是在做匹配的过程中不需要其他介质了。”旷世科技副总裁谢忆楠表示。
2017年12月30日

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2017年12月30日

关关的刷题日记81 – Leetcode 258. Add Digits

题目的意思是给定一个非负整数,不断地重复这个过程:将其每一位数字加起来求和。直到最终得到的结果仅有一位数字。不用循环或者递归能否实现时间复杂度为O(1)的做法?
2017年12月30日

【干货】ICCV2017 PoseTrack challenge优异方法:基于检测和跟踪的视频中人体姿态估计

R-CNN计算出的检测结果。在关键点mAP下降时,由于更少的虚假检测,跟踪MOTA的效果上升。第一行展示了随机的baseline,模型的表现被随机分配为一个对于每个检测结果在0到1000之间的轨迹
2017年12月30日

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2017年12月29日

【干货】模仿人类的印象机制,商汤提出精确实时的视频目标检测方法

提出的印象网络受到人类对视频的理解方式的启发。当出现一个新的帧时,人类不会忘记以前的帧。相反,这个印象是随着视频的积累产生的,这有助于在有限的视觉线索中理解退化帧(degenerated
2017年12月29日

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2017年12月29日

【中国科学院自动化研究所】“先知1.0”AI系统兵棋推演人机对抗再获胜

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2017年12月29日

【干货】DeepMind 研究科学家深度生成模型报告,视频+PPT一文全揽最新前沿进展(附下载)

models),以及如何将这些模型扩展到高维数据。本教程还揭示这个领域仍然存在的许多问题,所以在UAI领域还有有很多研究机会。
2017年12月28日

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2017年12月28日

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2017年12月27日

【干货】GAN调研:多极扩展(跨域和条件的GAN扩展模型调研)

显然,这里俩个单独的步骤之间有了互相的约束,因为俩个生成器都在过程中对称式地使用了,以至于G和F函数是不能随便生成的,它们必须得保证生成的样本能够反映俩个域的转换关系,而不是随便生成一种映射。
2017年12月27日

【下载】面向机器智能的TensorFlow实践书籍和代码

https://www.amazon.com/TensorFlow-Machine-Intelligence-hands-introduction-ebook/dp/B01IZ43JV4
2017年12月26日

【干货】基于属性学习和额外知识库的图像描述生成和视觉问答

进一步的工作包括产生反映问题和图像内容的知识库查询,以便提取更具体的相关信息。知识库本身也可以改进。例如,Open-IE提供了更多的常识性常识,比如“猫吃鱼”。这些知识将有助于回答高层次的问题。
2017年12月26日

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2017年12月26日

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2017年12月26日

关关的刷题日记77 – Leetcode 203.Remove Linked List Elements

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月26日

【干货】TensorFlow实战——图像分类神经网络模型

安装Docker后,我们准备启动一个TensorFlow容器进行训练和分类。在您的硬盘驱动器上创建一个有2G空闲空间的工作目录。另外再创建一个名为local的子目录,并记下该目录的完整路径。
2017年12月26日

【资源】Python实现多种模型(Naive Bayes, SVM, CNN, LSTM, etc)用于推文情感分析

报告文档:https://github.com/abdulfatir/twitter-sentiment-analysis/blob/master/docs/report.pdf
2017年12月26日

迁移学习在深度学习中的应用

迁移学习是深度学习中的一种流行方法,其中预训练(pre-trained)的模型是计算机视觉和自然语言处理任务的起点。在这些任务上开发神经网络模型需要大量计算时间,用到的技术也差别很大。
2017年12月25日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

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2017年12月25日

关关的刷题日记76 – Leetcode 234. Palindrome Linked List

}};以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月25日

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2017年12月25日

CVPR2017 VQA 任务冠军:基于双向注意力机制视觉问答pyTorch实现

tanh但是不能工作。我们也尝试了gated线性单元(GLU),它比ReLU更好,但最终我们选择ReLU是因为它更简单,并且由于使用GLU的收益太小而不能证明GLU确实使参数数目加倍。
2017年12月25日

2017机器学习和人工智能年终综述,Xavier Amastsin

如果我们看一下人工智能的工程方面,那么一年来,Pytorch开始挑起热潮,成为Tensorflow的真正挑战,特别是在研究方面。Tensorflow通过在Tensorflow
2017年12月25日

【祝贺】模式识别国家重点实验室正式对外开放30周年纪念活动在北京举行!

首席数据科学家柳崎峰博士,中科院电子所信息技术创新工程中心主任兼中科九度公司总裁魏育成博士等室友给大家介绍了所在公司的情况,讲述了工作、创业的经历,让大家对于模式识别技术的落地有了更加深入的了解。
2017年12月25日

【下载】 TensorFlow:实战Google深度学习框架

Service)先河。基于此平台,才云大数据团队为安防、电商、金融、物流等多个行业提供有针对性的人工智能解决方案。归国创业之前,郑泽宇曾任美国谷歌高级工程师。从2013
2017年12月24日

机器翻译新时代:Facebook 开源无监督机器翻译模型和大规模训练语料

dictionaries):https://github.com/facebookresearch/MUSE#ground-truth-bilingual-dictionaries
2017年12月24日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月24日

《科学》杂志:2017年世界十大科学突破!

2017年,诺贝尔化学奖授予三位物理学家,奖励他们在冷冻电镜方面的贡献。冷冻电镜帮助科学家将复杂的大分子冻住,以便于发现分子间相互作用,以及结构分析。在原子尺度上看见生命的源头!
2017年12月24日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

请扫一扫如下二维码关注我们的公众号,获取人工智能的专业知识!同时请加专知小助手微信(Rancho_Fang),加入专知主题群(请备注主题类型:AI、NLP、CV、
2017年12月24日

关关的刷题日记75 – Leetcode 160. Intersection of Two Linked Lists

较短的链表从头开始遍历,较长的链表从|len2-len1|+1节点开始遍历,这时候两个链表就“一样长”了,第一个相同的当前节点即为所求。
2017年12月24日

中国科技巨擘竞逐人工智能

11月11日的“光棍节”展现了AI的一部分威力,阿里巴巴在这个购物节之前的一个月利用AI制作了4亿个定制横幅广告。在预售期,该公司还利用聊天机器人每天回答350万个简单询问,比如“我的包裹在哪?”
2017年12月23日

【下载】TensorFlow机器学习教程手把手书谱

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2017年12月23日

【深度】浅述:从 Minimax 到 AlphaZero,完全信息博弈之路(1)

Search(上文提到的),在原搜索树的底部尝试继续搜索吃子或者将军的分支,但是这个时候会额外使用一些人工设计的战术以及其他调整,并更新原先的估值结果;如果没有吃子等情形,就直接采用原先的估值结果。
2017年12月23日

【干货】深度学习中的数学理解— 教你深度学习背后的故事

Learning)教程的论文总结,从网络架构、正则化技术和优化算法三个方面解释深度学习成功背后的数学理论支撑,并详细讲解全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性等网络特性的数学解释。
2017年12月23日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月23日

关关的刷题日记74 – Leetcode 141. Linked List Cycle

slow,慢指针每次走一步,快指针每次走两步。如果链表中有环的话,快慢指针早晚会相遇;如果链表中没有环,那么fast或者fast->next会有一个先达到nullptr。
2017年12月23日

【资源】15个在线机器学习课程和教程

https://www.youtube.com/playlist?list=PL7y-1rk2cCsAqRtWoZ95z-GMcecVG5mzA
2017年12月23日

机器学习的大局:用神经网络和TensorFlow分类文本

tf.add(x,y)这就是TensorFlow工作流程的工作原理:您首先创建一个图表,然后才能进行计算(真正“运行”具有操作的图形节点)。要运行图形,你需要创建一个tf.Session。
2017年12月22日

【论文】所见所想所真,对抗学习GAN提升跨模态检索效果!阿里巴巴AI Labs等团队最新工作

Models)来提升跨模态检索效果的方法。该方法在文本-视觉卷积跨模态特征表示中引入了图像-文本生成和文本-图像生成两种模型,使得最终的提出的生成式跨模态特征学习框架(generative
2017年12月22日

关关的刷题日记73 – Leetcode 21. Merge Two Sorted Lists

思路:比较两个链表头节点,选取较小的作为合并链表的头结点,该节点的下一节点为两个链表剩下部分的合并链表。求两个链表剩下部分的合并链表的方法和求两个链表的合并链表的方法一样,采用递归的思路。
2017年12月22日

【资源】机器学习必知的15大框架

15.Veles是一套用C++开发的面向深层学习应用程序的分布式平台,不过它利用Python在节点间自动操作与协作任务。在相关数据集中到该集群之前,可对数据进行分析与自动标准化调整,且REST
2017年12月22日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月22日

【Leetcode83】关关的刷题日记72– Remove Duplicates from Sorted List

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月21日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月21日

GitHub最著名的20个Python机器学习项目

我们分析了GitHub上的前20名Python机器学习项目,发现scikit-Learn,PyLearn2和NuPic是贡献最积极的项目。让我们一起在Github上探索这些流行的项目!
2017年12月21日

【下载】PyTorch实现的神经网络翻译框架——机器翻译工具包 nmtpytorch

你需要在nmtpytorch/models目录下创建一个新文件,定义一个从nn.Module派生出的类。新的class的名字是model_type,需要写在你的配置文件中。接下来的步骤是:
2017年12月21日

【AAAI2018】预测你的下一步-动态网络节点表示学习,浙江大学和南加州大学团队工作,代码已开源

数据挖掘常常和其他领域有交叉融合,因此我们的可视化方法或多或少有其他社区的贡献,但是,我们的算法表现出比baseline更好的结果,这要归功于我们的模型把动态信息融入到嵌入向量中。
2017年12月21日

中国成就闪亮2017年科研“世界榜”

这一年,中国埃博拉疫苗获批准,可燃冰开采,“海水稻”最高亩产量达620.95公斤……中国在这些领域的进展达到世界顶尖水平,有助于人类应对灾难性疾病、探索未来能源和挖掘粮食增产潜力等世界性难题。
2017年12月20日

[论文笔记] GAN开山之作及最新综述

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域25个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2017年12月20日

计算机视觉经典论文荟萃,深度学习方法占领9大方向,建议收藏

Links:http://openaccess.thecvf.com/content_cvpr_2017/papers/Hu_Deep_Level_Sets_CVPR_2017_paper.pdf
2017年12月20日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月20日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月20日

【Leetcode237】关关的刷题日记 71–Leetcode237.Delete Node in a Linked List

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月20日

吴恩达高徒语音专家Awni Hannun:序列模型Attention Model中的问题与挑战

上图是对同一个语音识别任务的两个不同模型注意力的例子。上图:表示在输入和输出之间有一个合理的“对齐”。下图:表示尽管训练损失随时间在慢慢减少(损失没有偏差),但模型没能学会如何参与到输入中。
2017年12月20日

【前沿】Pytorch开源VQA神经网络模块,让你快速完成看图问答

train_cmp_nn_vqa.py训练模型,准确率/损失日志存在logs/cmp_nn_vqa.log。当训练完成后,选择的模型自动保存在saved_models/cmp_nn_vqa.pt。
2017年12月19日

如何通过AI自动辨别虚假新闻?计算机科学家Filippo Menczer教你识别互联网虚假信息

与此同时,还涌现了许多培养媒体素养的课程,一个广为人知的例子就是华盛顿大学的“胡言乱语”课程(Bullshitcourse),该课程教导学生如何发现那些极具误导性的图形或欺骗性统计数字等陷阱。
2017年12月19日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月19日

【Leetcode 206】关关的刷题日记70 – Leetcode 206. Reverse Linked List

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月19日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月19日

人工智能本周热点内容精选(文章/论文/代码/项目等)(2017年12月第二周)

MAgent是一个多智能体强化学习的研究平台。MAgent不同于以往的研究平台,其重点是使用单个代理或少数代理进行强化学习研究,其目标是支持从数亿代理扩展到数百万代理的强化学习研究。
2017年12月19日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月18日

【下载】面向Open AI, TensorFlow, Keras的强化学习书籍《Reinforcement Learning》

增强学习又称为强化学习,是机器学习的热门技术,精通强化学习要从基础开始:了解Agents和环境如何演变,然后了解它们之间的相互关系。然后,你将学习强化学习相关的理论,并了解强化学习过程的概念。
2017年12月18日

【Leetcode 198】关关的刷题日记69 – Leetcode 198 House Robber

}};以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月18日

【AAAI 2018】多种注意力机制互补完成VQA(视觉问答),清华大学、香港中文大学等团队最新工作

图2:展示了解决VQA任务的总体网络结构。该网络使用提出的特征相乘嵌入方案,具有两个注意力分支,其中一个分支用于自由图像区域,另一个分支用于编码问题相关视觉特征的检测框
2017年12月18日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月18日

斯坦福Jure Leskovec图表示学习:无监督和有监督方法(附PPT下载)

【导读】现实生活中的很多关系都是通过图的形式来表达的,针对图结构数据的分析的一个关键问题就是如何合理的表示图结构的低维特征表示,也即是图表示学习。斯坦福大学的Jure
2017年12月18日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月17日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月17日

【Leetcode 70】关关的刷题日记68 – Leetcode 70 Climbing Stairs

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月17日

【前沿】见人识面,TensorFlow实现人脸性别/年龄识别

/path/to/project/data/train/train-000.tfrecords……/path/to/project/data/test/test-000.tfrecords……
2017年12月17日

【下载】最新TensorFlow专业深度学习实战书籍和代码《Pro Deep Learning with TensorFlow》

TensorFlow这本书为深度学习提供专业而实用的实践知识,让您可以从头学习深度学习,并设计有意义的深度学习解决方案。本书将帮助您快速使用TensorFlow并优化不同的深度学习体系结构。
2017年12月17日

CMU邢波教授:基于双向语言模型的生物医学命名实体识别,无标签数据提升NER效果

最后,作者发现,提出的模型预测未看到的实体的回想是大约50%,这是相当低的各种数据集的总体召回。改善看不见实体性能的一种可能的方法是训练更深更大的神经网络模型,以便他们可以学习复杂的信息。
2017年12月17日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月16日

【干货】基于TensorFlow卷积神经网络的短期股票预测

为了构建数据集,我首先选择了一个行业,然后专注于研究该行业。我决定选取卫生健康领域在2016年1月4日至2017年9月30日期间数据,并将它们分为训练集和评估集。特别值得一提的是,这些Tick
2017年12月16日

【NIPS2017】你也可以成为游戏高手,Facebook FAIR实验室田渊栋研究员PPT详解(附下载)

ELF。田渊栋等人在其介绍论文中表示,新的测试平台可以支持三种游戏形式:RTS、夺旗游戏和塔防,同时也开放物理引擎。该平台现已开源。
2017年12月16日

【Leetcode 303】关关的刷题日记67–Leetcode 303 Range Sum Query – Immutable

*/以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月16日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月16日

厉害了!谷歌AI帮NASA发现第二个"太阳系":也有八颗行星

美国航天局天体物理学部门主任保罗·赫兹在电话记者会上说:“今天,开普勒证实恒星可以拥有大量行星,就像我们的太阳系一样。”
2017年12月16日

深度学习"理论在哪里"?再思考- 中科院自动化所胡包钢研究员参加2017年NIPS会议感想

下面转入《基于信息理论的机器学习》教学讨论的内容。这是我今年参加其它两个国际会议IJCNN于ICONIP分别给的两个教学讲座(分别是96页与104页内容)。英文题目是“Information
2017年12月15日

【重磅】125页行业报告详尽展示人工智能发展现状 MMC Ventures风险投资公司发布(附下载)

由于购买者试图从数据中获得价值,避免丧失竞争优势,因此人工智能的应用将显著增加。75%的管理人员表示,人工智能将在三年内在他们团队中得到一定程度的“积极实施”(经济学人智库Economist
2017年12月15日

【43页NIPS2017完整干货笔记】布朗大学博士生 DavidAbel 总结,43页笔记带你全程回顾NIPS2017(附下载)

Systems,NIPS)在美国加州长滩的会展中心正式开幕!今年参会人数达8000多人,在NIPS2017上,美国布朗大学计算机专业的博士生David
2017年12月15日

【NIPS2017】 DeepMind深度学习最佳实践与新技术展望,181页PPT全景展示最近深度学习技术(附下载)

内容主要分为实践和趋势两个部分,其中实践包含最新的卷积网络,循环网络,Attention机制的应用和技巧,趋势部分包括最新的元学习,图结构学习等内容。
2017年12月14日

【Leetcode108】关关刷题日记65–Convert Sorted Array to Binary Search Tree

思路:每次选取该数组的中间值作为根节点,中间值左边的数构成左子树,右边的数构成右子树。左右子树的构造方法和这棵树的构造方法一样,采取递归的思路,递归函数可以设置两个整型参数用来表示左右边界。
2017年12月14日

【下载】苹果发布Turi Create机器学习框架,5行代码开发图像识别

https://github.com/apple/turicreate/blob/master/userguide/activity_classifier/introduction.md
2017年12月13日

【下载】面向Python深度学习实战书籍《Deep Learning with Python》

Python简要介绍了深度学习的数学基础和其他前期准备,使本书成为想要深入学习的软件开发人员的一个很好的起点。这本书还包括一些对深度学习架构的简要总结。
2017年12月13日

从Watson看AI平台的架构设计

国内已经涌现出了一些用私有云的容器服务平台搭建自身业务平台的成功案例(参考4)。目前公有云服务商Azure、AWS、Google和阿里云等都纷纷基于自己的PaaS平台推出了类似CaaS的产品。
2017年12月13日

【专知荟萃】人工智能领域26个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月13日

【关关的刷题日记64】Leetcode 110 Balanced Binary Tree

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月13日

对抗样本再下一城,攻陷目标检测!自动驾驶或受攻击?UIUC学者构建欺骗检测器的对抗样本!

RCNN。在原人脸图像(第一个)中,人脸被可靠地检测到。第二个图像,在整个图像中加入小的干扰,人脸没有被检测出来。最后一个图像,更大的干扰被添加到脸部区域而不是整个图像中,人脸没有被检测到。
2017年12月13日

【关关的刷题日记63】Leetcode 111 Minimum Depth of Binary Tree

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2017年12月12日

【下载】面向搜索的深度学习实战书籍和代码《Deep Learning for Search》

Search教您如何通过实施基于神经网络的技术来提高搜索的有效性。在这本书中,首先为你概括信息检索原则,如索引,搜索和排序,以及深度学习的快速介绍。然后,通过Apache
2017年12月12日

【Keras教程】用Encoder-Decoder模型自动撰写文本摘要

引用:在每个步骤t,解码器(单层单向LSTM)接收前一个词的嵌入(训练时,这是参考摘要的前一个词;在测试时,它是解码器发出的前一个词)——指出要点:用指针-生成器器网络生成摘要,2017。(Get
2017年12月12日

【NIPS2017】“深度高斯模型”可能为深度学习的可解释性提供概率形式的理论指导?亚马逊机器学习专家最新报告

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域25个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2017年12月12日

【业界】你也能与AlphaGo谈笑风生了, AlphaGo教学工具上线

摘要:国际象棋是人工智能史上研究最广泛的项目。目前最强大的国际象棋程序都是基于多种策略的组合,比如复杂的搜索技术,对特定领域的改进和人类专家几十年来人工不断完善的评估函数。相比之下,AlphaGo
2017年12月12日

【前沿】R-FCN每秒30帧实时检测3000类物体,马里兰大学Larry Davis组最新目标检测工作

表2:作者在有bounding-box监督信息的分类数据上训练的解耦R-FCN并与弱监督方法进行比较,这些弱监督方法使用知识转移方法利用来自ImageNet检测集上的100个预先训练的检测器的信息。
2017年12月11日

【NIPS2017】Google大脑负责人 Jeff dean 演讲机器学习与硬件系统的相互促进

与此同时随着硬件系统性能的提升,机器学习方法如何更好的利用这些硬件资源也成了一个很重要的问题。比如在针对一个大型模型,如何基于多计算设备来实现并行化。还有如何利用机器学习来提升数据库系统的使用效率。
2017年12月11日

【资源】Python强化学习实战,Anaconda公司的高级数据科学家讲解(附相关Python开源库)

Doig从最基本的强化学习概念开始介绍强化学习Python实践经验,并以强化学习中的经典任务--Cartpole问题作为学习的入门例子,讲解从环境搭建、模型训练再到最后的效果评估的结果。
2017年12月11日

【专知荟萃26】行人重识别 Person Re-identification知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/代码,附查看)

[https://github.com/hehefan/Unsupervised-Person-Re-identification-Clustering-and-Fine-tuning]
2017年12月11日

【下载】Python自然语言处理实战书籍和代码《Natural Language Processing in Action》

当您仔细研究本书的代码示例时,您将能扩展您的机器学习知识,并将其应用于一系列挑战,从构建一个可以基于其语义查找而不仅仅是关键字查找文档的搜索引擎到使用深度学习方法来训练聊天机器人来参与对话聊天。
2017年12月11日

【关关的刷题日记62】Leetcode 104. Maximum Depth of Binary Tree

}};人生易老,唯有陪伴最长情,加油!以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月11日

【干货】首次使用分层强化学习框架进行视频描述生成,王威廉组最新工作

表2:Charades数据集上的结果。我们分别记录了我们的HRL模型以及两个基准方法的不同得分:包括BLEU(B),METEOR(M),ROUGH-L(R)和CIDEr(C)等得分。
2017年12月10日

【下载】深度学习DL4j实战指南《Deep Learning—A Practitioner's Approach》

今天,“数据科学”这个术语并没有清晰的定义,经常以不同的方式使用。数据科学和人工智能(AI)与当今计算机科学中的任何术语一样广泛和模糊。这很大程度上是因为机器学习几乎与所有学科中都交织在一起。
2017年12月10日

【NIPS2017】深度学习真的不需要理论指导了?图灵奖得主讲座无人问津,贝叶斯之父Judea Pearl落寞身影背后引人深思

Pereira(可能他是引用别人)对我说“探险家”和“定居者”。探险者首先看到地形(没有严谨),定居者清理它(严谨)。考虑微积分或傅立叶分析。但在局部搜索的情况下,我不认为定理(定居者)将会解决它。
2017年12月10日

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2017年12月10日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月10日

【关关的刷题日记61】Leetcode 102. Binary Tree Level Order Traversal

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年12月10日

【Keras作者Chollet又一力作】深度学习R语言实战书籍和代码

Allaire进行学习更靠谱的了,因为他写了Keras的R接口!到学习本书结束时,您将拥有在自己的项目中应用深度学习知识和实践的技能。
2017年12月9日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月9日

【关关的刷题日记60】Leetcode 437. Path Sum III

题目的意思是给定一个二叉树,让我们找到路径节点和等于给定值的路径的个数。这里的路径不一定是从根节点到叶子节点,可以是其中的一段,但是必须是自上而下的顺序。
2017年12月9日

【2017NIPS报告】Hinton高徒 Yee Whye Teh 《贝叶斯深度学习与深度贝叶斯学习》

在这次演讲中,我将探讨机器学习这两个观点之间的交叉,通过我参与的一些项目演示,来探索如下问题:概率统计思维如何帮助我们理解深度学习方法,或者引导我们开发出有趣的新方法?
2017年12月9日

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2017年12月9日

基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享03(附pdf下载)

本章关键要点:信息论指标与传统误差指标不存在“一对一”关系。这与第3章要点一致,但是本章的前三个定理对于理解信息论指标为优化目标的缺陷是十分重要的(包括对抗网络GAN中应用了KL散度指标)。
2017年12月8日

IEEE终身Fellow闵应骅: 人工智能与智能科学

Simmon。他们的工具基本都是基于数理逻辑和推理。我很欣赏他提到人工智能的创建者们,现在许多人工智能的文章和报告甚至根本不提到他们,我认为这是割断历史的,人工智能(Artificial
2017年12月8日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月8日

【NIPS2017报告视频】《深度学习在机器人中的应用》前OpenAI科学家与强化学习大牛Pieter Abbeel(附pdf)

报告从人工智能驱动的机器人所面临的各种问题出发,开始详细介绍了多用应用于机器人控制的深度学习技术,比如基本的强化学习、元学习(Meta-Learning)、仿学习(Imitation
2017年12月8日

【下载】JAVA程序员深度学习实用指引《Deep Learning: Practical Neural Networks》

Java)面向希望学习深度学习的数据科学家和Java开发人员,从实战角度出发带你用JAVA快速上手机器学习和深度学习方法,是JAVA工程师不可不看的深度教程。
2017年12月8日

【专知荟萃】人工智能领域25个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

请扫一扫如下二维码关注我们的公众号,获取人工智能的专业知识!同时请加专知小助手微信(Rancho_Fang),加入专知主题群(请备注主题类型:AI、NLP、CV、
2017年12月8日

【下载】最新TensorFlow深度学习教程指引《Learning TensorFlow,构建深度学习系统指引》

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域25个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2017年12月7日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

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2017年12月7日

【专知荟萃】人工智能领域25个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月7日

南京大学周志华教授对话《科学通报》你担心“人工智能威胁论”吗

2017年入选欧洲科学院外籍院士。他是入选人工智能相关的五大主流国际学会(ACM、AAAI、IEEE、AAAS、IAPR)Fellow的首位华人学者,
2017年12月7日

【DeepMind最新论文】新AlphaZero出世称霸棋界 ,8小时搞定一切棋类!自对弈通用强化学习无师自通!

摘要:国际象棋是人工智能史上研究最广泛的项目。目前最强大的国际象棋程序都是基于多种策略的组合,比如复杂的搜索技术,对特定领域的改进和人类专家几十年来人工不断完善的评估函数。相比之下,AlphaGo
2017年12月7日

【NIPS2017最新Tutorial】几何深度学习(Geometric Deep Learning )讲解(附slide下载)

FAIR实验室科学家,在加入Facebook之前在纽约城市大学城市学院数学系任助理教授。主要研究兴趣为机器学习,图数据上的谐波分析
2017年12月6日

【ICLR2018 最高分论文】利用分布鲁棒优化方法应对对抗样本干扰

attacks)的结果。(a)和(b)展示测试分类的错误率,IFGM攻击的对抗干扰水平分别为欧几里得和最大符号准则。(a)中的竖条表示用于训练FGM、IFGM和PGM模型的干扰水平和评估半径。
2017年12月6日

【下载】NLP绝佳入门经典图书《NLTK-Python自然语言处理》中英文版, 教程+代码手把手带你实践NLP算法

过滤到自动文本摘要、机器翻译,大量的语言相关的技术都离不开自然语言处理的支持,而这本书提供了自然语言处理非常方便的入门指南。通过它,你将学到如何写能处理大量非结构化文本的Python
2017年12月6日

【新加坡国立大学张戎】深度学习与强化学习(附slide下载)

有一些重复的地方,读者选择一些看即可。之前文章从强化学习的定义出发,一步一步地给读者介绍强化学习的简单概念和基本性质,并且会介绍经典的
2017年12月6日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

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2017年12月5日

【专知荟萃】人工智能领域25个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月5日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

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2017年12月4日

【重磅】深度学习顶会ICLR2018评审结果出炉,一文快速了解评审分析简报和评分最高的十篇论文

2018共收到981篇有效稿件,截止2017年12月1日,已经有979篇论文收到至少一个评分。下图是平局分的分布,平均得分是5.24,中位得分是5.33
2017年12月4日

【专知荟萃25】文字识别OCR知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/代码/专家,附查看)

[https://docs.mldb.ai/ipy/notebooks/_demos/_latest/Image%20Processing%20with%20Convolutions.html]
2017年12月4日

【专知荟萃】人工智能领域24个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月3日

【BicycleGAN】NIPS 2017论文图像转换多样化,大幅提升pix2pix生成图像效果

Efros教授。他的主要研究方向是计算机视觉、图形学和机器学习,其研究主要致力于让计算机可以创建真实的图像。此前,他在清华获得学士学位,曾在CMU攻读博士学位,目前的研究获得Facebook
2017年12月3日

【课程】斯坦福大学NLP大牛Dan和Chirs《自然语言处理》课件(附下载)

【导读】斯坦福大学《自然语言处理》经典课程,于2012年3月在Coursera启动了在线自然语言处理课程,由NLP领域大牛Dan
2017年12月3日

【关关的刷题日记54】Leetcode 226. Invert Binary Tree

思路:翻转一棵二叉树,那么我们要把这棵树翻转后的左右子树再翻转过来,左右子树的翻转过程和这棵树的翻转过程是一样的,因此我们采用递归的做法。
2017年12月3日

【招聘】中科院自动化所模式识别国家重点实验室专知团队招聘前后端开发与算法实习工程师

熟悉linux开发环境以及网络编程,熟悉java、python、C++中的至少一种编程语言,熟悉数据库操作,熟悉mysql、了解mongoDB,hive等分布式数据库者优先;
2017年12月3日
2017年12月3日

【下载】机器学习TensorFlow代码教程实战书籍和代码

这是用机器学习TensorFlow实战的官方代码资源库(http://www.tensorflowbook.com/).
2017年12月3日

【干货】深度学习知识体系思维导图,一图让你理解所有概念

深度学习是基于学习数据表示的更宽泛的机器学习方法家族的一部分,而不是特定某一种任务的算法。深度学习过程中可以有监督、半监督或无监督来进行。我们在这里试图在一个.PDF文件中总结这个领域。
2017年12月2日

【Keras作者Chollet最新力作】深度学习Python教程实战书籍

Chollet最新撰写的深度学习Python教程实战书籍(2017年12月出版)介绍深入学习使用Python语言和强大Keras库,详实新颖。这本书让你通过直观的解释和实例学习深度学习,不得不看。
2017年12月2日

【前沿】FAIR何恺明等人与UC伯克利最新论文提出分割利器(Learning to Segment Every Thing)

annotations)。由于COCO数据集仅涉及少量(80)的易分离的类别,所以定量评估是精确和可靠的。实验结果表明,我们的方法超过baseline的结果,在没有训练掩码的情况下Mask
2017年12月2日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

专知AI主题内容创作:我们创造构建专业可信的AI内容知识库,为大家提供更好的AI知识服务!为此,诚挚邀请有意愿的同学加入我们这一计划,无论你的专业水平如何,只要有此意愿,都诚挚欢迎,
2017年12月2日

【专知荟萃】人工智能领域24个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

请登录专知,获取更多AI知识资料,PC登录www.zhuanzhi.ai或者点击阅读原文,注册登录,顶端搜索主题,查看获得对应主题知识等资料!如下图所示~
2017年12月2日

基于信息理论的机器学习-中科院自动化所胡包钢研究员教程分享02(附pdf下载)

当误差与类别概率已知情况下,应用公式我们可以得出e1与e2。这一点是应用传统方法无法获得的信息(原因包括应用了不等式导出),但是这个信息对于机器学习可能是十分重要(误差类别会有不同影响)。
2017年12月2日

【经典必看】YouTube上最受欢迎的10个机器学习视频介绍与观看

这个由斯坦福大学商学院主办的座谈,有许多业内的专业人士讨论深度学习的影响。该座谈的有趣之处在于,它提供了很多对相同概念的不同的观点和理解。这是一个值得关注的好视频,因为可以获取各种不同的观点。
2017年12月1日

【NIPS2017最佳论文三分钟视频简介】CMU「冷扑大师」不完美信息博弈研究

translation)。最后,我们展示了当博弈沿着博弈树向下进行时,子博弈求解可能会重复进行,从而大大降低可利用性。我们应用这些技术开发了能在一对一无限注德州扑克单挑中打败顶尖人类选手的第一个
2017年12月1日

深度学习入门指南:初学者必看!

Krizhevsky发明的被称为“AlexNet”的卷积网络架构的出现。“AlexNet”在2012年的ImageNet比赛中击败了其他所有的图像处理算法,开创了在图像处理中使用深度学习架构的先河。
2017年12月1日

【专知荟萃24】视频描述生成(Video Captioning)知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/代码/专家,附查看)

微软亚洲研究院资深研究员梅涛博士,微软亚洲研究院资深研究员,国际模式识别学会会士,美国计算机协会杰出科学家,中国科技大学和中山大学兼职教授博导。主要研究兴趣为多媒体分析、计算机视觉和机器学习。
2017年12月1日

深度学习与物理学的大碰撞思考(附slides下载)

Cranmer介绍了他团队关于深度学习与物理学的交叉思考应用,非常值得一看,请大家查看!此外,请关注专知公众号(扫一扫最下面专知二维码,或者点击上方蓝色专知),
2017年12月1日

【专知荟萃】人工智能领域23个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年12月1日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

专知AI主题内容创作:我们创造构建专业可信的AI内容知识库,为大家提供更好的AI知识服务!为此,诚挚邀请有意愿的同学加入我们这一计划,无论你的专业水平如何,只要有此意愿,都诚挚欢迎,
2017年12月1日

【 关关的刷题日记51】 Leetcode 67. Add Binary

思路:设置头尾指针同时向中间遍历字符串,遇到非字母数字的字符需要跳过,判断头尾指针所指的字符是否相等,如果不相等的话,就不是回文。这题目也可以直接用一个函数isalnum来判断是否是字母数字。
2017年12月1日

【360人工智能研究院与NUS颜水成团队】HashGAN:基于注意力机制的深度对抗哈希模型提升跨模态检索效果

随着多模态数据的快速增长,hashing方法在跨模态检索方面受到了广泛关注。基于深层网络的跨模态hashing方法吸引了更多关注,因为这类方法可以把特征学习和hash
2017年11月30日

【 关关的刷题日记51】 Leetcode 67. Add Binary

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年11月30日

【专知荟萃】人工智能领域23个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年11月30日

【CAAI】中国人工智能创新应用白皮书(附pdf下载)

人工智能领域主题知识资料查看获取:【专知荟萃】人工智能领域22个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)
2017年11月30日

【实战】最新Deep Learning with Keras图书加代码,教你从零开发一个复杂深度学习模型(附下载)

Keras:http://www.zhanjunlang.com/resources/tutorial/Deep%20Learning%20with%20Keras.pdf
2017年11月30日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

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2017年11月30日

最新Apache Spark平台的NLP库,助你轻松搞定自然语言处理任务

pipeline始终只是一个更大的数据处理管道的一部分:例如,问答系统涉及到加载训练、数据、转换、应用NLP注释器、构建特征、训练提取模型、评估结果(训练/测试分开或交叉验证)和超参数估计。
2017年11月30日

【前沿】中国科学院自动化研究所模式识别与人工智能学科前沿研讨会

华南理工大学的李远清教授做题为“脑机交互及临床应用”的报告,介绍了脑机交互技术的主要模块和典型的脑机交互系统,指出脑机交互在残疾人辅助、军事航天、公共安全、游戏娱乐、社交沟通等领域将发挥重大作用。
2017年11月29日

【斯坦福大学吴恩达博士生Ziang Xie】深度文本生成最佳实战指南(附指南下载)

【导读】人们期待未来有一天计算机能够像人类一样会写作,能够撰写出高质量的自然语言文本。文本自动生成就是实现这一目的的关键技术。按照不同的输入划分,文本自动生成可包括文本
2017年11月29日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

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2017年11月29日

【 关关的刷题日记50】 Leetcode 345. Reverse Vowels of a String

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年11月29日

【专知荟萃】人工智能领域23个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年11月29日

科研人的三重境界

我所说的三重境界是三种活法,三种科研价值观,但是要说明的是,这三种境界没有高低贵贱之分,如果你硬说第三种比第一种高贵,非常明确,这不是本意。
2017年11月29日

【干货】机器学习知识体系思维导图,一图让你理解所有概念

https://github.com/dformoso/machine-learning-mindmap/blob/master/Machine%20Learning.pdf
2017年11月29日

【干货】台大李宏毅两个小时带你纵览自然语言处理和语音内容机器理解,附全程视频PPT下载

在这次演讲中李宏毅老师以语音机器理解为例纵览自然语言处理各种最新技术。李宏毅老师演讲风格通俗易懂,他在台大开设的机器学习深度学习课程广受好评,可以说是最好的中文视频课程。李宏毅曾发布过
2017年11月28日

【明星自动大变脸,嬉笑怒骂加变性】最新StarGAN对抗生成网络实现多领域图像变换(附代码)

(b),(c),(f),(g)当掩码向量(紫色)为[1,0]时,生成器G学习专注于CelebA标签(黄色),而忽略RaFD标签(绿色)来执行图像到图像的转换,反之亦然,当掩码矢量是[0,1]时。
2017年11月28日

【专知荟萃23】深度强化学习RL知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/代码/专家,附查看)

Learning[https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/deep-learning-nutshell-reinforcement-learning/]
2017年11月28日

【 关关的刷题日记49】 Leetcode 434. Number of Segments in a String

以上就是关关关于这道题的总结经验,希望大家能够理解,有什么问题可以在我们的专知公众号平台上交流或者加我们的QQ专知-人工智能交流群
2017年11月28日

【专知荟萃】人工智能领域22个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年11月28日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

2347?为大家提供更好的AI知识服务!为此,诚挚邀请有意愿的同学加入我们这一计划,无论你的专业水平如何,只要有此意愿,都诚挚欢迎,
2017年11月28日

自动驾驶的“大脑”-控制工程篇(二)

拥有更强的实用性和更加出色的用户体验。智能汽车的设计最终是要让其能够为人所用,更好的为用户服务,最大限度的满足人们的需求,人永远都是控制和享受服务的主体。优秀的用户体验对于智能汽车自然是必不可少的。
2017年11月27日

复旦教授徐英瑾:人工智能研究为何需要哲学参与?

Dreyfus,《机械战警》里面出现某个反对机器人有自动开火能力的哲学家和这个哲学家的名字一样的,我认为编剧是故意这么干的,因为他在美国是非常有名的搞人工智能哲学的专家。他为什么要去搞人工智能哲学?
2017年11月27日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

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2017年11月27日

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2017年11月27日

【 关关的刷题日记48】Leetcode 58. Length of Last Word

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2017年11月27日

【前沿】用AlphaGo Zero方法实现增强学习下棋

当执行训练器的时候,则开始训练。将从最新保存的下一代模型加在基础模型。如果不存在,则使用最佳模型。训练模型每隔2000次迭代(mini-batch)保存一次。
2017年11月27日

【干货】机器学习经典 PRML 最新 Python 代码实现,附最全 PRML 笔记视频学习资料

https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/05/prml-errata-3rd-20110921.pdf
2017年11月27日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

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2017年11月26日

自动驾驶的“大脑” ——控制工程篇(一)

相对于传统的控制方法,智能控制方法主要体现在对控制对象模型的运用和综合信息学习运用上,主要有基于模型的控制、神经网络控制和深度学习方法等,目前这些算法已逐步在汽车控制中广泛应用。
2017年11月26日

CNN神经网络内部知识表达的“黑”与“白“

model,那么如何去评价一个特征表达的interpretability是一个很重要的问题。周博磊在CVPR17提出了一种评价方法。我们在AAAI18中提出了另一种评价标准,即location
2017年11月26日

【视频】人工智能与医学应用,美国欣凯公司副总裁肖飞博士演讲

2017年11月17日晚,中华医学会北京风湿病学分会在温都水城召开学术年会,肖飞教授做了《人工智能与医学应用》的主题演讲。
2017年11月26日

【计算机视觉近一年进展综述】《A Year in Computer Vision》by The M Tank

而图像的计算更类似于某种思想或认知,而且会设计多个大脑区域的协作。因此,很多人认为计算机视觉是对视觉环境及其背景的真实了解,由于其具有跨领理解的优势,可以为未来强大的人工智能开拓出新的道路。
2017年11月26日

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2017年11月26日

【干货】IRGAN :生成对抗网络在搜狗图片搜索排序中的应用

有5个正样本,以及1000个未标注样本。训练集和测试集的比例是4:1。这里说一点,与LTR任务中不同的是,不再对文档进行3分制,或5分制这样区别,而是用了2分制,意思就是打分大于0
2017年11月25日

【前沿】自动从CT医疗影像中生成诊断报告,卡内基梅隆大学CMU邢波教授团队最新基于深度学习的医疗影像研究成果

美国加州大学伯克利分校(UC,Berkeley)计算机科学博士;现任美国卡耐基梅隆大学(CMU)计算机系副教授,专业方向:计算机科学、统计、机器学习、计算生物学。
2017年11月25日

香港科大商学院深度报告:中美两国人工智能实力大较量【附下载】

最近,香港科大商学院发布报告详细对比中美在人工智能领域的实力,作者认为中美在不同领域有着各自的领先优势,同时也都面临着不同的挑战。
2017年11月25日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

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2017年11月25日

【 关关的刷题日记46】Leetcode 28. Implement strStr()

方法1:遍历haystack,遇到与needle[0]相等的字符,就判断两个字符串接下来的needle.size()-1个字符是否匹配,匹配的话就返回haystack中第一个匹配字符的索引值。
2017年11月25日

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2017年11月25日

Expressivity,Trainability,and Generalization in Machine Learning

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2017年11月25日

【震撼】联合国视频曝光 AI 杀手机器人:人脸定位,一击而中,极端致命

第二个标准:“自动和半自动系统的故障安全设计标准”。它包含了自动技术,如果它们发生故障,可能会对人类造成危害。就目前而言,最明显的问题是自动驾驶汽车。
2017年11月24日

基于信息理论的机器学习

https://www.quantamagazine.org/new-theory-cracks-open-the-black-box-of-deep-learning-20170921/
2017年11月24日

【专知荟萃】人工智能领域22个主题知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

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2017年11月24日

【LeetCode 20】关关的刷题日记45 – Valid Parenthese

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2017年11月24日

【干货】Hinton最新 Capsule Networks 视频教程分享和PPT解读(附pdf下载)

这是论文中的图2,展示了胶囊网络顶层的解码器。它是由两个全连接的ReLU层加上一个全连接的sigmoid层组成,该解码器输出784个数字,对应重构图像的像素个数(图像是28x28=784像素)。
2017年11月24日

【前沿】IEEE发布人工智能伦理标准,确保人类不受影响

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2017年11月24日

基于 word2vec 和 CNN 的文本分类 :综述 & 实践

为了检验模型在真实数据上的分类准确率,我们又额外人工审核了1000条深圳地区的案情数据,相较于原来分类准确率的68%,提升到了现在的90%,说明我们的模型确实有效,相对于原来的模型有较大的提升。
2017年11月23日

【最新前沿】Facebook何恺明等大神最新论文提出非局部神经网络(Non-local Neural Networks)

而在处理视频等序列化数据时,传统cnn的这种局限性就显得尤为严重了。比如在记录一场网球比赛的视频中,每一帧都能很容易的检测到他的手握拍在哪,一个卷积核就能覆盖位置也就是手腕周围的区域。
2017年11月23日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

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2017年11月23日

【LeetCode 14】关关的刷题日记44 – Longest Common Prefix

思路:我用了最简单直接的思路:以第0个字符串作为参考,从第1个字符串开始遍历字符串数组,查找同一位置的字符,遇到不同字符的话返回该字符前面的前缀字符串即可。
2017年11月23日

自动驾驶的“大脑”——决策规划篇

的重要组成部分。智能汽车根据传感器输入的各种参数等生成期望的路径,并将相应的控制量提供给后续的控制器。所以决策规划是一项重要的研究内容,决定了车辆在行驶过程中车辆能否顺畅、准确得完成各种驾驶行为。
2017年11月23日

【专知荟萃集合】人工智能领域主题知识资料全集[ 持续更新中](入门/进阶/论文/综述/视频/专家等,附查看)

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2017年11月23日
2017年11月23日

【专知荟萃集合】人工智能领域主题知识资料全集[ 持续更新中](入门/进阶/论文/综述/视频/专家等,附查看)

各主题知识荟萃详情,请登录专知查看。请PC登录www.zhuanzhi.ai或者点击阅读原文,注册登录,顶端搜索主题,查看获得对应主题专知荟萃全集知识等资料!如下图所示~
2017年11月22日

微软亚院副院长周明:自然语言处理的历史与未来

第一个原因,源于大家都已经习惯用社交手段,如微信、Facebook与他人聊天的过程。研发者希望将这种通过自然的语言交流的过程呈现在当今的人机交互中,而语音交流的背后就是对话平台。
2017年11月22日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业者加入AI创作者计划

专知AI主题内容创作:我们创造构建专业可信的AI内容知识库,为大家提供更好的AI知识服务!为此,诚挚邀请有意愿的同学加入我们这一计划,无论你的专业水平如何,只要有此意愿,都诚挚欢迎,
2017年11月22日

【NLP】十分钟快览自然语言处理学习总结

用户较少的场合,否则用户相似度矩阵计算代价很大适合时效性较强,用户个性化兴趣不太明显的领域对新用户不友好,对新物品友好,因为用户相似度矩阵不能实时计算很难提供令用户信服的推荐解释对应地,ItemCF
2017年11月22日

【LeetCode 13】关关的刷题日记43 – Roman to Integer

思路:贴出罗马数字转换表:罗马数字共有7个,即I(1)、V(5)、X(10)、L(50)、C(100)、D(500)和M(1000)。右加左减:
2017年11月22日

【重磅】2018年IEEE Fellow出炉!17位中国大陆学者当选,香港台湾共15人新当选!

Fellow是该组织授予的最高荣誉,在学术科技界被认定为权威的荣誉和重要的职业成就,每年由同行专家在做出突出贡献的会员中评选出,当选人数不超过IEEE会员总人数的0.1%。由于每年当选的IEEE
2017年11月22日

剑桥大学计算机系博士孙琳:自然语言处理(NLP)的发展以及在教育领域的应用情况(附报告pdf下载)

(3)对话系统,使用自然语言进行教学。让每个学生都能够有一个个人学习助理,有问题可以问它。但是目前来说这方面的应用,见到的系统比较少,因为在基础研究上面还是需要更大的进步才能让它有更好的应用。
2017年11月22日

【深度学习中文讲义完整版】复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》教程分享(附pdf下载)

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2017年11月21日

给自动驾驶一双"通天眼"——环境感知器篇

现有的城市地图、经济地图、旅游地图、摄影地图等都是立足于人类日常生活的需求,这些缺少智能驾驶所需的道路几何、物理属性等信息的地图不能看作是驾驶地图。驾驶地图有自己的特点和需求:
2017年11月21日

【专知荟萃集合】人工智能领域主题知识资料全集[ 持续更新中](入门/进阶/论文/综述/视频/专家等,附查看)

各主题知识荟萃详情,请登录专知查看。请PC登录www.zhuanzhi.ai或者点击阅读原文,注册登录,顶端搜索主题,查看获得对应主题专知荟萃全集知识等资料!如下图所示~
2017年11月21日

【专知荟萃20】图像分割Image Segmentation知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家,附查看)

[http://rodrigob.github.io/are_we_there_yet/build/semantic_labeling_datasets_results.html]
2017年11月20日

【深度学习进阶模型详解】概率图模型/深度生成模型/深度强化学习,复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》教程分享05(附pdf下载)

算法的大致思想是:将神经网络的隐含层看成是一个编码器和解码器,输入数据经过隐含层的编码和解码,到达输出层时,确保输出的结果尽量与输入数据保持一致。也就是说,隐含层是尽量保证输出数据等于输入数据的。
2017年11月20日

一文带你看懂自动驾驶

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2017年11月20日

【深度学习Attention详解】记忆力与注意力机制讲义,复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》教程系列分享04(附pdf下载)

通过联想记忆训练狗的进食与铃声的实验,比如狗在看到食物的时候会生津,在听到铃声的时候不会生津,通过在狗进食前进行铃声训练,久而久之,狗在下次听到铃声的时候就会生津。这是一种联想记忆的训练方法。
2017年11月19日

中国人工智能系列白皮书 --智能交通2017(附报告pdf下载)

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2017年11月19日

【专知荟萃19】图像识别Image Recognition知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家,附查看)

[http://www.cse.usf.edu/~r1k/MachineVisionBook/MachineVision.files/MachineVision_Chapter15.pdf\]
2017年11月19日

【专知荟萃18】目标跟踪Object Tracking知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家,附查看)

[http://nlpr-web.ia.ac.cn/mmc/homepage/tzzhang/Project_Tianzhu/zhang_IJCV14/material/LRT_Code.zip]
2017年11月18日

【深度学习RNN/LSTM中文讲义】循环神经网络详解,复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》报告分享03(附pdf下载)

这种模式也称为编码器-解码器(EncoderDecoder)模型,即输入和输出不需要有严格的对应关系,也不需要保持相同的长度。比如在机器翻译中,输入为源语言的单词序列,输出为目标语言的单词序列。
2017年11月18日

【专知荟萃17】情感分析Sentiment Analysis 知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家,附查看)

[https://streamhacker.com/2012/11/22/text-classification-sentiment-analysis-nltk-scikitlearn/]
2017年11月17日

【深度学习最精炼中文讲义】前馈与卷积神经网络详解,复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》报告分享02(附报告pdf下载)

对于二分类问题,logistic回归分类器可以看成神经网络的最后一层。也就是说,网络的最后一层只用一个神经元,并且其激活函数为logistic函数。网络的输出可以直接可以作为两个类别的后验概率。
2017年11月17日

【深度学习最精炼详实干货中文讲义】复旦邱锡鹏老师《神经网络与深度学习》讲义报告分享01(附报告pdf下载)

看似很简单的一个问题,这么多年却一直是计算机视觉的一个核心问题,应用场景也很多。它的重要性还体现在,其实其他的一些计算机视觉的问题(比如说物体定位和识别、图像内容分割等)都可以基于它去完成。
2017年11月16日
2017年11月16日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业同学加入AI创作者计划

专知AI主题内容创作:我们创造构建专业可信的AI内容知识库,为大家提供更好的AI知识服务!为此,诚挚邀请有意愿的同学加入我们这一计划,无论你的专业水平如何,只要有此意愿,都诚挚欢迎,
2017年11月15日

【专知荟萃15】图像检索Image Retrieval知识资料全集(入门/进阶/综述/视频/代码/专家,附PDF下载)

Dataset,2011.2,stanford提供,包括8种场景,如CD封面、油画等,每组相关图片都是采自不同相机(手机),所有场景共500张图;以后又发布了一个patch数据集,Compact
2017年11月15日

【专知荟萃14】机器翻译 Machine Translation知识资料全集(入门/进阶/综述/视频/代码/专家,附PDF下载)

[https://devblogs.nvidia.com/parallelforall/introduction-neural-machine-translation-gpus-part-3/]
2017年11月14日

【脑洞大开】IBM AAAI2018论文DLPaper2Code:自动从深度学习论文生成执行代码程序(附作者博士论文下载)

Caffe(prototxt)中实时生成。所提出的DLpaper2Code框架从研究论文中提取图形和表格信息并将其转换为源代码,未来可能对DL研究的重现性产生重大影响。
2017年11月14日

【专知荟萃13】工业学术界用户画像 User Profile 实用知识资料全集(入门/进阶/竞赛/论文/PPT,附PDF下载)

https://neway6655.github.io/deep%20learning/2017/07/24/deep-learning-in-user-profile-practice.html
2017年11月13日

【业界实战】小米大数据总监司马云瑞详解小米用户画像的演进及应用解读(附报告pdf下载)

简而言之,用户画像是根据用户社会属性、生活习惯和消费行为等信息而抽象出的一个标签化的用户模型。构建用户画像的核心工作即是给用户贴“标签”,而标签是通过对用户信息分析而来的高度精炼的特征标识。
2017年11月12日

【专知荟萃12】信息检索 Information Retrieval 知识资料全集(入门/进阶/综述/代码/专家,附PDF下载)

373-382.[http://casa.disi.unitn.it/~moschitt/since2013/2015_SIGIR_Severyn_LearningRankShort.pdf]
2017年11月12日

【专知荟萃11】GAN生成式对抗网络知识资料全集(理论/报告/教程/综述/代码等)

Salakhutdinov的深度生成模型参考链接:[http://www.cs.toronto.edu/~rsalakhu/talk_Montreal_2016_Salakhutdinov.pdf]
2017年11月11日

【专知荟萃10】推荐系统RS知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/代码等)

WWW,SIGIR,CIKM,WSDM等重要国际会议的领域主席或资深审稿人。现任中国中文信息学会理事,中国计算机学会高级会员。http://www.thuir.org/group/~mzhang/~
2017年11月10日

【专知荟萃09】目标检测知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/代码等)

视频:[https://www.youtube.com/watch?v=nDPWywWRIRo&list=PL3FW7Lu3i5JvHM8ljYj-zLfQRF3EO8sYv]
2017年11月9日

【重磅前沿】深度学习理论,斯坦福大学Fall 2017最新课程(STATS 385-附PPT下载,课程目录视频)

[https://stats385.github.io/assets/lectures/StanfordStats385-20170927-Lecture01-Donoho.pdf]
2017年11月9日

【专知荟萃08】图像描述生成Image Caption知识资料全集(入门/进阶/论文/综述/视频/专家等)

42),先后10次荣获最佳论文奖,拥有40余项美国和国际专利(18项授权),其研究成果十余次被成功转化到微软的产品和服务中。他的研究团队目前致力于视频和图像的深度理解、分析和应用。他同时担任
2017年11月8日

最新TensorFlow1.4.0教程完整版

教程中的代码可以在专知的Github中找到:https://github.com/ZhuanZhiCode/TensorFlow-Eager-Execution-Examples
2017年11月7日

【专知荟萃07】自动文摘AS知识资料全集(入门/进阶/代码/数据/专家等)(附pdf下载)

[https://www.researchgate.net/publication/229534087_Generating_surveys_of_scientific_paradigms]
2017年11月7日

【专知荟萃06】计算机视觉CV知识资料大全集(入门/进阶/论文/课程/会议/专家等)(附pdf下载)

[http://www.cvl.isy.liu.se/research/objrec/visualtracking/scalvistrack/ScaleTracking_BMVC14.pdf]
2017年11月6日

【最新TensorFlow1.4.0教程03】利用Eager Execution构建和训练卷积神经网络(CNN)

上图是常规的全连接网络,我们可以看到这里的输入层就是一维向量,后续的处理方式使用简单的全连接层就可以了。而卷积网络的输入要求是二维向量,这就需要向网络结构中加入一些新的特性来处理,也就是卷积操作
2017年11月6日

【专知荟萃05】聊天机器人Chatbot知识资料全集(入门/进阶/论文/软件/数据/专家等)(附pdf下载)

[https://www.ibm.com/developerworks/cn/cognitive/library/cc-cognitive-chatbot-guide/index.html]
2017年11月5日

【最新TensorFlow1.4.0教程02】利用Eager Execution 自定义操作和梯度 (可在 GPU 运行)

Execution特性编写的Softmax激活函数及其梯度,这个自定义的操作可以像老版本中的tf.nn.softmax操作一样使用,并且在梯度下降时可以使用自定义的梯度函数。
2017年11月5日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业同学加入AI创作者计划

欢迎各位同学感兴趣的,请扫一扫如下群二维码,或者通过小助手,加入专知AI内容小组,进一步探讨,然后开始这段旅程吧!
2017年11月5日

【前沿】TensorFlow Pytorch Keras代码实现深度学习大神Hinton NIPS2017 Capsule论文

Capsules》终于在arxiv上发表。今天相关关于这篇论文的TensorFlow\Pytorch\Keras实现相继开源出来,让我们来看下。
2017年11月5日

【专知荟萃04】自动问答QA知识资料全集(入门/进阶/论文/代码/数据/综述/专家等)(附pdf下载)

[https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/06/acl2016relationpaths-1.pdf]
2017年11月4日

【最新TensorFlow1.4.0教程01】TF1.4.0介绍与动态图机制 Eager Execution使用

动态图特性使得模型更便于调试,模型的运行过程与代码的运行过程一致。而在老版本的静态图中,网络的forward与backward都是黑箱操作,想加个print来输出过程中的变量都很难。
2017年11月4日

【专知荟萃03】知识图谱KG知识资料全集(入门/进阶/论文/代码/数据/综述/专家等)(附pdf下载)

[http://wifo5-03.informatik.uni-mannheim.de/bizer/pub/iswc2008pd-bak/iswc2008pd_submission_83.pdf]
2017年11月3日

【专知荟萃02】自然语言处理NLP知识资料大全集(入门/进阶/论文/Toolkit/数据/综述/专家等)(附pdf下载)

NLP研究:Mohit于2016年加入该团队,主要研究内容包括parsing、共指消解、分类法(taxonomies)以及世界知识。其最近的工作包括多模态语义、类人语言理解(human-like
2017年11月2日

【专知荟萃01】深度学习知识资料大全集(入门/进阶/论文/代码/数据/综述/领域专家等)(附pdf下载)

Learning[http://research.microsoft.com/pubs/209355/DeepLearning-NowPublishing-Vol7-SIG-039.pdf]
2017年11月1日

【教程实战】Google DeepMind David Silver《深度强化学习》公开课教程学习笔记以及实战代码完整版

Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha
2017年10月31日

【诚邀】专知诚挚邀请各位专业同学加入AI创作者计划

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2017年10月31日

【David Silver 深度强化学习教程代码实战07】 DQN的实现

我们写一小段代码来基于某个环境来训练我们的ApproxQAgent类。我们使用了三种环境,分别是:CartePole、PuckWorld、和MountainCar。新建一个文件来写入如下代码:
2017年10月30日

【重磅】深度学习顶会 ICLR 2018 匿名提交论文列表(附pdf下载链接)

年才刚刚成立了第一届。这个一年一度的会议虽然今年2017年办到第六届,已经被学术研究者们广泛认可,被认为「深度学习的顶级会议」。这个会议由位列深度学习三大巨头之二的
2017年10月30日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程代码实战06】给Agent添加记忆功能

Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha
2017年10月29日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程笔记09】探索与利用

本小节尝试从信息的角度来讲解另外一种探索方法。探索之所以有价值是因为它会带来更多的信息,那么能否量化被探索信息的价值和探索本身的开销,以此来决定是否有探索该信息的必要呢?这就涉及到信息本身的价值。
2017年10月29日

【前沿】Geoffery Hinton 的 NIPS2017 Capsule论文简读

MNIST的图片集进行训练,训练前这些图片在每个方向不留白地平移了2个像素。除此之外,没有进行其他的数据增改或者转换。在MNIST数据库中,6万张图片用于训练,另外1万张用于测试。
2017年10月29日

【干货荟萃】机器学习&深度学习知识资料大全集(一)(论文/教程/代码/书籍/数据/课程等)

介绍:对于英语不好,但又很想学习机器学习的朋友。是一个大的福利。机器学习周刊目前主要提供中文版,还是面向广大国内爱好者,内容涉及机器学习、数据挖掘、并行系统、图像识别、人工智能、机器人等等。谢谢作者
2017年10月29日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程笔记08】整合学习与规划

在使用监督学习算法构建模型时,我们假定状态空间是已知的。类似的,如果我们掌握一个使用各种特征表示的状态空间,对于准确的构建模型将更加有利,但得到状态空间的各种特征的表示是一个难度更大的过程。
2017年10月28日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程代码实战05】SARSA(λ)算法实现

这次我们使用的是有风格子世界,”格子世界“下方的数字表明该列格子上存在的风力等级,具体对个体状态的影响表现为:个体在打算离开某位置时将受到该位置风力的影响继而沿着风向偏离原行为指向位置的格子数。
2017年10月28日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程笔记07】策略梯度

有时候计算价值函数非常复杂。比如当小球从从空中某个位置落下你需要左右移动接住时,计算小球在某一个位置时采取什么行为的价值是很难得;但是基于策略就简单许多,你只需要朝着小球落地的方向移动修改策略就行。
2017年10月27日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程代码实战04】Agent类和SARSA算法实现

我们在实践二讲gym的建模思想中简单提到了个体类的建模。本讲我们将围绕SARSA(0)算法的实现来具体实现个体(Agent)类应该具备的功能。SARSA(0)算法流程如下:
2017年10月27日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程代码实战03】编写通用的格子世界环境类

[(11,0)]对一些特殊格子的类型和即时奖励值进行修改,这里要把组成悬崖的格子的即时奖励设为-100,这个例子中没有不可进入的格子,所以不需要对格子类型进行修改。示例中悬崖格子是终止状态,因此有:
2017年10月26日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程笔记06】价值函数的近似表示

Lookup)的方式,这意味着每一个状态或者每一个状态行为对对应一个价值数据。对于大规模问题,这么做需要太多的内存来存储,而且有的时候针对每一个状态学习得到价值也是一个很慢的过程。
2017年10月26日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程代码实战02】理解gym的建模思想

是一个元组或numpy数组,其提供的信息维度应与观测空间的维度一样、每一个维度的具体指在制定的low与high之间,保证state信息符合这些条件是env类的_step方法负责的事情。
2017年10月25日

【ICCV2017视觉盛宴概况】何恺明博士包揽最佳论文和最佳学生论文奖!Facebook成大赢家!

论文方面,录取论文数目历史最多。本届会议收到来自世界各地的论文投稿2143篇,录取621篇,其中口头报告43篇,海报论文520篇,录取率分别是2.09%和28.9%,可见竞争之激烈。
2017年10月25日

【AlphaGo Zero 核心技术-深度强化学习教程笔记05】不基于模型的控制

此时如果要求个体继续学习,则环境将其放入起点。个体的第二次寻路过程一开始与首次一样都是盲目随机的,直到其进入终点位置下方的位置,在这个位置,个体更新的策略要求其选择向上的行为直接进入终点位置。
2017年10月25日

【GAN货】生成对抗网络知识资料全集(论文/代码/教程/视频/文章等)

关注我们的公众号,获取最新关于专知以及人工智能的资讯、技术、算法、深度干货等内容。扫一扫下方关注我们的微信公众号。
2017年10月24日

【DeepMind 公开课-深度强化学习教程代码实战01】迭代法评估4*4方格世界下的随机策略

Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha
2017年10月24日

【DeepMind 公开课-深度强化学习教程笔记04】不基于模型的预测

蒙特卡洛强化学习指:在不清楚MDP状态转移及即时奖励的情况下,直接从经历完整的Episode来学习状态价值,通常情况下某状态的价值等于在多个Episode中以该状态算得到的所有收获的平均。
2017年10月24日

【AlphaGo核心技术-教程学习笔记03】深度强化学习第三讲 动态规划寻找最优策略

一个连锁汽车租赁公司有两个地点提供汽车租赁,由于不同的店车辆租赁的市场条件不一样,为了能够实现利润最大化,该公司需要在每天下班后在两个租赁点转移车辆,以便第二天能最大限度的满足两处汽车租赁服务。
2017年10月23日

【干货】Google GAN之父Ian Goodfellow ICCV2017演讲:解读生成对抗网络的原理与应用

主要提出AC-GAN模型,在D又新加了分类器,在输出样本真假的同时输出类别,在D的输出部分添加一个辅助的分类器来提高条件GAN的性能。针对任务,提出这种新的Inception
2017年10月23日

【AlphaGo核心技术-教程学习笔记02】深度强化学习第二讲 马尔科夫决策过程

注意策略是静态的、关于整体的概念,不随状态改变而改变;变化的是在某一个状态时,依据策略可能产生的具体行为,因为具体的行为是有一定的概率的,策略就是用来描述各个不同状态下执行各个不同行为的概率。
2017年10月22日

【DRL教程学习笔记01】AlphaGo Zero核心技术- 深度强化学习简介

其它一些例子,在线广告推广时,显示最受欢迎的广告和显示一个新的广告;油气开采时选择一个已知的最好的地点同在未知地点进行开采;玩游戏时选择一个你认为最好的方法同实验性的采取一个新的方法。
2017年10月21日

【教程】AlphaGo Zero 核心技术 - David Silver深度强化学习课程中文学习笔记

Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。Alpha
2017年10月20日

【AlphaGoZero核心技术】深度强化学习知识资料全集(论文/代码/教程/视频/文章等)

网址:https://www.nature.com/nature/journal/v550/n7676/full/nature24270.html
2017年10月20日

【ACM MM论文集】国际多媒体顶级会议ACM Multimedia 2017 Open Access Repository

关注我们的公众号,获取最新关于专知以及人工智能的资讯、技术、算法、深度干货等内容。扫一扫下方关注我们的微信公众号。
2017年10月17日

【学术盛宴 】多媒体顶级会议ACM Multimedia 2017 China Pre-conference论文宣讲研讨会

Multimedia主编,是ACM北京分会主席。他主要从事三元空间大数据计算、媒体大数据计算、数据驱动未来多媒体网络及通信等研究工作。曾先6次获国际最佳论文奖,包括ACM
2017年10月16日

【教程】专知-PyTorch手把手深度学习教程系列完整版

对PyTorch教程感兴趣的同学,欢迎进入我们的专知PyTorch主题群一起交流、学习、讨论,扫一扫如下群二维码即可进入:
2017年10月12日

【教程】专知-PyTorch手把手深度学习教程系列完整版

对PyTorch教程感兴趣的同学,欢迎进入我们的专知PyTorch主题群一起交流、学习、讨论,扫一扫如下群二维码即可进入:
2017年10月11日

【专知-PyTorch手把手深度学习教程08】NLP-PyTorch: 用字符级RNN生成名字

.txt,每行一个名称。我们将线分割成一个数组,将Unicode转换为ASCII,最后使用字典{language:[names
2017年10月9日

【专知-PyTorch手把手深度学习教程07】NLP-基于字符级RNN的姓名分类

现在,训练这个网络所需要的就是展示一大堆例子,让它做出猜测,并告诉它是否错误。对于损耗函数nn.NLLLoss是适当的,因为RNN的最后一层是nn.LogSoftma
2017年10月8日

【专知-PyTorch手把手深度学习教程06】NLP-Word Embedding快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

存储其ASCII码表示,只会告诉你这个词是什么,并不能表示这个词真正的语义(也许你可以从这个词的词缀中获得该词的词性或其他属性,但也只能获得这些东西)。更进一步的,
2017年10月7日

【专知-PyTorch手把手深度学习教程05】Dropout快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

左边是标准神经网络,右边是使用Dropout的神经网络,可见只是连接度少了一些,并不影响模型继续训练。其实,Dropout动机和初衷非常有意思。
2017年10月6日

【专知-PyTorch手把手深度学习教程04】GAN快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

http://www.slideshare.net/shaochuan/spatially-coherent-latent-topic-model-for-concurrent-object
2017年10月5日

【专知中秋呈献-PyTorch手把手深度学习教程03】LSTM快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

另一种变体是使用耦合的忘记和输入门。而不是单独决定要忘记什么信息和添加新信息,我们一起做出这些决定。我们仅仅会当我们将要输入在当前位置时忘记。我们仅仅输入新的值到那些我们已经忘记旧的信息的那些状态
2017年10月4日

【专知-PyTorch手把手深度学习教程02】CNN快速理解与PyTorch实现: 图文+代码

左边:红色的是输入数据(比如CIFAR-10中的图像),蓝色的部分是第一个卷积层中的神经元。卷积层中的每个神经元都只是与输入数据某些部分在空间上相连,但是与输入数据的所有深度维度全部相连(颜色通道,
2017年10月3日

【专知国庆特刊-PyTorch手把手深度学习教程系列01】一文带你入门优雅的PyTorch

http://yongyitang92.github.io/2017/01/21/20170121-Pytroch%E5%85%A5%E9%97%A8%E7%AC%94%E8%AE%B0/
2017年10月2日

【干货】最全知识图谱综述#2: 构建技术与典型应用

http://baike.baidu.com/link?url=_J_2r2xYz0qSTwlYxqPZ00ZZuYyiA_kkZAohtC5EhmIzOjSwywKheEThY2gdXdzxS
2017年9月29日

【干货】最全知识图谱综述#1: 概念以及构建技术

extraction,OIE),这是抽取模式上的一个巨大进步。但OIE方法在对实体的隐含关系抽取方面性能低下,因此部分研究者提出了基于马尔可夫逻辑网、基于本体推理的深层隐含关系抽取方法[27]。
2017年9月28日

【深度】浅析Geoffrey Hinton最近提出的Capsule计划

invariance,也就是对物体的平移之类的不敏感(物体不同的位置不影响它的识别)。这当然极大地提高了识别正确率,但是对于移动的数据(比如视频),或者我们需要检测物体具体的位置的时候,CNN
2017年9月25日

一图了解人工智能知识体系大全-专知主题知识树人工智能可视化

同时请,关注我们的公众号,获取最新关于专知以及人工智能的资讯、技术、算法等内容。扫一扫下方关注。
2017年9月18日

构建AI知识体系-专知主题知识树简介

主题知识树旨在描述真实世界中存在的各种概念或实体及其之间的层次类属关系,整体上呈现树状结构,节点表示概念或实体,边则由关系构成,图一展示了一个简单的例子。具体解释如下:
2017年9月17日

专知,一个新的认知方式!

专知,专-术业有专攻【1】,专业、可信、高质量;知-人学始知道【2】,知识化组织索引内容分发。我们以“专”和“知”为两个核心维度来不断建设,为用户提供专业可信的认知服务,创造价值。
2017年9月16日

从“双一流”看人才何处留

然而,无论是收入待遇、周边配套,乃至科研环境,欠发达地区高校相较于发达地区高校都是缺乏竞争力的。这也导致在这一轮人才大战中,更需要人才支撑的中西部地区和东北地区高校,成了人才流失的重灾区。
1970年1月1日