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麻省理工设计出“液体”
神经网络
,可适应快速变化的训练环境
文/陈根人工智能时代里,神经网络对于机器学习具有重要作用。神经网络是通过分析一组“训练”示例来识别模式的算法,也被认为是模仿大脑的加工路径。想要适应自动驾驶、控制机器人、医疗诊断等场景,就必须让神经网络适应快速变化的各种状况
12-21 15:45
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神经网络
科技
人工智能
麻省理工
窥视宇宙黑匣子:解释系外行星大气检索的深度学习模型
你知道地球的大气是由什么组成的吗?你可能记得它是氧气,也可能是氮气。借助 Google 的一点帮助,您可以轻松得出更精确的答案:78% 的氮气、21% 的氧气和 1% 的氩气。大气可以表明行星的性质,以及它们是否可以承载
12-19 14:08
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太空探索
深度神经网络
图
神经网络
入门,图
神经网络
的挑战
目录图神经网络背后的动机GNN 算法GNN 在 Karate 网络上的实现GNN 的应用GNN 的挑战GNN 研究论文图神经网络背后的动机由于图形能够以可以客观分析的方式表示现实世界,因此如今它们受到了很多关注。图可用于表示许多
12-08 22:40
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图神经网络
GNN
生成式对抗网络让AI可以绘制漫画
一支由斯坦福大学研究生、香港城市大学AI研究员和微软员工组成的队伍将于今年12月份参加由美国计算机协会计算机图形专业组(ACM SIGGRAPH)在东京举办的计算机图形学顶级年度会议SIGGRAPH Asia 2018,并将在会上展示一项不可思议的AI技术——利用神经网络绘制漫画。
12-08 01:36
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神经网络
绘制
神经网络
突破:给未来的量子AI铺路
日前,意大利的研究小组研发了一种在量子计算机上运行的单层人工神经元网络(artificial neural network,ANN),这种初步的ANN被称为感知器,作为构成更成熟的神经网络的基本部分。
12-08 01:35
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神经网络
量子
DL基石-
神经网络
简易教程
在这篇文章中,我们将去学习神经网络的基础知识。
12-08 01:22
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DL基石
神经网络
简易教程
人工神经网络
未来十年,人工智能技术将实现从感知到认知的新突破!
过去十年里,人工智能从实验室走向产业化生产,重塑传统行业模式、引领未来的价值已经凸显,并为全球经济和社会活动做出了不容忽视的贡献。当前全球人工智能浪潮汹涌,各国学者正努力实现人工智能从感知到认知的跨越,使之具有推理、可解释性、认知性
12-08 01:18
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人工智能
目标检测
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图像分类
360翻译重磅上线,用人工智能技术无需手动切换中英语言
近日,据媒体报道,360翻译重磅上线,其基于独家的先进神经网络机器翻译技术——360NMT模型,支持中英互译,单词释义和例句展示,更理解国人表达习惯。
12-08 01:10
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360翻译
人工智能技术
神经网络
语音识别技术分享
一语音的识别过程1语音识别基本流程 语音信号的特征提取:在开始语音识别之前,有时需要把首尾端的静音切除。接着对音频进行分帧。在语音识别中,常用25ms作为帧长。为了捕捉语音信号的连续变幻,避免帧之间的特征突变,每隔10ms取一帧,即帧移为10ms
12-08 01:05
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语音识别
神经网络
声学
深度
神经网络
,为何备受关注?
深度神经网络是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一种技术。
12-08 01:04
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深度神经网络
神经网络
谷歌提出基于
神经网络
搜索的目标检测新型架构,同时适应图像识别
如果可以设计出一种主干模型避免空间信息的损失,是不是就能天然地同时适应于图像识别与定位任务了?
12-08 01:03
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谷歌
神经网络搜索
目标检测新型架构
图像识别
BP
神经网络
算法
人工神经网络(artificial neural networks, ANN)系统是20世纪40年代后出现的,它是由众多的神经元可调的连接权值连接而成。
12-08 01:03
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BP神经网络算法
神经网络算法
深度
神经网络
语音,微软或将正式发布此系列产品
以往,谈及对合成语音的刻板印象,很多人会联想到《星球大战》中的C-3PO——那个有着近似人类外形金光闪闪的家伙,它是整个系列影片中毫无争议的搞笑担当,其动作僵硬而滑稽,说起话来喋喋不休,声音中混杂着轻微的交流声和金属质感的回声
12-08 00:41
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语音
微软
神经网络语音
人工智能
一文教你使用卷积
神经网络
进行图像分类
介绍卷积神经网络属于深度学习的子域。深度学习中的算法以与人脑相同的方式来处理信息,但其规模很小,因为我们的大脑太复杂了(我们的大脑大约有860亿个神经元)。为什么使用CNN进行图像分类?图像分类通过从图像中提取特征,以观察数据集中的某些模式
12-08 00:35
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卷积神经网络
图像分类
一文了解padding在深度学习模型中重要吗?
本文来自公众号CV技术指南的技术总结系列欢迎关注CV技术指南 ,专注于计算机视觉的技术总结、最新技术跟踪、经典论文解读。前言本文介绍了两个实验,展示了padding在深度学习模型中的影响。实验一卷积是平移等变的:将输入图像平移 1 个像素,输出图像也平移 1 个像素(见图 1)
12-08 00:32
TAG:
计算机视觉
深度学习
神经网络
谷歌和OpenAI研发新工具,深入了解AI如何识别图片
几十年来,研究人员一直对此感到困惑,但近年来,这个问题变得愈加紧迫。机器视觉系统正被越来越多地应用于生活的各个领域,从医疗保健到自动驾驶。
12-08 00:07
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谷歌
OPENAI
神经网络
计算机视觉及其后的图
神经网络
教程(第一部分)
节点是一个集合,该集合的任何排列都不会更改它。
12-08 00:04
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计算机视觉
神经网络
使用Python+OpenCV实现
神经网络
预处理人脸图像的快速指南
目前我正在研究一个涉及人脸分类的计算机视觉问题。这通常意味着需要应用深度学习,因此在将图像注入到我们的神经网络之前需要一个特殊的预处理阶段。
12-08 00:01
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Python
OpenCV
人脸图像处理
机器学习实战:GNN(图
神经网络
)加速器的FPGA解决方案
Achronix 公司推出的 Speedster7t系列高性能FPGA,专门针对数据中心和机器学习工作负载进行了优化,消除了CPU、GPU以及传统 FPGA 存在的若干性能瓶颈。
12-07 23:54
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GNN
图神经网络
FPGA解决方案
卷积
神经网络
:解决图像分类、语义分割或机器翻译问题
金翅导读卷积神经网络已成功应用于解决诸如图像分类语义分割或机器翻译等问题,其中解决的这些问题的基础数据表示具有网格状结构。但是,目前许多有趣的任务的数据为无法以网格状结构表示的数据,而这些数据位于不规则的域中
12-07 23:51
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图卷积网络
机器翻译
卷积神经网络
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