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电子发烧友网>人工智能>Facebook Yann LeCun一小时演讲精彩盘点:无监督学习代表了了AI技术的未来?

Facebook Yann LeCun一小时演讲精彩盘点:无监督学习代表了了AI技术的未来?

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2022-02-09 11:22:371731

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一种基于伪标签半监督学习的小样本调制识别算法 来源:《西北工业大学学报》,作者史蕴豪等 摘 要:针对有标签样本较少条件下的通信信号调制识别问题,提出了一种基于伪标签半监督学习技术的小样本调制方式分类
2022-02-10 11:37:36627

人的大脑和自监督学习模型的相似度有多高?

麦吉尔大学和魁北克人工智能研究所(Mila)的计算神经科学家布莱克-理查兹(Blake Richards)说:「我认为毫无疑问,大脑所做的90%都是自监督学习。」
2022-08-19 09:50:27628

监督学习解锁医学影像洞察力

数据,以及机器可以从中学习的复杂数据集标签。 今天,被称为弱监督学习的深度学习 (DL) 的一个分支正在帮助医生通过减少对完整、准确和准确数据标签的需求,以更少的努力获得更多的洞察力。弱监督学习通过利用更容易获得的粗略标签(例
2022-09-30 18:04:071043

监督学习代码库存在的问题与挑战

当使用监督学习(Supervised Learning)对大量高质量的标记数据(Labeled Data)进行训练时,神经网络模型会产生有竞争力的结果。例如,根据Paperswithcode网站统计
2022-10-18 16:28:03939

设计时空自监督学习框架来学习3D点云表示

1)方法优于现有技术。通过使用 STRL 进行预训练并将学习到的模型应用于下游任务,它在 ModelNet40上优于最先进的无监督方法,并通过线性评估达到 90.9% 的 3D 形状分类精度。在有
2022-12-06 10:23:16492

跨解剖域自适应对比半监督学习方法解析

在半监督学习中,一个典型的例子是 Mean-Teacher。与对抗网络类似,其整体架构包含了两个网络:teacher 网络和 student 网络。
2023-04-14 14:37:06725

机器学习算法的分类

根据有无标签,监督学习可分类为:传统的监督学习(Traditional Supervised Learning)、非监督学习(Unsupervised Learning)、半监督学习(Semi-supervised Learning)。
2023-04-18 16:26:13628

LeCun世界模型首个研究!自监督视觉像人一样学习和推理!

今日,Meta 推出了首个基于 LeCun 世界模型概念的 AI 模型。该模型名为图像联合嵌入预测架构(Image Joint Embedding Predictive Architecture, I-JEPA),它通过创建外部世界的内部模型来学习, 比较图像的抽象表示(而不是比较像素本身)。
2023-06-15 15:47:34201

中软国际@HDC.Cloud 2023 精彩盘点|全面拥抱华为云盘古大模型,携手开发者共建创新未来

​ 原文标题:中软国际@HDC.Cloud 2023 精彩盘点|全面拥抱华为云盘古大模型,携手开发者共建创新未来 文章出处:【微信公众号:中软国际】欢迎添加关注!文章转载请注明出处。
2023-07-11 18:05:03228

精彩回顾 | “NVIDIA AI 研发技术开放日” 演讲视频全集!

技术开放日 上,共邀请了 10 位来自 NVIDIA 加速计算专家团队的讲师,深入互联网核心应用场景,聚焦五大技术热点,与大家分享了加速计算的优化经验。 演讲视频已正式上线 欢迎扫描下方二维码,观看精彩内容: 演讲一 GPU 编程和优化  – 最佳实践分享 演讲嘉宾:
2023-11-09 10:45:02164

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2023-11-09 10:45:05178

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