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标签 > 神经网络
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
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当前大热机器学习技术是AI至关重要的子集,与模糊控制、知识表示与推理这类基于显式预置规则的技术不同,机器学习是基于统计学方法的,是利用统计学方法从已有的...
这样一来就极大地改变了数据库的用途,从而创建了新的用例,催生了市值高达数十亿美元的新公司。关系数据库不仅为我们带来了 Oracle,也带来了 SAP。而...
虽然许多硬件计算单元(GPU、FPGA 等)的计算能力很强大,但是它们的内存资源(即设备内存)非常稀缺。当它们不能提供模型运行所需要的内存资源时,要么运...
如果你是搞机器学习算法的,那你应该聚焦在如何做出让人们喜欢用的通用工具(就像厨房用具,如果你喜欢这样类比的话)。这项业务被称为机器学习研究,通常由学术界...
为了解决以上问题,本文提出了一种新的直推式ZSL方法。我们假定有标注的源数据和目标数据都可以在训练阶段得到。一方面,有标注的源数据可以用于学习图像与语义...
很难判断这个无人机系统到底有多准确,因为它还没有在真实环境下对普通人群进行测试——测试者仅仅是研究团队招募来的志愿者。也就是说,它是用假装相互打斗的数据...
基于记忆的神经网络通过利用长时间记忆信息的能力来建模时序数据
我们在一组监督学习和强化学习任务中测试RMC。值得注意的是Nᵗʰ Farthest的任务和语言建模。在前者中,解决方案需要显式的关系推理,因为模型必须对...
David Ha公布了重现世界模型实验的一种方法,本文带来分步解读
在这个环境下,每次运行都会生成一个新的随机轨迹。虽然如果我非常仔细地开车,可以轻松获得 800 分以上的分数,但 900 分以上就很难。斯坦福大学有些学...
一个端到端的深度学习系统,可以将足球比赛的YouTube视频转换为运动的3D全息图
以 YouTube 视频的帧作为输入,我们使用 field lines 来恢复摄像机参数。然后,提取边界框、姿势和轨迹(跨多个帧)来分割球员。通过在视频...
DeepMind生成查询网络GQN,从一个场景的少量2D照片中重新生成3D
GQN的生成网络能够以非常精确的方式从新的视角“想象”先前未观察到的场景。当给定一个场景表示和新的摄像机视点时,它会生成清晰的图像,而不需要事先说明透视...
计算机可以被用来做什么?新的基元将会如何改变和扩大人类思考的方式呢?
当然,从长期来看,机器在所有或大部分认知任务上都有可能超过人类。即便如此,认知转换仍将是一个有价值的目标,值得我们自己去追求。学习下象棋或围棋是有趣和有...
Google Assistant的新功能——Duplex双工技术
利用 Duplex 双工技术,谷歌的智能助理能用非常类似人声的角色完成真实世界的任务。在 demo 中,谷歌 CEO Pichai 告诉听众,“你将要听...
利用深度学习“换脸”合成假视频的技术发展之快令人惊叹,也令人深感不安。研究人员已经研究出一种新方法来检测这些被操纵的换脸视频,通过有效地预测眼睛的状态,...
从何恺明等人2015年提出以来,ResNet甚至被认为是当前性能最佳的网络结构。ResNet的成功得益于它引入了快捷连接(shortcut connec...
为了训练我们的系统,我们用的是Kinestics数据集中的视频,该数据集中的视频记录的大多是日常活动。我们把视频中除了第一帧之外的所有帧都转换成了灰调,...
CycleGAN是加州大学伯克利分校研究人员提出的一种用于跨域图到图转换的GAN,它可以把一类图像的风格(比如《堡垒之夜》)转换成另一类图像(比如《绝地...
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