新闻首页 / 标签为“深度学习”的新闻

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深度学习正改变物理系统模拟,速度最高提升20亿倍那种

梦晨发自凹非寺 量子位报道公众号 QbitAI 如果经常玩大型游戏的话应该会发现,游戏里的物理引擎效果越来越好了。 比如育碧公司的新游戏《极限国度》中自行车溅起的泥点、受到滑板冲击改变的雪道和飞溅的雪花、随着角色姿势不断变化的衣服褶皱等逼真细节,都让玩家更能感到身临其境。 但这里面有一个问题越来越突
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深度学习也有武林大会!八大科技巨头:我的「流派」才能实现AGI

新智元报道 来源:AIM 编辑:好困瘦瘦 每周都有大量人工智能(AI)和机器学习(ML)的新研究工作、工具、数据集、模型、库和框架被发布。而这背后的 AI 实验室其实都在悄咪咪地推广自己的「流派」。 ‍深度学习研究就像武林大会? 没想到,这些看起来啥都搞的科技公司和 AI 实验室其实,都有一个自己深
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斯坦福「基础模型研究中心」华人Percy Liang任主任,业界炮轰:深度学习做不了基础模型!

新智元报道 来源:Stanford 编辑:LRS 【新智元导读】AI 最近的发展似乎都是靠大规模的深度学习模型推动的,所以斯坦福最近成立一个基础模型研究中心 CRFM 来专门研究大规模的深度学习模型。但业界普遍不看好斯坦福的这个操作,认为深度学习根本就没办法成为基础模型,斯坦福表示,道理我都懂,这个
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煮酒论英雄:深度学习CV领域最瞩目的成果top46

来源:Smarter 作者:皮特潘 【新智元导读】本文盘点深度学习 CV 领域杰出的工作,从基础研究、分类骨架、语义分割、实例分割、目标检测、生成对抗、loss 相关、部署加速、其他方面等筛选出最瞩目的成果。 如果 06 年 Hinton 的深度置信网络是深度学习时代的开启,12 年的 Alexne
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深度剖析:针对深度学习的GPU共享

新智元报道 来源:知乎 作者:薛磊 【新智元导读】GPU 共享,是指在同一张 GPU 卡上同时运行多个任务。本文详细论述深度学习 GPU 的资源隔离与并行模式,并提出对于深度学习与 GPU 的展望。 当前机器学习训练中,使用 GPU 提供算力已经非常普遍,对于 GPU-based AI system
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为什么手机能认出戴口罩的你?主要是它的功劳

疫情的到来,让人脸解锁功能低下了高贵的头颅。 当口罩成为我们出街必备的单品,在解锁手机时,我们总要经历「人脸识别失败」—「输入密码」的繁琐过程。这不由得让人怀念起指纹识别的好。 为了优化人脸解锁的体验,今年早些时候国外创业者 Danielle Baskin 推出了一款带有面部信息的口罩。该产品通过提
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Keras创始人:过去6个月,深度学习岗位已崩溃

萧箫发自凹非寺 量子位报道公众号 QbitAI 深夜“报社”,著名的深度学习框架 Keras 的作者 François Chollet 语出惊人: 深度学习岗位在这 6 个月以来已经崩溃。 没有开放评论,仅仅是一个观点的输出。但与此同时,Chollet 也附上了自己的理解和领英的图表数据: 对于那些
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MIT警告深度学习正在逼近计算极限,网友:放缓不失为一件好事

机器之心报道 参与:魔王、杜伟 MIT 的一项研究认为,深度学习正在逼近算力极限。 深度学习需要大量数据和算力,这二者的发展是促进这一次人工智能浪潮的重要因素。但是,近期 MIT 的一项研究认为,深度学习正在逼近算力极限。 这项研究由 MIT、MIT-IBM Watson AI 实验室、延世大学安德
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深度学习模型那么多,科学研究选哪个?

以深度学习为代表的机器学习技术,已经在很大程度颠覆了传统学科的研究方法。然后,对于传统学科的研究人员,机器学习算法繁杂多样,到底哪种方法更适合自己的研究问题,常常是一大困扰。 从 2006 年到 2020 年,这 15 年内,深度学习经历了发展期、爆发期,期间诞生了许多算法原理,众多神经网络也在多项
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MacBook显卡不跑AI模型太浪费:这个深度学习工具支持所有品牌GPU

机器之心编辑部 通过这款名为 PlaidML 的工具,不论英伟达、AMD 还是英特尔显卡都可以轻松搞定深度学习训练了。 众所周知,深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的,不过如今市面上还有多种品牌的显卡,它们同样拥有不错的性能,后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢?
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由AI顶尖高校CMU开设的「深度学习」课程,进来了解一下?

由美国卡耐基梅隆大学(简称 CMU)开设的「深度学习」课程,是 AI 课程学习领域的「金字招牌」,过去几年均获得各界好评。通过这门课程,学生将能掌握到深度神经网络的基础知识,以及在各种 AI 任务中的应用。 今年 CMU 如期开办了 2019 年度的春季课程,时间从今年 1 月持续至 4 月,一起看
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特征工程也能达到深度学习的表现,是深度学习太弱还是任务太简单?

日前,一篇关于 BagNet 的 ICLR 论文引起了机器学习 Twitter 社区的广泛讨论。针对这篇论文,谷歌大脑工程师 Eric Jang 发布了一篇博客进行了解读。雷锋网 AI 科技评论编译如下。 声明:我并非这篇论文在 ICLR 中的审稿人,但我认为它非常值得被收录,并希望它能通过研究社区
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国外最火的深度学习实践课新版发布,100%全新前沿内容

晓查 夏乙 假装发自 凹非寺 量子位 出品 公众号 QbitAI 好消息,又有新课程推荐! 国外最受好评、理论+实践相结合、完全免费的 AI 课程——“给程序员的实践深度学习课”,刚刚上线了全新的 2019 版! 课程出品方、fast.ai 创始人 Jeremy Howard 介绍说,这次的课程,内
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对话特伦斯:“深度学习”到底是什么?

图:特伦斯·谢诺夫斯基 随着阿尔法狗、无人驾驶、智能翻译的横空出世,“人工智能”这个已经存在 60 多年的词语,仿佛一夜之间重新成为热词。同时被科技圈和企业界广泛提及的还有“机器学习”“深度学习”“神经网络”…… 但事实是,如此喧嚣热烈的气氛之下,大部分人对这一领域仍是一知半解。 如果要说谁有资格谈
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深度学习分析脸部特征诊断疾病

研究人员在《Nature Medicine》期刊上发表论文,描述了名叫 Face2Gene 的智能手机应用的技术特点。它依靠机器学习算法和类脑神经网络对先天性和神经发育障碍患者照片中的面部特征进行分类。利用从图片中推断出的 “经验”,对可能的诊断进行定位,并提供可能的选项列表。 研究负责人、马萨诸塞
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国内首个深度学习工程师认证标准发布 百度成首家落地企业

10 月 10 日,深度学习工程师认证发布会暨人工智能人才发展论坛在京召开。会上,基于中国软件行业协会发布的国内 AI 领域第一个专业技术人才培养标准——《深度学习工程师能力评估标准》(以下称《标准》),深度学习技术及应用国家工程实验室、中国软件行业协会、百度公司联合发布了中国 AI 领域第一个深度
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从Google Trends,看各大深度学习框架使用热度

随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得的成果越来越显著,对深度学习的讨论越来越多。作为当下最热门的话题,从 2015 年至今,短短三年时间,谷歌、Facebook、微软等国外巨头,百度、小米等国内企业,前后围绕深度学习推出一系列开源框架。 谷歌于 2015 年底推出 TensorFlow,
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深度学习的不足,或许可以由人工智能来解决

深度学习是人工智能领域中最热门的机器学习方法之一,其目的在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,然后通过模仿人脑的机制来解释数据,比如图像、声音和文本等。至于其优势,可以说,深度学习在大数据集上的表现比其他机器学习方法都要好,因为它更适合无标记数据,因而并不局限于以实体识别为主的自然语言处...
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AI的寒冬将来临 !深度学习不具有扩展性...

英文原文:AI Winter Is Well On Its Way作者简介:Filip Piekniewski 是计算机视觉和 AI 领域的专家,还是 Koh Young Technology 公司的首席 AI 科学家。处于所谓的 AI 革命的前沿至今已有好几年;许多人过去认...
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放弃深度学习?我承认是因为线性代数

本文为雷锋字幕组编译的技术博客,原标题 Linear Algebra for Deep Learning,作者为 Vihar Kurama。翻译|周小帆、吕鑫灿整理|凡江深度学习从入门到放弃?一定是哪里出了问题。这篇文章想来和你探讨下:深度学习背后的线性代数问题。...

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