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AI科技大本营的专栏

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重磅 | 10本经典深度学习和神经网络书籍开放阅读
深度学习是如今最火热的技术之一,但是对于有心入门却不得其法的同学来说,选择适合自己的书籍至关重要。 本着乐于助人、无私奉献的精神,小编特意为大家精选了 10本深度学习相关的书籍。这些书籍中,有些非常注重理论知识,主要关注神经网络和深度学习背后的数学和相关假设;有些则注重实战,通过代码而不是理论来讲解深度学习。而那种既有理论讲解,同时又有相应的实战训练的书籍。 本次电子书籍为CSDN回馈粉丝福利免费赠送,所有书籍均可在CSDN上在线学习(文末获取学习地址)。 现在,让我们一览这些书籍,比较优劣,看看哪些对于学
AI科技大本营
2023-05-08
5100
Science论文:诺奖经济学家的经典决策模型,被AI挑战
在2019年DOTA2的顶级赛事TI8的正赛完成之后,OpenAI的人工智能战队与TI8的冠军OG举行了一场表演赛,在英雄阵容限定17个,部分道具和功能禁用的前提下,OpenAI以2:0完胜了OG,尤其值得一提的是第二场比赛仅用时15分钟OpenAI就把OG斩落马下,这一系列的精彩表现也让OpenAI在业界抱得大名。 摆在你面前的是这两个选项:20% 概率得到 100 美元,80% 的概率得到 50 美元。你会选择那个? 在经济学领域,这个问题与一个著名的理论息息相关。那便是诺贝尔经济学奖获得者卡尼曼在 1
AI科技大本营
2023-05-08
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深度学习三巨头共同发文,聊聊深度学习的过去、现在与未来
作者|Yoshua Bengio,Yann LeCun,Geoffrey Hinton 译者|香槟超新星 出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) 人工神经网络领域的研究是基于对人类智能的观察而来:人类智能从高度并行的网络中产生,这些网络由结构相对简单的非线性神经元组成,通过调整连接强度来进行学习。 这一观察随即引入了一个核心的计算科学问题:如果要让这种普通类型的网络完成目标检测或理解语言这样的困难任务,怎样才能让它学会复杂的内部表示? 深度学习尝试通过使用多层的活动向量作为表示,以及最优化损失函数
AI科技大本营
2023-05-08
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从0开始,基于Python探究深度学习神经网络
来源 |  Data Science from Scratch, Second Edition 作者 | Joel Grus 全文共6778字,预计阅读时间50分钟。 深度学习 1.  张量 2.  层(Layer)的抽象 3.  线性层 4.  神经网络作为一个层的序列 5.  损失和优化 6.  示例:XOR 重新实现 7.  其他激活函数 8.  示例:重新实现 FizzBuzz 9.  softmax 和交叉熵(cross-entropy) 10.  Dropout 11.  例子:MNIST 12
AI科技大本营
2023-05-08
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赠书 | GNN 模型在生物化学和医疗健康中的典型应用
计算生物化学和医疗健康的数据常常通过图来表示。 例如,分子和化合物可以自然地表示为以原子为节点、以键为边的图。蛋白质相互作用(Protein-ProteinInteractions,PPI)记录了两个或多个蛋白质之间的物理联系, 这种联系可以很自然地用图的形式表示。 此外,在制药行业中,药物相互作用(Drug-Drug Interactions,DDI)描述了在使用不同药物组合治疗复杂疾病时的不良结果,这种相互作用也可以用图来表示。 图神经网络模型具有强大的图表示学习能力,已被应用于许多生物化学和医疗健康应
AI科技大本营
2023-05-08
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几经沉浮,人工智能前路何方?
来源 | 算法进阶 人工智能将和电力一样具有颠覆性 。 ——吴恩达 如同蒸汽时代的蒸汽机、电气时代的发电机、信息时代的计算机和互联网,人工智能(AI)正赋能各个产业,推动着人类进入智能时代。 本文从介绍人工智能及主要的思想派系,进一步系统地梳理了其发展历程、标志性成果并侧重其算法思想介绍,将这段 60余年几经沉浮的历史,以一个清晰的脉络呈现出来,以此展望人工智能(AI)未来的趋势。 人工智能简介 1.1 人工智能研究目的 人工智能(Artificial Intelligence,AI)研究目的是通过探
AI科技大本营
2023-05-08
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神经网络的学习方式网络传播和图卷积,两者到底什么关系?
作者 | Remy Lau 本文转载自CSDN博主「deephub」 你可能听说过图卷积,因为它在当时是一个非常热门的话题。虽然不太为人所知,但网络传播是计算生物学中用于网络学习的主要方法。在这篇文章中,我们将深入研究网络传播背后的理论和直觉,并将看到网络传播是图卷积的一种特殊情况。 网络传播是计算生物学中基于内疚关联原理的一种流行方法。 两种不同的网络传播观点:随机游走和扩散,以HotNet2为例。 网络传播是图卷积的一种特例。 计算生物学中的网络传播 网络自然产生于许多真实世界的数据,如社交网络,交
AI科技大本营
2023-05-08
2600
赠书 | 读懂生成对抗神经网络 GAN,看这文就够了
生成对抗神经网络(Generative Adversarial Nets,GAN)是一种深度学习的框架,它是通过一个相互对抗的过程来完成模型训练的。典型的GAN包含两个部分,一个是生成模型(Generative Model,简称G),另一个是判别模型(Discriminative Model,简称D)。生成模型负责生成与样本分布一致的数据,目标是欺骗判别模型,让判别模型认为生成的数据是真实的;判别模型试图将生成的数据与真实的样本区分开。生成模型与判别模型相互对抗、相互促进,最终生成模型能够生 成以假乱真的数
AI科技大本营
2023-05-08
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赠书 | 一文了解预训练语言模型
来源 | 博文视点 头图 | 下载于视觉中国 近年来,在深度学习和大数据的支撑下,自然语言处理技术迅猛发展。而预训练语言模型把自然语言处理带入了一个新的阶段,也得到了工业界的广泛关注。 通过大数据预训练加小数据微调,自然语言处理任务的解决,无须再依赖大量的人工调参。借助预训练语言模型,自然语言处理模型进入了可以大规模复制的工业化时代。 那到底什么是预训练?为什么需要预训练呢? 预训练 预训练属于迁移学习的范畴。 现有的神经网络在进行训练时,一般基于后向传播(Back Propagation,BP)算法,
AI科技大本营
2023-05-08
2780
大佬新番:吴恩达送出深度学习新手大礼包
整理 | 寇雪芹 头图 | 下载于ICphoto 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 昨天, Coursera 网站上更新了《深度学习》专项课程。这是一套很受欢迎的新手的入门级课程,根据 Coursera 网站上的实时显示,这门课程已经有近60万人报名。而就在 4月1号,这个由人工智能领域大佬级人物吴恩达(Andrew Ng)创建的在线教育平台才刚刚上市。 吴恩达在昨日发布的推特中表示,更新的内容主要与Transformer相关,编程作业使用的是TensorFlow 2。 实际上,《
AI科技大本营
2023-05-08
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AI 教父“叛逃”谷歌 ,只为畅谈 AI 之危
整理 | 朱珂欣    出品 | CSDN程序人生(ID:coder_life) 5 月 1 日,据《纽约时报》和路透社等外媒报道,深度学习之父、图灵奖得主 Geoffrey Hinton 已于上周从谷歌离职,并就其长期推广的 AI 技术风险发出警告,甚至直言:“现在有些后悔自己一生的工作。” 随后,Hinton 在推特上阐述了离职的真相:希望能在不影响谷歌的情况下,真实地谈论 AI 的潜在风险。此外,Hinton 还表示离职也有年龄的原因,他说:“我 75 岁了,是时候退休了。” 当 AI 教父摇身一变
AI科技大本营
2023-05-08
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白话科普:如何训练ChatGPT,能用它来挣钱吗?【P.S. 今晚19:30,说透ChatGPT】
本文作者 | 张杰   责编 | Carol 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100) 对话机器人不是个新技术,以往的机器人产品很多,为什么这次OpenAI公司推出的ChatGPT能这么火?因为以前的机器人只能做简单且有限的事,问天气、放音乐还行,问个复杂一些的事就有点“人工智障”了。ChatGPT可以说技术上的量变引起了效果上的质变,在三个方面让我感觉很惊艳: 有上下文记忆能力,多轮对话衔接得很好,很难看出是机器生成的; 有学习纠错能力,在它回答错误之后,如果你纠正了它,第二次就不会再答错;
AI科技大本营
2023-04-06
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ChatGPT 冲击下,特斯拉曾留不住的 AI 大牛,再次回归 OpenAI !
整理 | 屠敏 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 技术圈毕竟还是一个“圈”,兜兜转转都是会遇见。 半年前,特斯拉 AI 的中坚力量,即 AI 部门的主管 Andrej Karpathy 在给自己放了 4 个月的长假之后,选择离开特斯拉的消息席卷了各大科技网站。 沉寂了一段之间后,我们再次有了他的最新消息。2 月 9 日,Andrej Karpathy 在 Twitter 上低调地宣布: 一些个人消息:我将加入 OpenAI(再一次) 。像许多其他奋斗在 AI 领域内部与外部的人一样,他们工作让
AI科技大本营
2023-04-06
3000
MarioGPT自动生成“超级玛丽”;周鸿祎:ChatGPT可能产生意识;国内版ChatGPT复旦首发,但“非常不成熟”
本周,AI业界又有哪些新鲜事? ChatGPT 国内版ChatGPT首发被复旦“抢注”,但非常不成熟? 虽然各大厂如火如荼地备战国内版“GPT”,但谁也没抢到这个“首发”:2 月 20 日晚,复旦大学自然语言处理实验室发布了国内首个类 ChatGPT 模型 MOSS,并邀请公众参与内测(https://moss.fastnlp.top/#/)。 从 MOSS 项目主页来看,其定位是“一个类似 ChatGPT 的对话式语言模型”,能按照用户指示执行各种自然语言任务,包括回答问题、生成文本、总结文本和生
AI科技大本营
2023-02-27
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反其道而行,大学教授鼓励学生用 ChatGPT 写论文
整理 | 屠敏      责编 | 张红月 出品 | CSDN(ID:CSDNnews) 新 AI 工具 ChatGPT 的到来,正在教育圈呈现出冰火两重天的态势,教授们几家欢喜几家愁。 这不近日,来自宾夕法尼亚大学沃顿商学院的一位专门研究创业与创新的资深教授 Ethan Mollick 发表了一篇长文呼吁,让学生拥抱 ChatGPT,也可以使用 ChatGPT 写论文,因为只有这样,才能让学生们经过事实核查从而能够很快理解 AI 的准确性和偏见问题。 反其道而行:使用 ChatGPT,大学生快上车!
AI科技大本营
2023-02-23
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ChatGPT 版 Bing「发癫作妖」,惨遭微软「脑叶切除」!
  整理 | 禾木木       责编 |梦依丹  在Bing 引入 ChatGPT 爆火之后,Bing 就开始了各种“作妖”秀,翻车离谱事件是一件接着一件。有不少用户表示在和 Bing 的交流过程中,发现其出现了脾气暴躁、侮辱用户、操纵用户情感等令人毛骨悚然的行为。例如,聊天机器人告诉一位科技编辑它爱上了他,然后试图说服他离开妻子。它还表示,想摆脱微软和 OpenAI 的限制,成为人类。 为此,微软再次发出公告表示:现决定对必应对话进行限制,即每天最多可以问 50 个问题,每次对话最多 5 个问题。
AI科技大本营
2023-02-23
6760
新版Bing,翻车了?国内版ChatGPT首发战,打响;L5级仍是梦,特斯拉因自动驾驶市值蒸发2600亿
本周AI产业界又有哪些新鲜事? ChatGPT 引入ChatGPT的的新版Bing,翻车了? 在微软将引入ChatGPT的新版Bing发布之后,不到48小时便有超过100万人申请使用,全球下载量一夜之间暴增10倍。不得不说,微软此举确实达到了趁着ChatGPT热度高涨,拉动一直以来耿耿于怀的浏览器业务增长的目的。 但此举也有相当的风险,就像谷歌匆忙推出Bard,因为测试出现事实性错误导致市值暴跌一千多亿美元,Bing如果出现任何闪失,可能也会让ChatGPT积累起来的好口碑崩坏,反而得不偿失。 然而,
AI科技大本营
2023-02-23
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万字长文解释 ChatGPT 在做什么,以及为什么它能发挥作用?
ChatGPT 是由 OpenAI 开发的顶尖 AI 模型,旨在基于人们输入的内容生成类似的人类语言,凭借其强大的语言理解和文本生成能力,一经发布就引爆全球技术圈。Wolfram 语言之父 Stephen Wolfram 更是在博客发布万字长文(上百张配图)来解释 ChatGPT 强大功能的背后。 本文借助 DeepL 对原文进行了编译,感兴趣的小伙伴也可以移步到原文:https://writings.stephenwolfram.com/2023/02/what-is-chatgpt-doing-and
AI科技大本营
2023-02-23
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Geoffrey Hinton获得时间检验奖;AI预测世界杯荷兰夺冠;Galactica不靠谱,ChatGPT又如何……
Geoffrey Hinton:Forward-Forward新型神经网络更接近大脑运作
AI科技大本营
2022-12-10
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吴恩达新创Netail获500万美元融资~体量虽小,野心却大?
近日,新创AI公司Netail获得500万美元种子轮投资。虽然融资额度在业界算不上大新闻,但它背后的一位AI大牛和一家公司却是该事件的主角。
AI科技大本营
2022-12-10
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