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AI科技大本营的专栏

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如何让机器像人一样多角度思考?协同训练来帮你
协同训练算法是机器学习中半监督学习的主要方法之一,通过多个学习器的相互协作探索无标记数据中的有效信息。为了深入了解协同训练的发展,把握当前研究的热点和趋势,本文对现有协同训练算法进行整理和总结,并按照改进策略对相关方法进行分类,对一些典型方法进行详细介绍。其目的在于了解现有方法优势,发现仍然存在的问题,提出改进策略和建议,并对未来的发展趋势进行预测和展望。
AI科技大本营
2021-04-21
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500张训练样本攻破验证码?蚂蚁金服提自监督表征学习识别方法
导语:国际顶级会议WWW 2020将于4月20日至24日举行。始于1994年的WWW会议,主要讨论有关Web的发展,其相关技术的标准化以及这些技术对社会和文化的影响,每年有大批的学者、研究人员、技术专家、政策制定者等参与。以下是蚂蚁金服的资深技术专家对入选论文《A Generic Solver Combining Unsupervised Learning and Representation Learning for Breaking Text-Based Captchas》做出的深度解读。
AI科技大本营
2020-04-18
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图灵奖得主LeCun力推无监督学习:要重视基于能量的学习方法
导语:图灵奖得主深度学习大牛 Yann LeCun 表示,人工智能的下一个发展方向可能是放弃深度学习的所有概率技巧,转而掌握一系列转移能量值的方法。
AI科技大本营
2019-10-21
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我的一年AI算法工程师成长记
【导语】经常有朋友私信问,如何学python?如何敲代码?如何进入AI行业?正好回头看看自己这一年走过的路,进行一次经验总结。这是一篇关于如何成为一名AI算法工程师的长文,来看看你距离成为一名AI工程师还有多远吧。
AI科技大本营
2019-09-09
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1万+字原创读书笔记,机器学习的知识点全在这篇文章里了
【导读】作者用超过1.2万字的篇幅,总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后,才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你,也能在机器学习上学有所成。
AI科技大本营
2019-08-15
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人工智能六十年技术简史
作者:李理,环信人工智能研发中心vp,十多年自然语言处理和人工智能研发经验。主持研发过多款智能硬件的问答和对话系统,负责环信中文语义分析开放平台和环信智能机器人的设计与研发。
AI科技大本营
2019-07-11
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BigBiGAN问世,“GAN父”都说酷的无监督表示学习模型有多优秀?
众所周知,对抗训练生成模型(GAN)在图像生成领域获得了不凡的效果。尽管基于GAN的无监督学习方法取得了初步成果,但很快被自监督学习方法所取代。
AI科技大本营
2019-07-11
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谷歌用1.2万个模型“推翻”现有无监督研究成果!斩获ICML 2019最佳论文
6 月 11 日,在美国加州长滩举行的 ICML 公布了 2019 年最佳论文奖,来自苏黎世联邦理工大学、谷歌大脑等的团队和英国剑桥大学团队摘得最佳论文奖项,此外,大会还公布了 7 篇获最佳论文提名的论文,获奖团队来自 DeepMind、牛津、MIT 等。据统计,此次大会共收到 3424 篇提交论文,深度学习、通用机器学习、强化学习、优化是提交最多的子领域,但最终录取的论文仅有 774 篇,谷歌更是成为被接受论文最多的霸主。
AI科技大本营
2019-06-20
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什么是解耦表示学习?使用beta-VAE模型探究医疗和金融问题
【导语】本文对传统的人工数学建模和机器学习的优缺点进行了介绍和比较,并介绍了一种将二者优点相结合的方法——解耦表示学习。之后,作者利用 DeepMind 发布的基于解耦表示学习的 beta-VAE 模型,对医疗和金融领域的两个数据集进行了探索,展示了模型效果,并提供了实验代码。
AI科技大本营
2019-05-15
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900万张标注图像,谷歌发布Open Images最新V3版
翻译 | Shawn 过去几年机器学习的发展使得计算机视觉有了快速的进步,系统能够自动描述图片,对共享的图片创造自然语言回应。其中大部分的进展都可归因于 ImageNet 、COCO(监督学习)以及 YFCC100M(无监督学习数据集) 这样的数据集的公开使用。 2016年,谷歌发布 Open Images,这是一个包含约 900万 张图像 URL 的数据集,里面的图片通过标签注释被分为 6000 多类。近日,谷歌又发布了 Open Images 最新的 V3 版,相比之前的版本,这次更新有哪些改变呢?
AI科技大本营
2018-04-27
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机器如何学习?5分钟弄懂监督学习、无监督学习、半监督学习与强化学习
导读:不知道你有没有这样的感受,想学点人工智能,却被一大堆名词吓坏? 想看点直白的说人话的简单介绍,却被各种绕来绕去的语言弄昏头? 没关系,本文就试图以最简单的语言,给你普及一下我们通常所说的人工智能的四种方法,并通过有趣的例子,帮你建立一些直观的感受,而且很容易读懂,是一篇机器学习入门的不可多得的好文章。 同时,文章还包括相关的很多文章和论文,是个很不错的资源包。请在微信对话中回复“机器学习”即可获得本文涉及的论文资源包。 好了,5分钟时间,轻松学习到底什么是监督学习,无监督学习,半监督学习,以及强化学习
AI科技大本营
2018-04-26
1.9K0
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