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文章/答案/技术大牛

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AI科技大本营的专栏

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深度学习实现场景字符识别模型｜代码干货

深度学习迁移学习计算机模型网络

作者|李秋键出品|AI科技大本营(ID:rgznai100) # 前言 # 文字是人从日常交流中语音中演化出来，用来记录信息的重要工具。文字对于人类意义非凡，以中国为例，中国地大物博，各个地方的口音都不统一，但是人们使用同一套书写体系，使得即使远隔千里，我们依然能够通过文字进行无障碍的沟通。文字也能够跨越时空，给予了我们了解古人的通道。随着计算机的诞生，文字也进行了数字化的进程，但是不同于人类，让计算机能够正确地进行字符识别是一个复杂又艰巨但意义重大的工作。从计算机诞生开始，无数的研究者在这方面做了很多工

AI科技大本营

2023-05-08

3780

关于 AIOps 的过去与未来，微软亚洲研究院给我们讲了这些故事

云计算运维迁移学习

在过去的15年里，云计算实现了飞速发展，而这种发展也为诸多的前沿技术奠定了基础，AIOps便在此环境中获得了良好的发展契机。在数字化转型的浪潮下，云计算已经成为了整个社会的基础设施之一。当企业把服务建立在云上，云计算的平台性能、安全性等要求也在不断增加，这种情况下，运维的升级便已如箭在弦上。

AI科技大本营

2022-02-10

5820

《赛博朋克2077》是捏脸游戏？上科大学生社团开发了一款赛博“滤镜”

机器学习神经网络深度学习人工智能迁移学习

来自上海科技大学的学生社团GeekPie打造了一款全新的“滤镜”，CyberMe。只需上传一张照片，一秒将你带入夜之城！

AI科技大本营

2020-12-18

6970

收藏 | 83篇文献，万字总结强化学习之路

编程算法机器学习监督学习迁移学习强化学习

深度强化学习是深度学习与强化学习相结合的产物，它集成了深度学习在视觉等感知问题上强大的理解能力，以及强化学习的决策能力，实现了端到端学习。深度强化学习的出现使得强化学习技术真正走向实用，得以解决现实场景中的复杂问题。从2013年DQN（深度Q网络，deep Q network）出现到目前为止，深度强化学习领域出现了大量的算法，以及解决实际应用问题的论文，本文将阐述深度强化学习的发展现状，并对未来进行展望。

AI科技大本营

2020-03-02

5640

迁移学习前沿研究亟需新鲜血液，深度学习理论不能掉链子

迁移学习机器学习神经网络人工智能深度学习

在本篇系统综述中，作者采用了定量方法来选出对该领域的重大进展，并使用文献计量学耦合性度量来识别出来研究的前沿。另外，本论文还进一步分析了该领域的“经典”与“前沿”之间的语言差异，并预测了有潜力的研究方向。

AI科技大本营

2019-12-31

6730

T5，一个探索迁移学习边界的模型

迁移学习 NLP 服务 https 网络安全

T5 是一个文本到文本迁移 Transformer 模型，通过将所有任务统一视为一个输入文本并输出文本，其中任务类型作为描述符嵌入到输入中。该模型使单个模型可以执行各种各样的有监督任务，例如翻译、分类、Q＆A、摘要和回归（例如，输出介于 1 到 5 之间两个句子之间的相似性得分。实际上，这是一个 21 类分类问题，如下所述）。该模型首先在大型语料库上进行无监督的预训练（像 BERT 中一样的隐蔽目标），然后进行有监督训练，其中包含代表所有这些任务的输入文本和相关带标签的数据，也就是文本（其中输入流中的特定标记“将英语翻译为法语”或“ stsb句子1：…句子2”，“问题” /“上下文”等对任务类型进行编码，如上图所示，模型经过训练输出与标记数据匹配的文本。）通过这种为监督学习指定输入和输出的方法，该模型在所有不同的任务之间共享其损失函数、解码器等。

AI科技大本营

2019-11-13

7830

ICCV 2019 | 加一个任务路由让数百个任务同时跑起来，怎么做到？

机器学习迁移学习神经网络深度学习人工智能

传统的多任务（MTL）学习方法依赖于架构调整和大型可训练参数集来联合优化多个任务。但是，随着任务数的增多，体系结构调整和资源需求的复杂性也随之增加。在本文中，作者引入了一种新方法，该方法在卷积激活层上应用条件特征的智能转换，使模型能够成功地执行多个任务。为了和常规的多任务学习做区分，本文引入了Many Task Learning (MaTL)作为特例。MaTL的特殊之处在于它指代一个模型能完成超过20个任务。伴随MaTL任务，作者引入了任务路由(TR)的方法并将其封装在一个称为任务路由层(TRL)的层中，使得一个模型能适合数百个分类任务。

AI科技大本营

2019-11-12

5970

掌握深度学习，为什么要用PyTorch、TensorFlow框架？

keras 迁移学习卷积神经网络 api 神经网络

【导读】如果你需要深度学习模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不错的选择。

AI科技大本营

2019-09-05

1.4K0

医生再添新助手！深度学习诊断传染病 | 完整代码+实操

深度学习机器学习神经网络人工智能迁移学习

【导读】文本基于深度学习和迁移学习方法，对疟疾等传染病检测问题进行了研究。作者对疟疾的检测原理以及迁移学习理论进行了介绍，并使用VGG-19预训练模型，进行了基于特征提取和基于参数微调的迁移学习实践。

AI科技大本营

2019-05-14

8430

李开复口中的“联邦学习” 到底是什么？| 技术头条

迁移学习机器学习深度学习神经网络

近日，在百大人物峰会上，创新工场创始人李开复谈及数据隐私保护和监管问题时，表示：“人们不应该只将人工智能带来的隐私问题视为一个监管问题，可尝试用‘以子之矛攻己之盾’——用更好的技术解决技术带来的挑战，例如同态加密、联邦学习等技术。”

AI科技大本营

2019-05-13

1.2K0

Facebook增强版LASER开源：零样本迁移学习，支持93种语言

NLP 服务迁移学习机器学习神经网络

【导语】为了加速自然语言处理 (NLP) 在更多语言上实现零样本迁移学习 (zero-shot transfer learning)，Facebook 研究者扩展并增强了 LASER (Language-Agnostic Sentence Representations) 工具包，并在近期开源了这个项目。

AI科技大本营

2019-05-06

9300

2019最新实战！给程序员的7节深度学习必修课，最好还会Python！

神经网络深度学习迁移学习 NLP 服务图像处理

从 2017 年开始，fast.ai 创始人、数据科学家 Jeremy Howard 以每年一迭代的方式更新“针对编程者的深度学习课程”（Practical Deep Learning For Coders）。这场免费的课程可以教大家如何搭建最前沿的模型、了解深度学习的基础知识。直到今年已经是第三个年头了。

AI科技大本营

2019-05-06

1.1K0

帮AI摆脱“智障”之名，NLP这条路还有多远?

迁移学习 NLP 服务

自然语言处理（NLP）是人工智能（AI）的一个分支，其目标是让计算机能够像人类一样理解、处理和生成自然语言。自然语言，又称人类语言，一般以文字或文本的形式存在于计算机中，从而在某些地方，也被通俗的称为文本智能处理。与自然语言相对的是形式语言（比如 Python 等编程语言），计算机可以精确地处理。自然语言往往因为在使用中省略背景，模糊而不精确、多义、引申、晦涩，甚至由于各种原因而故意使用曲折的表达，而使计算机处理自然语言时困难重重，成为人工智能发展中最大的难点之一。

AI科技大本营

2018-12-06

7410

吴恩达说“将引领下一波机器学习技术”的迁移学习到底好在哪？

深度学习机器学习迁移学习

【导读】两年前，吴恩达在 NIPS 2016 的 Tutorial 上曾说“在监督学习之后，迁移学习将引领下一波机器学习技术商业化浪潮。”现实中不断有新场景的出现，迁移学习可以帮助我们更好地处理遇到的新场景。迁移学习到底有哪些优点，能够成为现在机器学习算法的新焦点？本文将通过与深度学习进行对比，让大家在应用层面了解迁移学习的原理及其优势。

AI科技大本营

2018-11-30

4530

NIPS2018 | 腾讯AI Lab入选20篇论文，含2篇Spotlight

机器学习迁移学习监督学习强化学习神经网络

被誉为神经计算和机器学习领域两大顶级会议之一的NIPS于近日揭晓收录论文名单，此次为第32届会议，将于 12 月 3 日至 8 日在加拿大蒙特利尔举办。

AI科技大本营

2018-10-22

7550

迁移学习到底是什么？让我们来解读一下杨强、Bengio和龙盛明的论文

迁移学习机器学习人工智能

作者 | 王晋东不在家《小王爱迁移》之一：迁移成分分析(TCA)方法简介之前整理总结迁移学习资料的时候有网友评论，大意就是现在的类似资料大全的东西已经太多了，想更深入地了解特定的细节。从这篇文章开始我将以《小王爱迁移》为名写一系列的介绍分析性的文章，与大家共享迁移学习中的代表性方法、理论与自己的感想。由于我的水平有限，请各位多多提意见，我们一起进步。今天第一篇必须以我最喜爱的杨强老师的代表性方法TCA为主题！（我的第一篇文章也是基于TCA做的）问题背景机器学习中有一类非常有效的方法叫做

AI科技大本营

2018-04-27

6.2K0

什么是迁移学习？它都用在深度学习的哪些场景上？这篇文章替你讲清楚了

迁移学习深度学习

翻译 | 刘畅迁移学习是机器学习方法之一，它可以把为一个任务开发的模型重新用在另一个不同的任务中，并作为另一个任务模型的起点。这在深度学习中是一种常见的方法。由于在计算机视觉和自然语言处理上，开发神经网络模型需要大量的计算和时间资源，技术跨度也比较大。所以，预训练的模型通常会被重新用作计算机视觉和自然语言处理任务的起点。这篇文章会发现告诉你，如何使用迁移学习来加速训练过程和提高深度学习模型的性能，以及解答以下三个问题：什么是迁移学习，以及如何使用它深度学习中迁移学习的常见例子在自己的预测模型

AI科技大本营

2018-04-27

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大数据时代下的迁移学习

大数据迁移学习机器学习

作者 | Lars Hulstaert 翻译 | 林椿眄编辑 | 谷磊在这篇博文中，你将了解到什么是迁移学习，它的一些应用以及它为什么能够成为数据科学家应具备的关键技能。迁移学习不是机器学习的一个模型或技术，它是机器学习中的一种“设计方法论”，还有一些其他的设方法论，比如说主动学习。本文是AI科技大本营编译的迁移学习系列的第一篇文章。第二篇文章也会在近期放送给大家，其中讨论了迁移学习的两种应用。在后续的文章中，作者将解释如何结合主动学习与迁移学习来最优地利用现有(或者新的)数据。从广义上说，

AI科技大本营

2018-04-27

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一周AI看点 | 扎克伯格认为马斯克AI威胁论极不负责任，微软SynNet两步打造可迁移学习的机器阅读理解系统

人工智能机器学习迁移学习深度学习

本期一周AI看点包括：技术前沿，行业，观点，应用以及投融资等方面。技术前沿 CCAI 2017 | 香港科技大学计算机系主任杨强：论深度学习的迁移模型在7月22-23日举办的CCAI 2017上，香港科技大学计算机与工程系主任、AAAI Fellow杨强教授发表了《深度学习的迁移模型》主题报告。杨强从深度学习模型的共性问题谈起，深度剖析如何使深度学习模型变得更加可靠，在数据变化的情况下，模型持续可用。报告谈到，迁移学习有小数据、可靠性、个性化等优点，虽然深度学习模型已在语音、图像、推荐等众多领域非

AI科技大本营

2018-04-26

1.7K0

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