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AI做题不止高数！Google新模型Minerva称霸工科竞赛：秘诀竟是保留LaTeX表达式？
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机器学习
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神经网络
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】Google的新语言模型Minerva将AI做数学题的水平抬到新高度，而且工科领域如天文、几何、代数、机器学习统统不在话下。 用学「语文」的脑子能学好「数学」吗？ 从Bert开始，到GPT-3, Gopher和PaLM，大型语言模型在各个自然语言处理任务上不断刷新成绩，创作个小作文、聊个天、写个代码都不在话下，可以说语言模型在大规模数据集下的自监督训练下已经能很好地模拟人类的语言能力了。 但定量推理（Quantitative Reasoning）
新智元
2022-07-04
554
0
「冯诺依曼瓶颈」或被打破，Nature发现全新77个原子的分子材料，省电、体积小、速度快
linux
决策树
机器学习
神经网络
深度学习
随着计算机的不断发展，摩尔定律似乎已经失去了作用，工艺的升级逐渐需要越来越长的时间，但其中计算机存储架构的瓶颈也限制着性能的发展。
新智元
2021-09-17
521
0
陈天奇做的XGBoost为什么能横扫机器学习竞赛平台？
编程算法
机器学习
决策树
神经网络
深度学习
在涉及非结构化数据（图像、文本等）的预测问题中，人工神经网络显著优于所有其他算法或框架。但当涉及到中小型结构/表格数据时，基于决策树的算法现在被认为是最佳方法。而基于决策树算法中最惊艳的，非XGBoost莫属了。
新智元
2019-05-13
2.9K
0
重磅！基于三维集成芯片的光量子计算原型机问世，上海交大金贤敏团队研制
编程算法
go
二叉树
其他
决策树
10 月 29 日，最新一期国际权威学术期刊《自然•光子学》(影响因子：37.85) 以“Experimental quantum fast hitting on hexagonal graphs” 为题发表了上海交通大学金贤敏研究团队最新研究成果，报道了首个基于光子集成芯片的物理系统可扩展的专用光量子计算原型机，首次在实验上实现了“快速到达”问题的量子加速算法。
新智元
2018-12-06
585
0
UCL等三强联手提出完全可微自适应神经树：神经网络与决策树完美结合
神经网络
决策树
人工智能
【新智元导读】UCL、帝国理工和微软的研究人员合作，将神经网络与决策树结合在一起，提出了一种新的自适应神经树模型ANT，打破往局限，可以基于BP算法做训练，在MNIST和CIFAR-10数据集上的准确率高达到99%和90%。
新智元
2018-08-01
825
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【深度森林第三弹】周志华等提出梯度提升决策树再胜DNN
决策树
新智元编译 来源：arxiv 编辑：闻菲、克雷格 【新智元导读】今天，ArXiv上公布了深度森林系列最新的第三弹——可做表示学习的多层GBDT，冯霁、俞扬和周志华提出了一种新颖的具有显式表示学习能
新智元
2018-06-22
797
0
【干货】随机森林的Python实现
机器学习
python
决策树
【新智元导读】在机器学习中，随机森林是一个包含多个决策树的分类器，并且其输出的类别是由个别树输出的类别的众数而定。随机森林几乎是任何预测类问题（甚至非线性问题）的首选。本文介绍了随机森林的原理、用途，以及用 Python 实现随机森林的方法。 随机森林是一种高度通用的机器学习方法，广泛应用于市场营销、医疗保健、保险等各领域。它可用于模拟市场营销对客户获取、保持和流失的影响，或用于预测患者的患病风险和感病性。 随机森林能够进行回归和分类。它能处理大量的特征，有助于预估哪些变量在建模的底层数据中很重要。本文介绍
新智元
2018-03-26
1.8K
0
【经典】机器学习可视化演示
机器学习
决策树
【新智元导读】机器学习应用统计学习技术，自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出准确性很高的预测。决策树是机器学习作预测的常见方法之一，本文以一个房屋资料数据集为示例，用可视化图阐释了如何建一个能够区分房屋地理位置的决策树模型。虽然原文发布已有一段时间，然而每次看来仍然震撼，强烈推荐：http://www.r2d3.us/visual-intro-to-machine-learning-part-1/ 机器学习中，计算机常应用统计学习技术自动识别数据集内的模式。这些技术可以用来作出高度准确的预测。本文以
新智元
2018-03-26
1.4K
0
【Hinton实验室探访】Capsule后最新研究，用软决策树更好理解DNN分类
决策树
神经网络
深度学习
来源：NYT，arXiv 编译：闻菲、刘小芹 【新智元导读】《纽约时报》今日发文，记者走访Hinton在多伦多的实验室，为我们带来Hinton新作“Capsule Network”的更多信息。同时，新智元注意到Hinton和Capsule Network作者之一的Nicholas Frosst最近新发表了论文，使用训练好的神经网络创建一种软决策树（soft decision tree），以此更好地理解神经网络如何做出分类决策。一方面推倒重建，一方面更好地理解，大神Hinton，一直奋斗在深度学习第一线。 2
新智元
2018-03-21
821
0
没有更多了
社区活动
【纪录片】中国数据库前世今生
穿越半个世纪，探寻中国数据库50年的发展历程
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