在说到人工智能时,大家是否会想到斯皮尔伯格导演的一部电影——《人工智能》?在这部电影中,主人公是个以小男孩形象出现的机器人,能说话,能走路,能做很多复杂的事情。
在对函数求导数或者微分的过程中,如果能够知道原函数的图像,对照图像去理解各点的导数、微分、梯度等概念,比纯粹靠函数式理解要直观得多。
RSA加密算法非常有名,在计算机领域的应用非常广泛,几乎是一般用户在信息加密时的首选。
不同角度的照片能够揭露一些东西,但就算是360度环形照片,哪怕是3D打印的1:1立体模型,附带方圆三公里全部实景,能够展现的,也仅仅是一个瞬间。
知识图谱是近几年来一个蛮热的词,被认为是“认知智能领域核心技术之一”,“人工智能四大领域之一”等等。甚至有了不谈知识图谱不足以号称新技术的趋势。
该论文名为《Relationship between the ABO Blood Group and the COVID-19 Susceptibility》,...
模型是什么?通常形容AI语境下的模型一词时,比较多的情况会类比数学领域的函数。不过个人感觉,那样比较容易跑偏,不如我们先姑且将它理解成是“一个程序”吧。
近一个月来,“新冠肺炎疫情”成了所有人的热点话题。抗击疫情的战役在全国紧张有序地进行着,怎样保护自己和所爱之人成了当下每个人的心头之重。
但“数学”二字所包含的内涵与外延太广,到底其中的哪些内容和当前的人工智能技术直接相关呢?
对人工智能领域而言,刚刚过去的2019年,堪称NLP(自然语言处理)年。在这一年里,Bert,XLNet,GPT-2等NLP模型、工具大放异彩,竞相占据各大AI...
自然语言处理的终极目标是让计算机理解人类所使用的语言。但是由于人类语言的多样性,语义的多样性等原因使得这一目标复杂度极高,目前还无法直接建模和解决。
文本分析指从文本中抽取出的特征来量化来表示文本信息,并在此基础上对其进行基于数学模型的处理。它是文本挖掘、信息检索的一个基本问题。
“教”计算机理解人类的自然语言这部分工作,称作自然语言理解(Natural Language Understanding, NLU)。
自然语言处理,英文是Natrual Language Processing,简写为NLP,原本是计算机科学领域的一个研究方向。
最近对自然语言处理(Natural Language Processing, NLP),以及相关的认知科学有了一些新的模模糊糊的想法。
胶囊网络(CapsNet)于2011年在Geoffrey Hinton的一篇名为《Transforming Autoencoders》的论文中首次出现。
机器学习/深度学习模型所的一个主要任务就是:根据事物的属性(X)预测事物的标记(Y)。生成模型和判别模型,都能完成这个任务,但具体方法不同。
Transformer是什么?一句话来讲,就是完全利用attention机制来解决自然语言翻译问题。
CNN 是一种前馈神经网络,通常由一个或多个卷积层(Convolutional Layer)和全连接层(Fully Connected Layer,对应经典的 ...
就是这么简单的一个函数,在DNN时代代替了NN时代的激活函数王者:Sigmod,成了“调参侠”的最爱。
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