机器之心

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签证原因无法参加ICLR 2019,研究者请愿不在美国举办CS大会

随着人工智能热度持续增加,来自全球各地的研究科学家都在积极参与学术会议。近几年,CVPR、NeurIPS 这样的顶级会议每年都能吸引到 5000-8000 人参...

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联合汉语分词和依存句法分析的统一模型:当前效果最佳

对此,传统的解决方案是采用基于转换的联合模型。但这些模型仍然具有不可避免的缺陷:特征工程和巨大的搜索空间。因此,本文提出一种基于图的统一模型来解决这些问题。

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AI 金秋将至

我们周围关于人工智能的炒作正在逐步降温,接下来我们要关注是将以人为中心的机器学习技术应用于重要问题的大丰收!

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想快速学会数据可视化?这里有一门4小时的Kaggle微课程

课程地址:https://www.kaggle.com/learn/data-visualization-from-non-coder-to-coder

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BERT之后,GLUE基准升级为SuperGLUE:难度更大

过去一年来,机器学习模型在 NLP 领域很多语言理解任务上的表现都获得了极大提升。Elmo、BERT、ALICE、之前被称为 BigBird 的模型(现在叫做 ...

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为什么MobileNet及其变体如此之快?

在解释特定的高效 CNN 模型之前,我们先检查一下高效 CNN 模型中组成模块的计算成本,然后看一下卷积是如何在空间和通道中执行的。

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这里有8个流行的Python可视化工具包,你喜欢哪个?

用 Python 创建图形的方法有很多,但是哪种方法是最好的呢?当我们做可视化之前,要先明确一些关于图像目标的问题:你是想初步了解数据的分布情况?想展示时给人们...

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完备的 AI 学习路线,最详细的中英文资源整理

数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好。AI的数学基础最主要是高等数学、线性代数、概率论...

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CVPR 2019 Oral | Relation-Shape CNN:以几何关系卷积推理点云3D形状

论文作者:Yongcheng Liu、Bin Fan、Shiming Xiang、Chunhong Pan

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专栏 | 聊天机器人:困境和破局

我是一个聊天机器人的从业者,办公桌上和家里有各式各样的聊天机器人产品。和大多数用户的体验一样,对于一个刚刚到手的产品,最开始的感觉是新鲜兴奋,但当体验完功能之后...

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PyTorch最佳实践,怎样才能写出一手风格优美的代码

虽然这是一个非官方的 PyTorch 指南,但本文总结了一年多使用 PyTorch 框架的经验,尤其是用它开发深度学习相关工作的最优解决方案。请注意,我们分享的...

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AI「王道」逻辑编程的复兴?清华提出神经逻辑机,已入选ICLR

这篇论文被接受为 ICLR 2019 的 Poster,它的评分为 6、5、7。正如评审该论文的领域主席所言,这篇论文提出了一个非常有意思的正向链模型,它利用了...

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OpenAI新研究补齐Transformer短板,将可预测序列长度提高30倍

现在,AI 研究中的一项挑战是在图像、视频或声音等复杂数据中进行长序列的精细相关性建模。Sparse Transformer 合并了 O(N^2)Transfo...

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赠V100算力卡 | 百度首次公开PaddlePaddle全景图,11项模块新发布

4 月 23 日,首届 WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会在北京举办,现场超千位开发者与来自百度、英特尔、清华大学等的科学家,就框架与深度学习...

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图解人工智能,这群大学生做了个有趣的交互项目(中文版)

网站链接:https://okai.brown.edu/zh/index.html

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专栏 | 让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow技术实践

本文内容节选自由 msup 主办的第七届 TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的《让 AI 简单且强大:深度学习引擎 O...

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点赞收藏:PyTorch常用代码段整理合集

PyTorch 将被安装在 anaconda3/lib/python3.7/site-packages/torch/目录下。

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解码大脑信号直接合成语音,Nature新研究拯救失语者

许多失去说话能力的人需要利用某种技术进行交流,这项技术要求他们做出微小的动作来控制屏幕上的光标,进而选择单词或字母。最著名的例子就是霍金,他使用的是一种利用脸颊...

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Colab 免费提供 Tesla T4 GPU,是时候薅羊毛了

想要获取免费算力?可能最常见的方法就是薅谷歌的羊毛,不论是 Colab 和 Kaggle Kernel,它们都提供免费的 K80 GPU 算力。不过虽然 K80...

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用自注意力增强卷积:这是新老两代神经网络的对话(附实现)

作者:Irwan Bello、Barret Zoph、Ashish Vaswani、Jonathon Shlens、Quoc V. Le

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