机器之心

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​你可能不太会用的10个Git命令

如果你不熟悉基本的 git 命令,在阅读本文前可以先参考我之前写的关于 Git 工作流程的文章。

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如何分分钟构建强大又好用的深度学习环境?

多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处...

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利用算力才是王道?Rich Sutton观点惹争议(欢迎留言讨论)

Sutton 的第一句话即:「70 年的人工智能研究史告诉我们,利用计算能力的一般方法最终是最有效的方法。」,也就是说只有在给定计算力的情况下,利用人类知识才是...

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BAM!利用知识蒸馏和多任务学习构建的通用语言模型

在今年年初,微软发布了一个多任务自然语言理解模型,它在通用语言理解评估基准 GLUE 上取得了当时最好的效果:11 项 NLP 基准任务中有 9 项超过了 BE...

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中文课程!台大李宏毅机器学习公开课2019版上线

李宏毅(Hung-yi Lee)目前任台湾大学电机工程学系和电机资讯学院的助理教授,他曾于 2012 年获得台湾大学博士学位,并于 2013 年赴麻省理工学院(...

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大数据趋势预测靠谱吗?德国研究者用1.7万篇arXiv论文预测机器学习和NLP研究趋势

研究者使用的数据集来自 arXiv 上机器学习 (cs.LG) 和自然语言处理 (cs.CL) 两个类别,他们采用自下而上的方法基于这两个数据集检测研究趋势:首...

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为什么每个数据科学家都要读一读Judea Pearl的《The Book of Why》

我热衷于机器学习已经有 4 个年头,对深度学习感兴趣也有一年了。我构建了用于娱乐和工作的预测模型,也了解很多算法,从梯度提升(gradient boosting...

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PNAS新调查:美国计算机科学学生CS技能超中国

根据《美国国家科学院院刊》(PNAS)今天发布的一项调查,美国大学高年级学生的计算机科学技能远超中国、印度和俄罗斯的同龄人。

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涂鸦涂出摄影大片:英伟达「高更」GAN让简笔画秒变逼真图像

英伟达新方法在 Flickr Landscapes 数据集上的语义图像合成结果,并不是真人拍摄的哦~

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机器学习必学10大算法

本文介绍了 10 大常用机器学习算法,包括线性回归、Logistic 回归、线性判别分析、朴素贝叶斯、KNN、随机森林等。

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微信智言夺冠全球对话系统挑战赛,冠军解决方案全解析

前不久,微信智言团队夺得第七届对话系统技术挑战赛(DSTC7)Track 2 赛道的冠军。

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仅售99美元:英伟达GTC上发布「最小 AI 计算机」,学生福利已来

这已是英伟达举办的第十届 GTC,只可惜今天还是没有人们期待已久的「安培」架构 7 纳米制程显卡。

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一篇AI打麻将的论文,理科生眼中的麻将是这样的

从 AI 研究的早期阶段,游戏就开始充当许多 AI 技术和想法的试验台,从跳棋、国际象棋、围棋、扑克到星际争霸 II。在过去的几十年里,AI 程序已经在跳棋、国...

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百倍利润封顶:OpenAI宣布转型为营利公司,Sam Altman任CEO

这家成立于 2015 年的著名 AI 机构发出公告宣布成立「OpenAI LP」,这是一家新形式的「有限利润」公司,以此快速增加对于计算和人才的投资,同时 Op...

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PyTorch进阶之路(一):张量与梯度

本系列教程旨在让用户更好地利用 PyTorch 学习深度学习和神经网络。本文将介绍 PyTorch 模型的基本构件:张量和梯度。

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仅需2小时学习,基于模型的强化学习方法可以在Atari上实现人类水平

无模型强化学习(RL)能够用于学习复杂任务(如雅达利游戏)的有效策略。但这通常需要非常大量的交互——事实上,比人类掌握相同游戏需要的尝试多多了。为什么人类可以学...

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清华大学刘知远:如何写一篇合格的NLP论文

前几天刚过完 ACL 2019 投稿季,给不少同学的论文提供了修改建议。其中很多论文,特别是初学者的论文的问题都很相似。一想到未来还要给更多新同学重复这些话,决...

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想要算一算Wasserstein距离?这里有一份PyTorch实战

机器学习中的许多问题都涉及到令两个分布尽可能接近的思想,例如在 GAN 中令生成器分布接近判别器分布就能伪造出逼真的图像。但是 KL 散度等分布的度量方法有很多...

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顶会论文应不应该提交代码?应该,但不能强制

近日微软研究的 John Langford 讨论了顶会到底应不应该提交代码,因为不同研究主题与领域对代码的需求不同,他表明代码提交应该鼓励,但并不能强制。作为 ...

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CVPR 2019 | 让机器帮你做行测题,UCLA朱松纯团队提出关系和类比视觉推理数据集RAVEN

作者:Chi Zhang, Feng Gao, Baoxiong Jia, Yixin Zhu, Song-Chun Zhu

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