机器之心

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深度学习

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滑动窗口也能用于实例分割,陈鑫磊、何恺明等人提出图像分割新范式

作者:Xinlei Chen、Ross Girshick、Kaiming He、Piotr Dollar

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2048块GPU再次加速SGD:富士通74.7秒完成ResNet-50 训练

这一次,来自富士通的研究人员用上了 2048 块 GPU,以 81,920 的批量大小用 74.7 秒完成了 ResNet-50 训练。

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渐进式图像重构网络:像画画一样重构图像

图像重构(IR)对物理与生命科学领域的图像应用软件来说至关重要,其目的在于根据 ground truth 图像抽取出的的各类信息对图像进行重构。

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2019全球AI人才分布图:美国占44%,中国人才净流入

种种证据表明,当前顶级 AI 人才明显供不应求。但这种人才到底有多稀缺以及他们分布在全球哪些地方,却鲜为人知。本报告总结了我们对全球 AI 人才库范围和广度的第...

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神经网络也能解数学题,DeepMind发布千万数学题海数据集

为了促进这方面的研究,DeepMind 近日发布了一个新型数据集,包含大量不同类型的数学问题(练习题级别),旨在考察模型的数学学习和代数推理能力。

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开放下载!复旦大学邱锡鹏教授发布教科书《神经网络与深度学习》

邱老师昨天就在知乎发布了这本书:「整本书终于写完了,虽然还有很多不足。但先告一段落,不然就得无限期拖延下去。感谢众多热心网友的意见和建议。全书的内容可以从这里(...

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我是怎么走上推荐系统这条(不归)路的……

在这个系列文章中,我将分享掌握推荐系统的经验,以及围绕推荐系统从低级模型到高级模型的实现。

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像人一样编辑源代码,谷歌大脑提出神经网络也可以学「编程」

总体而言,这份研究在于理解人类编写代码的过程(例如 GitHub 的 commit),并使用深度神经网络模拟这个动态的编辑过程。只需要给定上一次的编辑信息,模型...

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语音识别训练时间由7天降至11.5小时,IBM提出分布式深度学习技术

可靠、稳健、可泛化的语音识别是机器学习领域一个持续的挑战。通常,训练自然语言理解模型需要包含数千小时语音和数百万(甚至数十亿)单词文本的语料库,以及能够在合理时...

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百道Python面试题实现,搞定Python编程就靠它

昨天机器之心介绍了 PHD 大牛的求职之路,很多读者感觉这位大牛太厉害了,他的经历对我们帮助不大。对于一般的机器学习求职者而言,最基础的就是掌握 Python ...

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CVPR 2019 | 图像压缩重建也能抵御对抗样本,这是一种新的防守策略

论文作者:Xiaojun Jia, Xingxing Wei, Xiaochun Cao, Hassan Foroosh

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贾扬清:我对人工智能方向的一点浅见

贾扬清,浙江上虞人,毕业于清华大学自动化系,在加州大学 Berkeley 分校获得计算机博士学位,目前担任阿里计算平台掌门人。

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低清视频也能快速转高清:超分辨率算法TecoGAN

图像超分辨率技术指的是根据低分辨率图像生成高分辨率图像的过程,该技术希望根据已有的图像信息重构出缺失的图像细节。视频超分辨率技术则更加复杂,不仅需要生成细节丰富...

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7000美元,搭建4块2080Ti的深度学习工作站

在之前的博客中,来自 MIT 的 Curtis Northcutt 分享了构建专业质量的深度学习工作站和购买零件的所有细节,搭建该工作站共花费了 6200 美元...

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即插即用新卷积:提升CNN性能、速度翻倍

近期,来自 Facebook AI、新加坡国立大学、奇虎 360 的研究人员联合提出了一种新的卷积操作 (OctConv),用于替代现有的通用卷积。这款新卷积不...

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AI寒冬论作者再发文:「深」度学习对数据的理解太「浅」了

计算机视觉和 AI 领域研究者 Filip Piekniewski 曾经发表「AI 寒冬将至」的观点,从大公司对 AI 研究的兴趣、深度学习的扩展能力、炒作等角...

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速度提高100万倍,哈佛医学院大神提出可预测蛋白质结构的新型深度模型

生命所必需的每一次基础生物学进展几乎都是由蛋白质带来的。蛋白质参与创建细胞和组织并保持着它们的形状;构成维持生命所需化学反应的催化酶;充当分子工厂、转运工具和马...

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谷歌手机输入法可以离线语音识别了!模型精度远超经典CTC

2012 年,在深度学习技术的帮助下,语音识别研究有了极大进展,很多产品开始采用这项技术,如谷歌的语音搜索。这也开启了该领域的变革:之后每一年都会出现进一步提高...

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IBM新研究登上Nature封面:两种量子算法解决分类问题

机器学习和量子计算在技术炒作方面都达到了惊人的程度,除此之外,二者数学基础的某些方面也有着惊人的相似性。今天 Nature 发表了一篇论文《Supervised...

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硕士论文研究「AI预测性取向」:化妆等因素并不影响判断

这项技术可以无视人类的服装、化妆、拍摄角度等变量,实现男性 63%、女性 72% 的准确率。准确率比人类更好,并不再受到受试者种族、国籍的干扰。现在,乔装打扮也...

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