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【The boundaries of AI | AI 边界系列】关于BERT的一个一致性定理
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
原文: https://machinethoughts.wordpress.com/2019/07/14/a-consistency-theorem-for-bert/
用户1107453
2019-07-30
464
0
【再谈AI教育】吴恩达老师的 deep learning 课程是你所需要的吗?
人工智能
深度学习
很多想学人工智能的人会有一个疑问,就是我该怎么学?是自学还是跟着老师学,如果是跟着老师学,我该跟着哪位老师学? 一直以来,人工智能界都存在两个现象,一方面有一些专家学者一直在前沿处发表paper和讲解相对高深的AI技术,这个需要听众一定基础才能理解,而另一个方面充斥着眼花缭乱的非AI技术专家创办的培训班教授想要学基础入门AI的群众AI,这个其实会误导很多学生,因为AI的入门门槛其实不低,很多这些培训机构的老师都没有在人工智能技术这里有扎实的基础。这就造成其实大量的想要学习AI的人走弯路,并且无法直接接触到A
用户1107453
2018-06-21
671
0
连载 | 深度学习入门第六讲
深度学习
编程算法
git
https
1.6 实现我们的网络来分类数字 好吧,现在让我们写一个学习如何识别手写数字的程序,使用随机梯度下降算法和 MNIST训练数据。我们需要做的第一件事情是获取 MNIST 数据。如果你是一个 git 用戶,那么你能够 通过克隆这本书的代码仓库获得数据, git clone https://github.com/mnielsen/neural-networks-and-deep-learning.git 如果你不使用 git,也可以从这里下载数据和代码。 顺便提一下,当我在之前描述 MNIST 数据时,我
用户1107453
2018-06-21
414
0
连载 | 深度学习入门第五讲
深度学习
编程算法
神经网络
1.5 使用梯度下降算法进行学习 现在我们有了神经网络的设计,它怎样可以学习识别数字呢?我们需要的第一样东西是一个 用来学习的数据集 —— 称为训练数据集。我们将使用 MNIST 数据集,其包含有数以
用户1107453
2018-06-21
411
0
深度学习入门第四讲
深度学习
神经网络
1.4 一个简单的分类手写数字的网络 定义神经网络后,让我们回到手写识别上来。我们可以把识别手写数字的问题分成两个子问 题。首先,我们希望有个方式把包含许多数字的图像分成一系列单独的图像,每个包含单
用户1107453
2018-06-21
476
0
深度学习入门教程 第三讲
深度学习
神经网络
1.3 神经网络的架构 在下一节我会介绍一个神经网络,我们可以用它来很好地分类手写数字。准备进入下一节时,解释一些可以让我们命名网络中不同部分的术语是很有帮助的。假设我们有这样的网络: 前面提过,这个
用户1107453
2018-06-21
374
0
实战派 | PaddlePaddle 你其实也可以真正地上手
开源
深度学习
tensorflow
pytorch
0. 写在前面: 百度开发的PaddlePaddle 作为一款开源深度学习框架,刚刚问世两年左右,虽然现在使用者数量和普及程度并不及 Caffe, TensorFlow 或者 Pytorch,但是毕竟是国产,这说明我们正在紧跟时代的浪潮,所以很有必要体验并且支持下百度的PaddlePaddle。这也是我写的第一篇深度学习框架体验笔记,如果大家有任何问题,也欢迎并期待大家可以和我多多交流。 百度官网上对这个框架的介绍是:PaddlePaddle (PArallel Distributed Deep Learn
用户1107453
2018-06-21
667
0
服务全球AI开发者,University AI携手百度AI为你推开现代人工智能大门
人工智能
深度学习
人工智能兼具技术属性和社会属性高度融合特点,是新时代经济发展新引擎、社会发展加速器。为加快建设创新型国家,深入实施创新驱动发展,理当精准把握人工智能领域的发展大势。 常言道:“功以才成,业由才广。”抢占顶尖人才制高点,也便意味着具备了占据该领域的先机。不过,当面对人工智能领域顶尖人才的匮乏现状和日甚一日的渴求心理,是花费巨资普遍撒网争夺引进还是着眼于长远可持续培养,University AI 选择了 hard way 模式,即花费大量心血从人才本身出发的长远可持续性培养,和百度 AI 的目标非常契合,随即大
用户1107453
2018-06-21
689
3
【AI信息解读】吴恩达摇身变成AI投资人
人工智能
深度学习
强化学习
UAI专业解读师出品 AI信息解读 8 月 8 日,吴恩达宣布深度学习课程项目正式发布。据称是完成了 1/3。传说中的三大项目中的第一个。约一周之后的今天 10 小时前,他的第二个项目问世。这是专注于人工智能领域投资的 1.5 亿美元基金。他也要成为一名投资人了。 吴恩达老师身份的转变宣告着他脱离大公司的束缚,打造他理想的 AI 未来世界的开始。1.5 亿的基金虽说不大,但足够投入到一些产生优质的项目的创始人身上,从而催生一些重要的AI产品。 如果在他的领导下构建一个 AI 孵化器,那么整个世界范围生态就
用户1107453
2018-06-21
288
0
深度学习入门开篇介绍—为热爱AI的你们而做的序
深度学习
人工智能
关注 UAI 人工智能的小伙伴,大家好! 很开心因为大家的支持, UAI 能够陪伴着大家在人工智能的路上前行一直到现在。至今为止,我们比较自豪的是,我们确实是带领了一批热爱人工智能,并和我们一样相信 AI 可以改变世界的小伙伴们进入了 AI 的门道,我们希望有我们 UAI 的世界和没我们 UAI 的世界能有一些 difference。 为了更好帮助大家学习人工智能,让更加多的人参与人工智能,我们想把真正好的,实用的内容呈献给大家,所以我们决定在这个公众号开始连载我们UAI原创的教程译作。真正在努力学习AI,
用户1107453
2018-06-21
424
3
深度学习入门教程 第二讲
深度学习
编程算法
神经网络
1.2 S 型神经元 学习算法听上去非常棒。但是我们怎样给一个神经网络设计这样的算法呢?假设我们有一 个感知机网络,想要用它来解决一些问题。例如,网络的输入可以是一幅手写数字的扫描图像。 我们想要网
用户1107453
2018-06-21
925
0
深度学习入门教程 第一讲
深度学习
图像处理
模式识别
编程算法
人类视觉系统是世界上众多奇迹之一。看看下面的手写数字序列: 大多数人毫不费力就能够认出这些数字为 504192。这么容易反而让人觉着迷惑了。在人类的 每个脑半球中,有着一个初级视觉皮层,常称为 V1,
用户1107453
2018-06-21
385
0
Neural Fictitious Self Play——从博弈论到深度强化学习
强化学习
深度学习
编程算法
机器学习
这是此前完成的一篇个人觉得非常重要的论文的分析。这篇论文来自 UCL 的Johannes Heinrich 和 David Silver。David Silver 可以说是 AlphaGo 团队的领袖,Johannes 则是 UCL 的博士生,在博弈求解方面的研究取得了一定的进展。本文也是其 15 年论文工作的基础之上的引入深度学习的工作。 博弈论作为一个经典的领域从 1944 年诞生至今也过去了 72 年,该领域得到了巨大的发展,成果累累,对经济学、生物学等等学科产生了重大影响。而计算机科学领域对博弈问
用户1107453
2018-06-21
6.2K
0
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【纪录片】中国数据库前世今生
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