人工智能前沿讲习

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马上科普尚尚

AI前沿学生论坛 | 朱时超:图神经网络模型及应用进展【附视频+PPT下载】

该篇内容介绍基于论文《Relational inductive biases, deep learning, andgraph networks》[14]。

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吴恩达《ML Yearning》| 端到端的深度学习

MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目,其原文由Deep Learning.ai ...

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SFFAI 分享 | 李宏扬 :二阶信息在图像分类中的应用

此次分享的文章主要关于二阶信息在图像分类中的应用。从Alexnet起,深度神经网络飞速发展,取得了一系列骄人的成绩。总体来说,深度分类网络主要分为两个部分:特征...

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SFFAI报告 | 常建龙 :深度卷积网络中的卷积算子研究进展

通过有效的参数共享方式,卷积神经网络可以在保证模型的性能大量地减少模型参数,并因此逐渐发展成了深度学习的一个重要分支。自从2012年以来,大量的新型卷积神经网络...

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【重磅首发】吴恩达《ML Yearning》| 分部误差分析(附完整版中英文PDF)

MachineLearning YearningSharing 是北京科技大学“机器学习研讨小组”旗下的文献翻译项目,其原文由Deep Learning.ai ...

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SFFAI 分享 | 王克欣 : 详解记忆增强神经网络

1. 报告主题简介 1.介绍 1.1 背景1:为什么需要MANNs 1.2 背景2:模型应用场景 1.3 背景3:预备知识介绍--自动机理论与MANNs 1.4...

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SFFAI分享 | 田正坤 :Seq2Seq模型在语音识别中的应用

随着神经机器翻译的兴起,基于Attention的Seq2Seq模型由于其强大的建模变长序列直接转换问题的能力,也在其他领域获得了极大的关注。语音识别问题本质上也...

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AI综述专栏 | 深度神经网络加速与压缩

在科学研究中,从方法论上来讲,都应先见森林,再见树木。当前,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的综述论文,开辟“综述...

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SFFAI分享 | 黄健:语音情感识别【附PPT与视频资料】

黄健,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室15级硕博生。目前研究兴趣为多模态情感识别。博士期间在ACMMM,ICASSP,Interspeech等会议上...

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精选论文 | 图深度学习【附打包下载】

近年来,针对深度神经网络存在的局限性,用于处理非欧式空间数据、刻画变量间复杂关系的图深度学习成为新一轮的研究热潮。6月16日(周日),《SFFAI 33-图深度...

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精选论文 | 生物特征识别【附打包下载】

生物特征识别是人工智能的重要研究领域,也是近年来人工智能产业实际落地的主要领域,受到了学术界和工业界的高度关注。两位讲者从识别算法和计算成像两个角度,为大家推荐...

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SFFAI分享 | 连政:端到端语音合成【附PPT与视频资料】

连政,中国科学院自动化研究所模式识别国家重点实验室16级硕博生。目前研究兴趣为多模态情感识别、语音合成和语音转换。

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精选论文 | 计算摄影学【附打包下载】

引用:Narasimha R , Batur A U . A real-time high dynamic range HD video camera.[C]/...

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精选论文 | 机器翻译专场之同步双向与多语言机器翻译【附打包下载】

机器翻译一直是自然语言处理中的重要研究任务,而最近的几个月自然语言处理领域尤其在文本生成、机器翻译领域又有新的突破不断提出!今天的两位讲者,一位讲者将分享双向同...

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SFFAI 36 SFFAIx旷视 | 计算摄影学专场

当地时间6月16日,一年一度的“计算机视觉与模式识别会议”(Conference on Computer Vision and Pattern Recognit...

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CCAI 2019丨周志华:人工智能是个高度凸显“个人英雄主义”的行业

2019年中国人工智能大会(Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019,简称“CCAI 2019”)将于在...

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SFFAI分享 | 邵晨泽:非自回归机器翻译【附PPT与视频资料】

非自回归神经机器翻译是一种新兴的翻译技术。传统的自回归机器翻译模型是逐词产生译文的,每一步的译文单词的生成都依赖于之前的翻译结果,而非自回归模型对每个译文单词的...

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SFFAI分享 | 张文:Recent Advances in NMT【附PPT与视频资料】

本次分享中,我们介绍一下近期的工作,分别以缓解上述三个问题为出发点,提出的三种方法:

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CCAI 2019 | 郑南宁:“直觉性AI技术”可助力无人驾驶

2019年中国人工智能大会(Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019,简称“CCAI 2019”)将于在...

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SFFAI分享 | 崔泽宇:套装搭配推荐在图神经网络上的应用【附PPT与视频资料】

崔泽宇,中国科学院自动化研究所博士一年级在读,本科毕业于华北电力大学(保定)。研究方向为多模态数据挖掘与推荐系统。在WWW会议发过一篇论文。

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