现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量。
今天为大家介绍的是来自Viji M. Draviam团队的一篇论文。人工智能(AI)的发展促进了计算机视觉和深度学习(DL)技术在显微镜图像和影片评估中的应用增加。这种应用不仅解决了动态细胞生物过程的定量分析难题,还开始支持药物开发、精准医疗和基因组-表型组映射方面的进展。作者调查了现有的基于AI的技术和工具,以及开源数据集,特别关注于细胞和亚细胞结构及动态的分割、分类和跟踪的计算任务。作者从计算视角总结了显微镜视频分析中长期存在的挑战,并回顾了深度学习引导自动化在细胞动态研究中的新兴研究前沿和创新应用。
原作者:Radu Raicea 译者:刘勤 人工智能(Artificial Intelligence)和机器学习(Machine Learning)是当下最热话题。每天“AI”这个词都在耳边横飞。胸怀抱负的开发人员声称想要研究AI;经理们说想在服务中应用AI。但是,通常这些人不知道AI是什么。 本文将带你了解人工智能(AI)和机器学习(ML)的基本知识。你也会了解到机器学习中最火的方法——深度学习的工作原理。 本指南是用来科普的,所以不会涉及高等数学。 背景 了解深度学习的第一步是把握重要概念之间的区别。
对于深度学习而言,在有很多数据的情况下,再复杂的问题也不在话下,然而没有这么多数据呢?本文作者 Tyler Folkman 针对这一问题,为大家介绍了几个在有限的数据上使用深度学习的方法,让深度学习即便在面临数据稀缺时,也能大展身手。
【新智元导读】TensorFlow 工程总监Rajat Monga9月29日在Quora 上答疑,就深度学习效率瓶颈、TensorFlow 用户的痛点、如何用TensorFlow进行计算机视觉研究以及
AI科技评论按:本文由图普科技编译自《Applying Deep Learning to Real-world Problems》,AI科技评论独家首发。 近年来,人工智能的崛起可以说是得益于深度学习的成功。驱动深度神经网络突破的三个主要因素分别是:海量的训练数据、强大的计算架构和学术领域的相关进展。因此,深度学习在图像分类、面部识别等任务的表现上不仅超越了传统方法,还超越了人类水平。这一切都为那些使用深度学习解决实际问题的新业务创造了巨大的发展潜力。 在位于柏林的Merantix总部,我们致力于研究这项新
近年来,药物科学家一直高度关注依赖于现有药物知识的新型药物开发策略。事实上,药物发现任务的困难在于已知的药物与基因相互作用位点的了解不充分,而主要风险在于药物与靶点的即副作用。尽管这些副作用大多数有害的,但有时它们会引起有趣的治疗发现。例如,米诺地尔主要用于治疗溃疡,西地那非(伟哥)用于治疗心绞痛。但是,它们目前分别用于治疗脱发和勃起功能障碍。因此,新型药物开发策略目前是许多药理学家的主要研究重点。
摘要: 目前AI在图片分类方向已经做得非常优秀,有的甚至超过人类。但是,这仅仅限于模型经过已知样本的学习。令模型像人一样具有推理能力,通过已知样本可以对未知分类进行识别,这将是未来的一个主要方向,也是AI技术智能化的下一个台阶。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月,我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习? 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前,先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习,它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示,其作为机器学习的一个特定的子研究领域,现已成为
2018年9月10日,深圳 - 今日,腾讯AI Lab宣布将于9月底开源“Tencent ML-Images”项目,该项目由多标签图像数据集ML-Images,以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。 该项目的开源,是腾讯AI Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放,为人工智能领域的科研人员和工程师提供了充足的高质量训练数据,及简单易用、性能强大的深度学习模型,促进人工智能行业共同发展。 腾讯AI Lab此次公布的图像数据集ML-Images,包含了1800
今日,腾讯AI Lab宣布将于9月底开源“Tencent ML-Images”项目,该项目由多标签图像数据集ML-Images,以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。 该项目的开源,是腾讯AI Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放,为人工智能领域的科研人员和工程师提供充足的高质量训练数据,及简单易用、性能强大的深度学习模型,促进人工智能行业共同发展。 腾讯AI Lab此次公布的图像数据集ML-Images,包含了1800万图像和1.1万多种常见物体类
感谢阅读腾讯AI Lab第44篇文章。本文将介绍“Tencent ML-Images”项目正式开源情况。 今日,腾讯AI Lab宣布正式开源“Tencent ML-Images”项目,该项目由多标签图像数据集ML-Images,以及业内目前同类深度学习模型中精度最高的深度残差网络ResNet-101构成。 该项目的开源,是腾讯AI Lab在计算机视觉领域所累积的基础能力的一次释放,为人工智能领域的科研人员和工程师提供了充足的高质量训练数据,及简单易用、性能强大的深度学习模型,促进人工智能行业共同发展。 项
据麦肯锡估计,从现在到2030年,人工智能将创造约13万亿美元的美国国内生产总值。相比之下,2017年整个美国的国内生产总值约为19万亿。人工智能已经成为第四次工业革命, 人工智能无疑是数字化转型的核心,它在整个行业中的应用将极大地改变我们的世界以及工业生产方式。 越来越多的人希望投入这场人工智能革命,但他们不知道AI能做什么,AI是一种什么样的技术。 因此本文将介绍什么是AI。
Deepgram 是 YC 投资的一家初创公司,其业务是使用机器学习分析企业的音频数据。近日该公司开源了内部的深度学习工具 Kur(https://github.com/deepgram/kur)。该工具能够进一步帮助那些对音频分析感兴趣的人实现他们的想法。开源内容还包括10个小时的已转录音频,以10秒的片段拼接,目的是加快训练过程。 Kur 与 Keras 相似,但 Kur 进一步节略了建立和训练深度学习模型的过程。通过使深度学习更容易实现,Kur 进一步使图像识别和语音分析更容易进行。 Deepgram
研究人员表示,目前形式的深度神经网络似乎不太可能是未来建立通用智能机器或理解思维/人类大脑的最佳解决方案,但深度学习的很多机制在未来仍会继续存在。
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📷 来源:专知本文为论文介绍,建议阅读5分钟本文从监督学习开始,最终目的是通过提出新的理论框架和实用工具,阐明深度神经网络在生成式建模和自适应数据分析中的泛化性能。 📷 为什么在小数据集上训练的具有大
阵列相机可以从不同的视角记录当前场景,并对场景的结构进行解析,因而在战场侦察、公安监视等领域具有巨大的应用潜力。
备注:研究方向+地点+学校/公司+昵称,更快通过申请,长按加细分领域技术交流群,目前有细分领域:图像分割、图像目标检测、论文写作、车道检测、模型优化、目标跟踪、SLAM、点云处理(分割检测)、深度学习。
在入门学习深度学习之前,有必要先了解一下深度学习的工作原理。著名程序猿小哥 Radu Raicea 特意为入门学习者写了一篇文章,利用一个票价预测工具的例子解释深度学习的工作原理,不需要有多高深的数学知识,人人都能看懂。
你一定看过这种报道——深度学习是切片面包以来最流行的东西。它许诺用海量数据的一小部分即可解决你最复杂的问题。唯一的问题是你既不在 Google 也不在 Facebook 工作,数据稀缺。那该怎么办呢?你是否仍然可以利用深度学习的力量?还是无奈运气不佳?让我们看看怎样在数据有限的情况下利用深度学习,以及为什么我认为这可能是未来研究最令人兴奋的领域之一。
【新智元导读】数据重要还是算法重要?一篇新的论文或许给出了答案。使用一个 300 倍于 ImageNet 的新数据集,谷歌研究人员发现,随着数据增长,模型完成计算机视觉任务的性能直线上升。即使在 30
Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。
书中其中一个应用例子就是用于预测波士顿的房价,这是一个有趣的问题,因为房屋的价值变化非常大。这是一个机器学习的问题,可能最适用于经典方法,如 XGBoost,因为数据集是结构化的而不是感知的。然而,这也是一个数据集,深度学习提供了一个非常有用的功能,就是编写一个新的损失函数,有可能提高预测模型的性能。这篇文章的目的是来展示深度学习如何通过使用自定义损失函数来改善浅层学习问题。
这是3D 点云的深度学习框架,提供常见的点云分析方法的一种通用深度学习模型。它主要依赖Pytorch Geometric和Facebook Hydra。该框架能够以最小的代价和极大的可重复性来构建精简而复杂的模型。目标是建立一个工具,用于对SOTA模型进行基准测试,同时允许研究者们有效地研究点云分析,最终目标是建立可应用于实际应用的模型。
深度学习在计算化学和材料信息学领域兴起,深度学习可以有效地应用于化学结构及其性能之间的关系建模。随着化学和材料数据的增长,深度学习模型可以开始优于传统的机器学习技术。本文最近发表在《Journal of Chemical Information and Modeling》用于计算化学和药物设计的深度学习工具包OpenChem,一个基于PyTorch的深度学习工具包,用于计算化学和药物设计。OpenChem提供了简单快速的模型开发、模块化的软件设计和多个数据预处理模块。
【导读】复旦大学副教授、博士生导师、开源自然语言处理工具FudanNLP的主要开发者邱锡鹏(http://nlp.fudan.edu.cn/xpqiu/)老师撰写的《神经网络与深度学习》书册,是国内为数不多的深度学习中文基础教程之一,每一章都是干货,非常精炼。邱老师在今年中国中文信息学会《前沿技术讲习班》做了题为《深度学习基础》的精彩报告,报告非常精彩,深入浅出地介绍了神经网络与深度学习的一系列相关知识,基本上围绕着邱老师的《神经网络与深度学习》一书进行讲解。专知希望把如此精华知识资料分发给更多AI从业者,
深度学习和机器学习的进步都起到了最近AI成就了的核心作用,让计算机进行练习,通过消化和分析大量的数据,而不用明确地编程,就可以达到目的。在过去的两年里,谷歌以深度学习为基础的AlphaGo击败了世界顶级的围棋选手,令大多数人工智能专家感到惊讶,他们认为需要5到10年才能实现这样一个里程碑。同样,当谷歌在2016年底转向其新的深度学习AI系统时,它大大地提高了机器翻译的质量。
脑机接口(BCI)是一种系统,可将受试者(人类或动物)的大脑活动模式提取并转换为用于交互式应用程序的消息或命令。脑活动模式是通过脑电图(EEG)获得的信号。
📷 作者 | 申泽邦(Adam Shan) 兰州大学在读硕士研究生,主攻无人驾驶,深度学习;兰大未来计算研究院无人车团队骨干,在改自己的无人车,参加过很多无人车Hackathon,喜欢极限编程。 在前几十年,神经网络并没有受到人们的重视,直到深度学习的出现,人们利用深度学习解决了不少实际问题(即一些落地性质的商业应用),神经网络才成为学界和工业界关注的一个焦点。本文以尽可能直白,简单的方式介绍深度学习中三种典型的神经网络以及深度学习中的正则化方法。为后面在无人驾驶中的应用做铺垫。 ▌深度学
【新智元导读】Facebook今天宣布开源深度学习平台 Torchnet。Torchnet 基于广泛使用的开源深度学习框架 Torch 7 搭建,支持模块化编程方法,能减少程序员工作量、降低错误率,简化深度学习模型训练过程。相比其他巨头自己搭建的深度学习平台,Torchnet 更加开放,也将大幅推进深度学习的应用普及。 2016 年 6 月 24 日,Facebook 宣布开源深度学习平台 Torchnet,简化研究和开发人员建立深度学习系统过程。 Torchnet 以目前广泛使用的深度学习框架 Torch
(1) mnist数据集采用numpy的npz方式以一个文件的方式存储文件,加载后就可以直接得到四个数组,非常方便。
欢迎回到这个关于神经网络编程的系列。在这篇文章中,我们将介绍Fashion-MNIST数据集。
TableBank 开源地址:https://github.com/doc-analysis/TableBank
本文讨论了深度学习的核心工作流程之一:如何训练数据。文章强调了训练数据的重要性,并介绍了一些常用的数据收集方法,包括从互联网上自动收集、人工标注和半自动标注。作者还介绍了一种交互式图像分割方法,该方法可以在不编码的情况下,为特定的任务自定义工具。
本文探讨了深度学习的核心问题:训练数据。文章介绍了深度学习在现实世界中的广泛应用,并指出了当前深度学习方法的局限性。为了解决这些问题,作者提出了一种基于AI的图像标注工具,该工具可以快速准确地进行图像分割。该工具的主要优势在于其能够快速精确地提取用户感兴趣的对象,大大提高了标注效率。尽管该工具在有些情况下可能仍有缺陷,但已经在许多应用场景中取得了良好的效果,未来还有很大的改进空间。
认知是人获取和应用知识的过程,知识图谱是人对客观世界认知的表示。人工智能系统如何实现知识的表示和推理?
作者 Peter Gao 是 Aquarium 公司的联合创始人和首席执行官(CEO),Aquarium 公司建立了寻找和修复深度学习数据集问题的工具。在 Aquarium 之前,Peter 曾从事自动驾驶汽车、教育和社交媒体的机器学习,就职于 Cruise 等公司。本文是他结合数年在工业领域生产实践的经验,总结出关于深度学习的心得领会。 作者 | Peter Gao 编译 | 刘冰一 编辑 | 陈彩娴 当我大学毕业后开始第一份工作时,我自认为对机器学习了解不少。我曾在 Pinterest 和可汗学院(Kh
【编者按】深度学习是近年来迅速发展和突破的机器学习领域,具有非常广泛的应用前景。将服务器GPU应用到深度学习过程中,可以更好地推动深度学习技术研究和应用的发展。本文介绍AMD深度学习团队开发的MLP学习工具软件的使用,为深度学习研究人员和开发商提供一个高性能、高易用性的深度学习的软硬件平台方案。AMD-MLP基于OpenCL,支持不同类型的GPU平台,并能通过多GPU扩展学习速度。 深度学习神经网络简介 深度学习是人工智能的学科—机器学习的一个研究领域,是多种学习方法的集合。深度学习的各种学习方法都采用类似
Keras是一个强大的、易于使用的深度学习库,无缝对接Theano 和 TensorFlow,同时提供高层神经网络API,来建立和评估深度学习模型。
2019年中国人工智能大会(Chinese Congress on Artificial Intelligence 2019,简称“CCAI 2019”)将于9月21日-22日在青岛胶州召开。中科院自动化所研究员,IAPR/IEEE Fellow王亮是大会程序委员会主席之一。
当我告诉人们,他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时,我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”,(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
Robust Point Cloud Registration Framework Based on Deep Graph Matching
选自Medium 作者:Jonathan Hui 机器之心编译 在学习了有关深度学习的理论课程之后,很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始,告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。 本文由六大部分组成,涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程。 本文主题为「如何启动一个深度学习项目?」,分为以下六个部分: 第一部分:启动一个深度学习项目 第二部分:创建一个深度学习数据集 第三部分:设计深度模型 第四部分
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好,拖更的AIScholar Weekly栏目又和大家见面啦!
今天分享的是2020年6月份发表于Clinical Cancer Research的一篇文章,标题是Multifactorial deep learning reveals pan-cancer genomic tumor clusters with distinct immunogenomic landscape and response to immunotherapy,影响因子8.911,文章整体思路倒比较简单,门槛应该是深度学习建立模型了,基于MSI、SCNA、mTMB的信息深度学习后对数据集进行分类,后研究了不同分类的差异以及在不同分类下相同肿瘤的差异,主要包括免疫微环境、表达差异(基因、通路等)和生存差异。
据外媒报道,来自美国橡树岭国家实验室(Oak Ridge National Lab oratory)的研究团队在3年内从美国能源部(Department of Energy)获得了近200万美元的资金,探索机器学习改革科学数据分析的潜力。 “机器学习在提高对百万兆级(Exascale)及以上数量级数据的科学发现方面的优势(ASCEND)”项目旨在利用深度学习帮助研究人员理解世界上最尖端的科学设施所产生的大量数据集。深度学习是机器学习的一个领域,它使用人工神经网络来实现自我学习的设备和平台。 长期以来,深度学
第一部分:启动一个深度学习项目 1. 应该选择什么样的项目? 很多人工智能项目其实并没有那么严肃,做起来还很有趣。2017 年初,我着手启动了一个为日本漫画上色的项目,并作为我对生成对抗网络 ( GAN ) 研究的一部分。这个问题很难解决,但却很吸引人,尤其是对于我这种不会画画的人来说!在寻找项目时,不要局限于增量性改进,去做一款适销对路的产品,或者创建一种学习速度更快、质量更高的新模型。 2. 调试深度网络(DN)非常棘手 训练深度学习模型需要数百万次的迭代,因此查找 bug 的过
这样的用户可能会拿到另一个人的照片。甚至可能他们的手机上就有其他人的照片或视频,他们可以用这样的照片或视频来欺骗识别人脸的相机(就像本文开头的图片那样)。
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