迁移学习近年来在图形领域中得到了快速的发展，主要在于某些特定的领域不具备足够的数据，不能让深度模型学习的很好，需要从其它领域训练好的模型迁移过来，再使用该模型进行微调，使得该模型能很好地拟合少量数据的同时又具备较好的泛化能力（不过拟合）。
👆关注“博文视点Broadview”，获取更多书讯 什么是元学习？ 元学习（Meta-Learning）的概念起源于强人工智能（General AI）的范畴，是指让机器学会学习（Learning-to-Learn），从而让机器变得更加智能，代替人类完成复杂多变的任务。 近来，MAML（Model-Agnostic Meta-Learning）的兴起带火了元学习的概念，MAML将元学习视为深度学习模型的补充，引入MAML模块，通过适当的组合、调试，可以在保持深度模型精度的同时，额外提高深度学习模型的泛化
AI学术圈，又吵了起来，图灵奖得主、年近古稀的机器学习奠基者、唱衰AI的代表人物等等，纷纷下场“开怼”。
大数据文摘作品 “今天的一部分甚至大部分的AI芯片创业者会成为技术变革的先烈。” 在近日于上海召开的GTIC 2018全球AI芯片创新峰会上，清华大学微纳电子系主任、微电子所长魏少军教授如此评价今天的AI芯片创业大潮。 从AI芯片的发展历程讲到架构创新、发展桎梏，魏少军教授为现场听众讲述了芯片领域一些不太一样的观点。 演讲的最后，魏少军教授也给现场的企业家留下了两个问题： “未来能否出现像通用GPU这样独立存在的通用AI处理器？如果存在的话它的架构是什么样，如果不存在，AI公司将何去何从呢？” 会后，大数据
激活函数(Activation functions)对于人工神经网络模型去学习、理解非常复杂和非线性的函数来说具有十分重要的作用。它们将非线性特性引入到我们的网络中。在神经元中，输入的 inputs 通过加权，求和后，还被作用了一个函数，这个函数就是激活函数。引入激活函数是为了增加神经网络模型的非线性。没有激活函数的每层都相当于矩阵相乘。就算叠加了若干层之后，还是个矩阵相乘。
. 开源无边界，分享有价值 Code is not cold 腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 「进阶研学大咖说」栏目 将陆续邀请众多开源大咖作客 一起分享和交流开源道路中成长心得 以知识和分享为起点 传承开源的璀璨星光 共创开源、多元、包容的开源世界 分享嘉宾介绍 以下为精彩分享片段 Part.1 深度学习及其框架的重要性 深度学习的发展带来了哪些重要改变？ 其中为什么深度学习框架尤为重要？ 下面就让我们一起来看看吧！ Part.2 自主深度学习框架Jittor 什么是Jittor呢？ 它是基于元算子和统
您也许不是 F1 赛车的狂热车迷，但是，很难不去欣赏这样迷人的机器。流线造型、美丽车身、疾速飞驰、全车充斥着迷人的科技，甚至巴望着自己狭窄的小车也能有一点点的相像。 如果去思考今日机器学习是什么概念，
自动化机器学习技术是非常重要的基础研究，也是如今深度学习模型优化中的热点方向，我们开辟了一个专栏，专门讲解AutoML在深度学习模型优化中的一些重要思路，本次来给大家进行总结。
欢迎来到《每周CV论文推荐》。在这个专栏里，还是本着有三AI一贯的原则，专注于让大家能够系统性完成学习，所以我们推荐的文章也必定是同一主题的。
大家好，我叫郭畅，安徽大学毕业，目前就职于徽商银行总行大数据部，刚工作一年多，主要参与两项跨部门项目建设，项目中主要负责模型开发，数据分析，模型运营优化等工作。
【导语】正值求职、跳槽季，无论你是换工作还是找实习，没有真本事都是万万不行的，可是如何高效率复习呢？之前我们给大家推荐了一份 Python 面试宝典，收藏了近 300 道面试题，今天为为家精心准备了一份 AI相关岗位的面试题，帮大家扫清知识盲点，自信上场！
「有没有什么可以节省大量时间的 Deep Learning 效率神器？」有人在知乎上问出了这样一个问题。在回答区，复旦大学计算机科学技术学院副教授邱锡鹏介绍了他们实验室内部使用的调参利器——fitlog。
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。
人工智能的浪潮正在席卷全球，这些得益于数据量的上涨、运算力的提升和机器学习新算法（深度学习）的出现。机器学习是一种实现人工智能的方法，深度学习是一种实现机器学习的重要技术之一，甚至有人认为“深度学习最终可能会淘汰掉其他所有机器学习算法”。 为了帮助大家更好帮助大家学习这些新技术，小遍整理了相关的学习资料，希望这些资料对刚入门的同行有所帮助。 一、人工智能、机器学习和深度学习的区别？ 机器学习：一种实现人工智能的方法 机器学习最基本的做法，是使用算法来解析数据、从中学习，然后对真实世界中的事件做出决策和预
来源：CIFAR，EurekAlert! 作者：费欣欣 【新智元导读】多伦多大学和DeepMind研究人员合作，通过实验表明某些哺乳动物的神经元也能进行深度学习。如果神经元与深度学习之间的关联得以确认，我们就能开发更好的脑机接口，从疾病治疗到增强智能，随之而来的应用也将开启各种可能。 神经网络受生物神经网络启发而来，但大脑里的学习过程真如深度学习那样吗？这个问题的答案有望实现更强大的深度学习模型，也有助于进一步了解人类的智能。 12月5日，CIFAR研究员、多伦多大学的Blake A. Richards和同
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。
导读：作为 AI 大神，贾扬清让人印象深刻的可能是他写的AI框架Caffe ，那已经是六年前的事了。经过多年的沉淀，成为“阿里新人”的他，对人工智能又有何看法？最近，贾扬清在阿里内部分享了他的思考与洞察，欢迎共同探讨、交流。
本系列为吴恩达老师《深度学习专项课程(Deep Learning Specialization)》学习与总结整理所得，对应的课程视频可以在这里查看。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第二 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 我在这儿只是列出了一部分该考虑的问题，各位小伙伴们可以在下面留言区进行补充。算法学习的过程不要想当然，从实际角度切入可能会让你少走很多弯路。 对于下列问题，我们无法给出统一的回答，因为答案取决于您想要解决的具体问题。但是，我们希望本文中列出的各项因素能引导您在初期系统地思考如何选择算法和工具： 我要解决的是有监督学习问题，还是无监督问题？如果是有监督学习，那么是分类问题还是回归问题？有
大家好，我是herosunly，985院校硕士毕业，现担任算法研究员一职。CSDN博客专家，2020年博客之星TOP。曾获得阿里云天池比赛第一名、科大讯飞比赛第一名、CCF比赛第一名等Top名次，拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。曾经辅导过若干个非计算机专业的学生进入到算法行业就业。其中经常被同学和同事夸赞的一项能力就是搜索，所以今天特意给大家分享搜索引擎使用方法，希望能对大家有所帮助。如果大家觉得有用，请帮忙点赞评论收藏（一键三连），谢谢大家的支持~
工业视觉在生产和制造中扮演着关键角色，而缺陷检测则是确保产品质量和生产效率的重要环节。工业视觉的前景与发展在于其在生产制造领域的关键作用，尤其是在少样本缺陷检测方面，借助AidLux技术和深度学习分割模型UNET的实践应用，深度学习分割模型UNET的实践部署变得至关重要。
编者按：OpenAI研究工程师Vicki Cheung, Jonas Schneider , Ilya Sutskever, and Greg Brockman在本文中分享了从事Deep Learning研究工作所需要的基础设施（软件、硬件、配置和编制），举例说明如何运用开源Kubernetes-ec2-autoscaler自动扩展深度学习研究中的网络模型，将有助于广大深度学习研究爱好者构建自己的深度学习基础设施。 深度学习是一门实证科学，一个研究团队的基础设施建设将对未来的研究工作产生重大影响。所幸，当今
2015 年，有投资人跟云知声创始人/ CEO 黄伟说：“老黄啊，你要专注赛道，做好语音识别就够了。”
内容概要：海洋，占据了地球上 70% 的面积，它可以沉静，可以欢腾，也可以暴怒，在浩瀚的海洋世界中，一些外来物严重威胁到了海洋生物的生存。
翻译 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100） 参与 | 林椿眄 编辑 | 费棋 FaceID 是新款 iPhone X 最受欢迎的功能之一，它取代 TouchID 成为了最前沿的解锁方式。 一些苹果的竞争对手们还在继续沿用着传统的指纹解锁方式，FaceID 解锁方式显然是革命性的：扫你一眼，手机自动解锁。 为了实现 FaceID 技术，苹果采用了先进而小巧的前置深度相机，这使得 iPhone X 能创建用户脸部的 3D 映射。此外，它还引入了红外相机来捕捉用户脸部图片，它拍摄到的图片对外界
我们要面对的可不仅仅是这样一只蹲在我们面前可爱的小猫，在实际中有着很多的可能性，比如光照强度，遮蔽程度，角度等等，这些就成为了我们深度学习任务的一个极大的挑战。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
机器之心原创 参与：吴攀、QW 一年一度的谷歌开发者大会 Google I/O 在山景城成功举行，在首日的 Keynote 中，谷歌宣布了一系列新的硬件、应用、基础研究等。而作为 AI First 的开发者大会，Google I/O 也自然安排了许多有关机器学习开发的内容，比如《教程 | 如何使用谷歌 Mobile Vision API 开发手机应用》。当然毋庸置疑，TensorFlow 也是本届 I/O 大会的关键核心之一。当地时间 18 日下午，谷歌 TensorFlow 开发者支持 Josh Gor
【新智元导读】吴恩达深度学习系列课程 Deeplearning.ai 上线，专设对话部分，用视频的形式将他对 7 位深度学习领袖的采访呈现出来，分别是 Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio、Ian Goodfellow、Andrej Karpathy、林元庆、Ruslan Salakhutdinov、Pieter Abbeel。新智元重点整理了深度学习先驱 Hinton、Bengio 和新秀 Goodfellow 的访谈。他们如何进入深度学习领域，如何看深度学习发展？他们曾犯过哪些错误
. 开源无边界，分享有价值 Code is not cold 腾讯犀牛鸟开源人才培养计划 「进阶研学大咖说」栏目 将陆续邀请众多开源大咖做客 一起分享和交流开源道路中成长心得 以知识和分享为起点 传承开源的璀璨星光 共创开源、多元、包容的新时代 分享嘉宾介绍 以下为精彩分享片段 Part.1 软件智能化开发的发展背景 数字化以及智能化的依托正是软件 软件如今有怎样的发展背景呢？ 它又如何进一步实现智能化呢？ 人工智能对软件开发起到了怎样的作用呢？ Part.2 基于深度学习的代码理解与生成 这里以AP
是否曾经幻想过能和自己的私人助理对话或是漫无边际地探讨任何问题？多亏机器学习和深度神经网络，你曾经的幻想很快会变成现实。让我们来看一下Apple的Siri或亚马逊的Alexa所展示的这一神奇功能吧。
小编结合资料与工程师经验，梳理出一条深度学习工程师的成长路径及“练级大法”，希望可以帮到各位“炼丹师”稳步进阶，畅游深度学习海洋~
机器学习（ML）在不断地发展，大量令人瞩目的研究成果也相继出现。但正如其他领域一样，ML 领域并不完美，存在着这样那样的问题，因而对该领域的吐槽和批判从未停止过。
在我30岁生日那天的文章中，我在文末给技术新人的几点建议中，第一点就提出来了“技术要先广后精”这个想法，今天我想针对这一点来谈谈我的看法。
自从 Google 的人工智能 AlphaGO 成为围棋界的百胜将军开始，AI(Artificial Intelligence，人工智能)这两个英文字，刹那间成为科技业最热门的关键字之一。而就在201
近年来，我一直关注AI相关的测试，并积极参与多个全国性测试社区和社群。在这些社区中，我与不同公司和领域的测试专家交流探讨AI测试相关话题，包括业界顶尖公司的专家和国内知名测试学者。我也参加了多个大会，聆听了许多关于AI测试的主题分享，并尝试了多款AI相关的测试工具，从中获得了许多知识和感悟。
在搜索、推荐、广告领域，预估技术一直是非常重要的模块，规模比较大的互联网公司如谷歌、FB、阿里、字节等依靠广告系统带来了百亿乃至千亿以上美元的营收。在广告系统中，最后展示给用户的广告（如商品、视频、图文）往往需要经过大规模精细化的排序计算。在现在大多数CPC（Cost Per Click）计费的广告系统中，广告往往通过eCPM（千次展现计费价值）进行最终排序，eCPM主要由pCtr和bid两部分相乘得到，bid往往取决于商品自身的价值或广告主的预算成本，而pCtr则由广告系统计算得出。事实上，精准的pCtr结果能给商业公司带来极大的收益提升。
AI100 已经引入 Hugo Larochelle 教授的深度学习课程，会在公众号中推送，并且对视频中的 PPT 进行讲解。课后，我们会设计一系列的问题来巩固课程中的知识。本节课是 Hugo La
深度学习是机器学习领域的一个引人注目的分支，它已经在计算机视觉、自然语言处理、强化学习等多个领域取得了令人瞩目的成就。本文将深入研究深度学习的核心原理、常见神经网络架构以及如何使用Python和TensorFlow库实现深度学习模型。我们将从基础开始，逐步深入，帮助读者了解深度学习的本质，同时提供实际代码示例，以便读者能够亲自动手构建深度学习模型。
【导语】本文带你以前所未有的方式了解深度学习神经网络，并利用NLP构建Chatbot！
美国《每日科学》(Science Daily)网站刊登了来自德国一家环境卫生研究中心—慕尼黑Helmholtz研究中心的一篇文章，题目是：深度学习技术被用于预测造血干细胞的发育进程。 自动驾驶、自动语音识别、围棋游戏：这些应用使深度学习技术获得了越来越多的公众关注。目前，德国慕尼黑Helmholtz研究中心与瑞士苏黎世联邦理工学院（ETH Zurich）和德国慕尼黑工业大学(Technical University of Munich，TUM)合作，已经将该技术用于预测造血干细胞的发育过程。在《自然
编者按：百度首席科学官吴恩达在ISC大会上谈到了超级计算能力如何在人工智能领域里应用，他的同事，百度硅谷人工智能实验室高级研究员Greg Diamos在参加纽约第33届机器学习国际大会上发表了关于基于GPU的深度学习论文。 Greg Diamos是百度硅谷人工智能实验室高级研究员，也是机器学习领域里的前沿人物。在加入百度公司之前，他在NVIDIA公司担任研究科学家和架构师（主要负责GPU流媒体多处理器和CUDA软件）。 基于这些从业背景，Diamos很自然地进入到基于GPU的深度学习领域。在介绍论文之前
今天为大家介绍的是来自Michael Eisenstein的一篇报道。深度学习正推动算法的发展，使其能够理解来自各种显微镜技术的图像。
【论文导读】 深度学习的爆炸式发展得益于海量数据+强大计算力+算法三个部分的巨大进展，我们通常需要大量的数据去驱动模型的训练，使其获得很好的效果。但是在很多领域我们是没有很多数据的，比如在医学影像中很难拿到大量病人的图像数据，难道在这些情况下深度学习就废了吗？ 我们先思考一下人是怎么学习的，当一个小孩看过一眼课本中的斑马后，他再次看到斑马就能够识别出来；当你看过一个人一次之后，通常情况下，你还是能够轻松的认出对方，人可以轻松的做到小样本学习，这就启发了人们去研究它，近年来，小样本学习或者零样本学习是深度学
深度学习是一个目前非常火热的机器学习分支，而卷积神经网络（CNN）就是深度学习的一个代表性算法。CNN主要用来解决图像相关的问题，目前，单张图片的识别问题已基本被攻克，CNN的下一个战场将是视频识别。 那么为什么卷积神经网络在图片任务上表现这么好呢？一大原因就是其中的卷积操作。那么什么是卷积操作呢？ 卷积这一概念来源于物理领域，但在图像领域又有所不同。在图像处理中，卷积操作就是使用一个滑动窗口，在图像上从上到下，从左到右滑动，并对窗口里的像素进行加权平均。每滑动一下，就得出一个加权平均的结果，因此滑动的结果
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 上采样与上池化 图示理解，使用三张图进行说明： 📷 图（a）表示UnPooling的过程，特点是在Maxpooling的时候保留最大值的位置信息，之后在unPooling阶段使用该信息扩充Feature Map，除最大值位置以外，其余补0。 Unpooling是在CNN中常用的来表示max pooling的逆操作。 鉴于max pooling不可逆，因此使用近似的方式来反转得到max pooling操作之前的原始情
T客汇官网：tikehui.com 撰文 |杨丽 硅谷知名投资人 Ak16z 合伙人 马克·安德森曾在 2011 年就提出：软件将吞噬世界。由此，整个科技行业开始对这一话题进行了不断延伸。 2015
从字面意思来理解的话，就是使得“机器”具有学习的能力，从而能够自主工作，解放人类生产力。
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