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业界 | Facebook全面转为神经翻译

AI 科技评论按:语言翻译是一股够让们组建群体和使世界更加紧密的力量。 它可以帮助们与在海外居住的家庭成员联系起来,或者可以更好地了解讲不同语言的们的观点。 为了弥补这个问题并构建神经系统,Facebook开始使用一种被称为序列到序列LSTM(long short-term memory)的循环神经。 调整模型参数 神经几乎通常具有可调参数,可以通过这些参数调节和控制模型的学习速度。 选择超参数的最佳集合对于性是非常有帮助的。 利用Caffe2中的循环神经(RNN)抽象的一般性来实现波束搜索,直接作为单个前向计算,这样就实现了快速有效的推理。 正在进行的作 Facebook研究(FAIR)团队最近发表了使用卷积神经(CNN)进行机器翻译的研究。

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学术大讲堂 |(五)—5G时代的试金石

是最近两年才提出的说法,我们从2017年着手,2018年4月发布的发展白皮书,白皮书里首先定义了的概念:将技术应用在运营商中,通过化或子系统替代或优化目前依靠进行的作 这个也是的内涵。 正因为这些特点和基础,才奠定了技术在各行各业广泛的应用。 具体来讲,发展中的机遇,首先在市场中,就是可以很好的应用在电信行业。 还有一个特点是,上数据量非常大,这也意味着,他适合应用深度学习的算法。正因为有这些特点,所以我们觉得是一个非常有前景的领域。 后面介绍一下国内外运营商在领域的发展情况。 在5G中,对有特殊需求,一个是刚刚提到的架构层面,由于5G是面向服务化设计的,引入了切片的特性,所以技术在架构的动态变化方面可以发挥优势,创建切片实例,动态分配资源

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    递归神经之父:打造无监督式通用神经

    【新元导读】瑞士实验室IDSIA的科学事务主管Jürgen Schmidhuber 1997年率领团队提出了简化时间递归神经的长短期记忆时间递归神经(LSTM RNN),由此奠定了“递归神经之父 他一直以来的目标都是“打造一个比我更聪明的”,目前,他的新创公司也致力于研究通用神经,而要实现这一目标,Schmidhuber 认为需要的不仅仅是普通的深度学习。 这就是为什么现实世界的游戏(比如足球)要比国际象棋或围棋更难,也正因为此,生活在部分可观测环境中的强化学习机器的强,才需要更复杂的学习算法,比如针对递归神经的强化学习。 你怎样看待IBM的新沃森物联平台?在物联领域有何潜力?对来说,“即服务”会成为一种有前景的趋势吗? 施米德休伯:物联的规模会比大得多,因为机器的数量远远多于类。 施米德休伯:NNAISENSE的发音类似于“nascence”(起源),因为它主要研究通用神经(NNAI),这是一种全新的事物。

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    被遗忘的图灵:计算机、神经……他是这一切之父

    1968年,也就是图灵逝世14年后,一份此前从未发表过的图灵论文原稿出现在了《科学美国》杂志上。 在这篇写于1948年、题为《机器》的论文里,图灵第一次为世勾勒出了领域的轮廓。 ? 原则上,如果神经元的活动被去同步化,一个合适的B型对那些“不可计算之物”进行计算(如果存在一个让各神经元协调作的中枢生物钟,该的运作就在一台通用图灵机中被精确地模拟出来)。 在论文中,图灵发明了一种他称之为“B型非结构化机器”的神经,包含神经元以及可以对神经元之间的联结进行调节的设备。 由于对已有联结的破坏在功上等同于新的联结的产生,研究者们就通过使用一个包含额外联结的,并选择性地破坏一部分联结的方式来构建针对特定任务的神经。 图灵的发现则为这一问题指明了一个方向:自上而下来看,如通用计算机一般作的神经够执行那些连续的、富于符号表征的处理作,因此应该把关注点放在大脑皮层上。

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    机器学习、数据挖掘、神经、模式识别之间的关系是什么?

    ,它的范围很广,广义上的泛指通过计算机(机器)实现的头脑思维,使机器像一样去决策。 机器学习是实现的一种技术。 5、数据分析与的关系? 你可会问了:“上图中没看出数据分析和有什么关系呀,是不是学习数据分析没什么用? 职业社交站领英在《2018新兴作岗位报告》中说,2018年,15个新兴职位里有6个与相关,这说明,与相关的技开始渗透到各个行业,而不仅仅是技术行业。 领英把定义为:开发和有效使用具和技术的技。这是领英上增长最快的一个技,从全球来看,2015年到2017年这个技增长了190%。 4)数据分析可以帮助你从零进入时代。如果你喜欢深入技术,学会了数据分析,你才打好基础,去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容,可以往业务方向发展。

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    机器学习、统计分析、数据挖掘、神经、模式识别之间的关系是什么?

    ,它的范围很广,广义上的泛指通过计算机(机器)实现的头脑思维,使机器像一样去决策。 机器学习是实现的一种技术。 5、数据分析与的关系? 你可会问了:“上图中没看出数据分析和有什么关系呀,是不是学习数据分析没什么用? 职业社交站领英在《2018新兴作岗位报告》中说,2018年,15个新兴职位里有6个与相关,这说明,与相关的技开始渗透到各个行业,而不仅仅是技术行业。 领英把定义为:开发和有效使用具和技术的技。这是领英上增长最快的一个技,从全球来看,2015年到2017年这个技增长了190%。 4)数据分析可以帮助你从零进入时代。如果你喜欢深入技术,学会了数据分析,你才打好基础,去学习机器学习。如果你喜欢商业方面的内容,可以往业务方向发展。

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    双周动态 | TC610应用作组发布第一批研究报告;华裔张复伦利用RNN成功解码脑电波,合成语音

    01 产业动态 运 营 商 AI TC610应用作组发布第一批研究报告 2019年4月18日,在2019中国SDN/NFV/AI大会上,中国通信标准化协会SDN/NFV/AI标准与产业推进委员会 (TC610)的应用作组发布了四项最新研究成果。 《服务化部署方法》:闭环反馈编排,部署效率提升60%,部署周期降70%;《面向突发业务的监控与调度》:实现三大核心服务力:突发业务认知力、监控力、资源调度力; 《故障告警场景的应用研究》:帮助运维员前瞻准确地处理故障信息,对大规模告警进行分类、压缩和关联;《基于的Massive MIMO技术研究》:为运营商和设备商的基于的Massive 评论:领域专家群策群力,应用创新发展。

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    SD-WAN进化路径:整合、安全与

    SD-WAN由于将与安全功的融合而受到欢迎,MPLS+下代墙+云安全等。但实际上它做的更多。比如,融合技术,提供数据分析、虚拟助手和增强安全等。 今天--应对云安全挑战 云应用的普及给安全员带来了极大的作压力,忙于填补那些由于“用户下载即用甚至访问即用”,即所谓的影子IT而带来的安全空白。 而SD-WAN提供商,正在积极把安全具和基于AI分析的自动化力整合到SD-WAN中,以解决未授权SaaS应用的识别问题。如虚拟程师。 这个概念是指,在SD-WAN中结合了、安全与应用优化,利用AI分析、应用性和安全事件,在发生变化时,化的发布警报和推荐。 为了更加化的运行和保护全球范围内的软件定义,Gartner提出了安全访问服务边界(SASE)的概念。SASE把SD-WAN的功安全整合在单一的云服务中。

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    打爆李世石第一步:使用神经设计围棋机器

    上一节,我们使用基于蒙特卡洛树搜索的机器来自我对弈,同时我们把机器落子方式和落子时的棋盘编码记录下来,本节我们就使用上一节数据来训练神经,让学会如何在给定棋盘下进行精确落子。 上面全连接训练后得到的准确率为2.3%,虽然高于随机落子,但是准确率依然低得令毛骨悚然。 因此后面我们会使用卷积去识别棋盘编码后的二维向量,由此大大提高预测准确率。 对于棋盘而言,棋子所形成的局部模式对落子判断非常重要,某些局部地区的棋子摆放模式甚至决定了整部棋局的最终走向,因此必须有效抓住局部棋盘的变化,由此卷积非常契合这种需求。 8%,相对于原来是一个巨大提升,当然结果还是不尽如意,后面我们会不断改进结构,不断提升判断准确率。

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    远离神经这个黑盒,不止这一条路可走

    来源 |《连线》 编译整理 | 量子位 若朴 神经横扫硅谷如卷席,各式各样的(AI)已经潜入各式各样的互联服务之中。 不过就算神经已经轻松的认出猫咪的图片,但仍然有很多不足之处,所以一些怀疑目前的模式识别系统,是否是一种先进、可靠的AI发展之路。 无论是Facebook的面部识别、微软的翻译或是Google的搜索,背后都是神经通过分析大量数据学会执行任务。帮助聊天机器学习谈话的艺术,帮助无驾驶汽车驶上公路。 但是如果没有大量仔细标注的数据,AI并不理解世界,也不通用。 另一方面,研究员对神经作原理了解有限,很多时候,就是一个黑盒子。 依照这种理论,可以通过正统的科学方法研究:从一个假设开始,然后技术数据更新这个假设,而不是像神经那样依赖数据推动结论。

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    -神经

    道法自然,久藏玄冥:神经的生理学背景 ---- 神经的生理学背景,也对类认知的物理基础与作机制做了简单的介绍,其要点如下: 思维过程是神经元的连接活动过程,由大量突触相互动态联系着的众多神经元协同作用来实现 ; 大脑的思维源于从神经元到神经再到神经回路的功逐级整合; 大脑对信息的加可以理解为复杂的多次特征提取过程; 在大脑中,数据的传输和处理是同步进行的。 image 一个青年才俊的意外死亡:神经元与感知器 ---- 神经的鼻祖感知器的基本原理,其要点如下: 神经的神经元用传递函数对输入的线性加权进行非线性处理以产生输出; 感知器是一种二分类的监督学习算法 image 各自扫门前雪:径向基函数神经 ---- 径向基函数神经的基本原理,其要点如下: 径向基采用局部逼近方式,每个神经元只对特定的输入信号产生作用; 径向基的隐藏神经元使用径向基函数作为传递函数 image 水无至清,莫至察:模糊神经 ---- 模糊神经的基本概念,其要点如下: 模糊神经是神经和模糊逻辑结合形成的混合系统; 模糊神经的输入信号、权重系数和输出信号全都是模糊集合

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    国舜股份姜强:在安全领域,可以做“盾”,更做“矛”

    为保障安全,维护国家安全、社会公共利益,保护公民、法和其他组织的合法权益,《安全法》于2017年6月1日正式实施,并围绕“以数据为中心的安全”做了广泛而具体的规定:运营者应当按照安全等级保护制度的要求 之前,国舜股份依据《安全法》对重要数据、个信息的保护要求,从规划、咨询、建设、运营等多维度提出了全方位的数据安全解决方案。 现如今,云计算、大数据、等技术飞速发展,促使金融机构向着方向迈进,在转型升级的过程中,数据安全是重中之重。 将拥有机器学习力的应用于防御,恰好可以将海量攻击信息作为学习样本,在面对大量的威胁变化时够快速分析处理,不仅可以解决防御才不足的问题,更提升攻击的检测和响应速度,甚至还 姜强认为,在安全领域,可以做“盾”,更做“矛”。(文/郭敏)

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    :深层神经

    为什么使用深层 对于脸识别等应用,神经的第一层从原始图片中提取脸的轮廓和边缘,每个神经元学习到不同边缘的信息;的第二层将第一层学得的边缘信息组合起来,形成脸的一些局部的特征,例如眼睛、 随着神经层数的增加,特征也从原来的边缘逐步扩展为脸的整体,由整体到局部,由简单到复杂。层数越多,那么模型学习的效果也就越精确。 通过例子可以看到,随着神经的深度加深,模型学习到更加复杂的问题,功也更加强大。 1.4.1 深层神经表示 1.4.1.1 什么是深层? 使用浅层的时候很多分类等问题得不到很好的解决,所以需要深层的。 而超参数(hyper parameters)即为控制参数的输出值的一些信息(需要经验判断)。超参数的改变会导致最终得到的参数 W[l],b[l] 的改变。

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    正在变革安全

    美国风险投资数据公司CB Insights发布消息,称技术正在给安全带来变革。 2016年,安全公司的业务量达到了历史最高值。 2017年第一季度是过去五年中私安全公司业务最活跃的一个季度。随着投资活动的不断增多,已经出现了几个安全公司,利用(AI)技术对传统的威胁提供新的解决方案。 在安全中,可以用于实时监控系统和上的活动、从内部和外部数据流中识别出模式和异常、加快检测速度、释放资源、实施更快速的补救,并为提高恢复力提供持续帮助。 这种方法很乏味,分析师往往无法筛选通过扩展的大量数据。减轻DDoS攻击的方法是与分析员一起使用算法对异常的资源分配进行自动检测。 利用具来对抗DDoS攻击的初创公司包括Vectra、zenedge和shapesecurity。

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    英国成立“创新

    英国多家机构共同成立了“创新”,旨在联合利用来应对一些全球重大挑战。 英国华威商学院(Warwick Business School)正在发起旨在研究如何利用来应对一些全球重大挑战的研究——创新(Artificial Intelligence Innovation 此不仅会关注公司和社会问题的最佳实践解决方案,而且还将推动领域道德、劳动就业、风险管理和治理方面的政策指导和实践的发展。” AIIN学术主任表示:“除帮助产业和企业发展其在方面的力外,该还将让学者们够研究领域的最新技术,并为学术界构建强大的理论框架来积累有关这一新兴技术的集体性知识。 大家对可以为企业和社会做些什么很感兴趣,我们希望随着更多的资金被申请而将该扩展到尽可多的领域。”

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    在5G中的应用

    通过将5G 相结合,可有效提高5G 化程度,使配置参数与使用专家经验制定策略变为配置参数与策略自动生成成为可。 在通信领域,很早就被应用于流量监测、运维、安全防护、业务分析等不同方面。随着5G时代的临近,技术在通信中的应用条件逐步成熟。 ,从而合理分配源,将冷却系统的源消耗量减少了40%[8];   此外,美国军方非常重视技术在空间安全领域的应用,美国国防高级研究计划局正在研究将纳入防御系统。 应用于5G切片资源管理。 在运维中引入,可以通过对历史数据的深度挖掘,建立健康度模型,对的运行态势进行评估和预测;通过的时序推理力,可以对的流量趋势进行预测,实现资源的合理调配与预留,在高效服务保障的同时大幅度节省

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    神经——Google节新方案

    近日,在Data Centers Europe 2014简报中,Google数据中心副总裁JoeKava介绍了一种基于的数据中心节降耗新技术。 通过采用神经算法,计算机可实现对数据中心PUE的预测,准确率可达99.6%。根据准确预测的PUE,数据中心就可以制定更优的运行方案,从而实现。 ? 之所以称之为神经,是因为这个自适应机器结构和生物神经结构十分相似: ? ? 算法具有与生物神经元同样的作模式,聪明的你看出算二者的相似点了没? 虽然这个神奇的系统还没有投入到实际应用,但是作为一种前瞻性的技术,在数据中心自动化运营中潜藏的强大力量已经现出冰山一脚了呢! 控制将把数据中心运行效率提高到一个全新的层次,可以想象这将是制造数据中心的程师们难以企及的一场大变革。

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    爬虫 | Java 实现 AI技术 - 爬虫功

    ’,爬虫程师又被亲切的称之为‘虫师’。 爬虫概述 爬虫(又被称为页蜘蛛,机器,在FOAF社区中间,更经常的称为页追逐者),是一种按照一定的规则,自动地抓取万维信息的程序或者脚本。 爬虫原理 爬虫原理: Web爬虫系统的功是下载页数据,为搜索引擎系统提供数据来源。 爬虫作原理: 在爬虫的系统框架中,主过程由控制器,解析器,资源库三部分组成。 控制器的主要作是负责给多线程中的各个爬虫线程分配作任务。 解析器: 解析器是负责爬虫的主要部分,其负责的作主要有:下载页的功,对页的文本进行处理,如过滤功,抽取特殊HTML标签的功,分析数据功

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    将有望脱离运行

    边缘计算的进步以及越来越强大的芯片可使得(AI)在没有广域(WAN)的前提下运行,滑铁卢大学开发的技术为突破互联和云计算铺平了道路。 利用该技术生产的新型深度学习AI软件非常紧凑,足以适用于从手机到业机器等各种应用的移动芯片。 ? 在滑铁卢大学开展一个项目的研究员表示,他们可以让够适应计算和存储被移除的情况。 事实上,如果他们做到这一点,这将使神经不受互联和云的影响,其优点是隐私性更好、数据发送的成本更低、可移植性更强,而且够在地理偏远且状况不好的地区使用应用程序。 科研员表示他们可以教AI来学习并且不用耗费大量的资源,该研究机构表示通过复制自然并将神经置于虚拟环境中来实现这一目标。然后他们将尝试逐步地、反复地削减资源。 滑铁卢大学开发的新技术并不是业界首个试图将边缘化的技术,今年Intel也推出了Movidus神经计算棒。

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    安全?请再认真点!

    一直没找到是怎么跟恶意加密流量对抗的。直到看到最后一段。终于看到“”这四个字了! ? 图5 与恶意加密流量的对抗 看过这段文字之后,终于明白了标题二所要表述的内容。 图6 可以与恶意加密流量对抗 这是一段即没有量化,又没有逻辑的废话。“算法赋予机器以专家的慧”这是要换头吗? 并且模型的拟合度极高,6万多样本仅1次就达到95%以上的正确率。这样的模型可以用于中的加密流量识别。我只惊叹一下,加密流量的特征好明显啊,用个屁的。 下面的模型更是雷,如图12所示。 是个好方向,有热度,但是还是希望该作者够将热度用起来,而不是蹭起来。 用来解决的问题是确定性的,脑都想不清楚的东西并不会用了让机器想清楚。 如果你是这个公司老板,不懂,最好换个算法程师。要是你自己做的算法,劝你换个创业方向。

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