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可视化之Berkeley Earth

最近因为工作中有一些数据可视化的内容,借这个机会研究了一下Berkeley Earth,下简称为BE,效果如下:? 当你打开网页却发现,你拥抱的并不总是也拥抱你,浏览器报错了,原来BE进行了跨域限制,也是情理之中,养了这么多年的女儿,怎么也是Berkeley名门闺秀,和你约约就算了,你这个穷小子,连房(服务器)都没有

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UC Berkeley 讲座教授王强:Deep Learning 及 AlphaGo Zero(上)

日前,AI科技评论邀请到UC Berkeley机器人与工程实验室讲座教授王强博士,他为大家深入浅出讲解了何为人工智能,深度学习的发展历程,如何从机器感知向机器认知演进,并解析了AlphaGo与AlphaGo

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    UC Berkeley 讲座教授王强:Deep Learning 及 AlphaGo Zero(下)

    日前,AI科技评论邀请到UC Berkeley机器人与工程实验室讲座教授王强博士,他为大家深入浅出讲解了何为人工智能,深度学习的发展历程,如何从机器感知向机器认知演进,并解析了AlphaGo与AlphaGo 上篇请参见:UC Berkeley 机器人与工程实验室讲座教授王强:Deep Learning 及 AlphaGo Zero(上)。?

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    Berkeley用TMD策略制定计划,实现骑行任务

    如果你打算从UC Berkeley骑行到金门大桥(Golden Gate Bridge),这样骑行20英里也不错,但问题是,你从没骑过自行车! 在我们的自行车问题中,最优化可能会使从Berkeley(右上)到Golden Gate Bridge(中左)的骑行计划看起来如下图:?

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    UC Berkeley EECS系是如何培养计算机学生的

    Program:和M.Eng.类似,不过该项目只面向UC Berkeley自己的CS本科生,和国内的本硕连读类似。 www2.eecs.berkeley.eduResearchAreasCenters 伯克利加州大学计算机专业课程简介: https:www.zhihu.comquestion23372616 转专业在Berkeley : http:www.sohu.coma308174076_453160 在加州大学伯克利分校(UC Berkeley)学习计算机是怎样的体验?

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    Berkeley发布BDD100K:大型的多样化驾驶视频数据集

    Berkeley发布了最大,最多样化的驾驶视频数据集,其中包含丰富的BDD100K注释。您现在可以访问bdd-data.berkeley.edu上的数据进行研究。研究者最近发布了arXiv报告。 该项目由Berkeley DeepDrive Industry Consortium 组织和赞助,该组织负责研究计算机视觉和汽车应用机器学习领域的最新技术。?

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    学界 | UC Berkeley新研究:多视角图像3D模型重建技术

    在最近 UC Berkeley 的论文《Learning a Multi-View Stereo Machine》中,研究人员尝试了统一单视角与多视角 3D 重建范式。 在 UC Berkeley 的论文中,研究者们展示了超越此前业内最佳的(使用循环神经网络)整合多视角构建 3D 模型的方法。 UC Berkeley 将在近期公布该研究的相关代码。 ?

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    前沿技术 || UC Berkeley开源RAD来改进强化学习算法

    深度强化学习实验室报道来源于:UC Berkeley博客 编辑:DeepRL?【导读】从视觉观察中学习是强化学习(RL)中的一个基本但具有挑战性的问题。

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    120万美元机器24分钟训练ImageNet,UC Berkeley展示全新并行处理方法

    选自UC Berkeley机器之心编译参与:李泽南、蒋思源今年 6 月,Facebook 实现 1 小时训练 ImageNet 的成绩之后,通过增加批量大小以加快并行训练速度的方式引发了人们的关注。 最近 UC Berkeley 的研究人员们为我们展示了 24 分钟训练 ImageNet 的成绩,他们将批量大小增加到了 32k。 UC Berkeley 的研究人员使用 AlexNet 模型在 ImageNet 上训练 100 个 epoch 只花费了 24 分钟,这是一个新的世界纪录。 在本研究中,UC Berkeley 的研究者们使用了标准单精度计算,在英伟达 DGX-1 工作站中,批量大小为 512 时花费了 6 小时 9 分钟。 最终,UC Berkeley 实现了 24 分钟训练 100 个 epoch 的成绩,这也是目前业内最佳的成绩。?表 7.

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    UC Berkeley提出新型分布式执行框架Ray:有望取代Spark

    为此,UC Berkeley AMP 实验室开发了一个高性能分布式执行框架 Ray,并于近日在 Arxiv 上发表了相关论文:《Ray: A Distributed Framework for Emerging UC Berkeley AMP 实验室顾问 Michael I. Jordan 表示,一年之内 Ray 将会准备好用于生产环境。 题外话:UC Berkeley AMP 实验室曾开发出了一大批大获成功的分布式技术,这些技术对高性能计算产生了深远的影响,包括 Spark、Mesos、Tachyon 等。 实验室的博士生,同时也是 Spark 和 Mesos 核心作者之一的 Matei 已经转身去了斯坦福,并于最近推出了以普及机器学习实践为目的的开源项目 DAWN(详情见 AI 前线报道)下面让我们来看看 UC Berkeley

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    UC Berkeley和CMU研究:双足机器人在离散地形上移动

    与人类和大多数陆生动物一样,机器人需要在崎岖地形上移动,以便在灾难响应和搜救等应用中发挥作用。然而,设计能够处理离散立足点(如瓦砾或垫脚石)的控制算法是具有挑战...

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    UC Berkeley研究可解释的AI,预测退伍军人自杀风险

    UC Berkeley实验室发言人西尔维·娅克里维利在一份声明中谈到,“美国退伍军人事务部一直在收集约70万名退伍军人的医疗记录和基因组数据,他们需要美国能源部的帮助,来分析这些信息,得出可解释的规律和原因

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    物联网微控制器上的最小虚拟机:带有rBPF的Berkeley包过滤器案例(CS)

    我们设计了rBPF,一个基于扩展Berkeley包过滤器(eBPF)的基于寄存器的虚拟机。我们将它与一个基于WebAssembly(Wasm)的、适合于嵌入式系统的基于堆栈的VM进行了比较。 原文题:Minimal Virtual Machines on IoT Microcontrollers: The Case of Berkeley Packet Filters with rBPF原文 We design rBPF, a register-based VM based on extended Berkeley Packet Filters (eBPF).

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    学界 | 让好奇心驱动人工智能:UC Berkeley提出自监督预测算法

    UC Berkeley 最近发表的论文提出了一种更为先进的方式,研究人员称这种「好奇心驱动」的人工智能算法不需要奖励机制就能学会如何进行《超级马里奥兄弟》和《Doom》两种游戏,并能达到超越以前方法的表现 图 1.UC Berkeley 的研究人员提出了内部好奇心构型好奇心可以帮助人工智能代理在缺乏奖励的情况下探索环境。研究人员提出的内在模型(ICM)是与代理策略共同学习的,甚至不需要任何环境中的奖励。 UC Berkeley 的研究提出了一种生成好奇心驱动内部奖励信号的机制,并将其拓展到了高维的图像输入任务中。在实验中,这种新方法明显优于此前的 A3C 基准。

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    前沿 | UC Berkeley提出特征选择新方法:条件协方差最小化

    选自BAIR Blog作者:Jianbo Chen、Mitchell Stern机器之心编译参与:Nurhachu Null、路雪UC Berkeley 近日提出了一种新型特征选择方法 CCM,该方法基于最小化条件协方差算子的迹来进行特征选择

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    深度 | 脆弱的神经网络:UC Berkeley详解对抗样本生成机制

    选自ML Blog of Berkeley作者:Daniel Geng、Rishi Veerapaneni机器之心编译参与:陈韵竹、刘晓坤、李泽南用于「欺骗」神经网络的对抗样本(adversarial 本文中,UC Berkeley 的研究者们展示了两种对抗样本的制作方法,并对其背后的原理进行了解读。通过神经网络进行暗杀——听起来很疯狂吧?也许有一天,这真的可能上演,不过方式可能与你想象中不同。

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    资源 | UC Berkeley CS 294深度强化学习课程(附视频、学习资料)

    请注意,UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程,所有视频的使用权仅限个人学习。

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    继Spark之后,UC Berkeley 推出新一代高性能深度学习引擎——Ray

    导读继 Spark 之后,UC Berkeley AMP 实验室又推出一重磅高性能AI计算引擎——Ray,号称支持每秒数百万次任务调度。那么它是怎么做到的呢?

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    学界 | UC Berkeley新研究:通过深度学习建模注意点采样阵列

    选自BAIR作者:Brian Cheung机器之心编译参与:黄小天、蒋思源、路雪近日,加州大学伯克利分校(UC Berkeley)在研究中尝试使用深度学习计算模型解释生物学中观察到的自然特征,在建模灵长类动物视网膜的注意点采样点阵的基础上

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    UC Berkeley CS 294深度强化学习课程(附视频与PPT)

    选自UC Berkeley机器之心整理CS294 深度强化学习 2017 年秋季课程的所有资源已经放出。该课程为各位读者提供了强化学习的进阶资源,且广泛涉及深度强化学习的基本理论与前沿挑战。 请注意,UC Berkeley 的 CS 294 并未被归类为在线开放课程,所有视频的使用权仅限个人学习。

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