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人工智能进步来自计算力?周志华:不同意;陈怡然笑谈“分饼”

来源:陈老师有话说 作者:陈怡然 【新智元导读】有关深度学习炼金术的争论火了。但在国内还有个更加劲爆的——针对“人工智能的进步是由计算能力提升导致的”这个说法,南大教授周志华在微信朋友圈指出,这种观点绝对错误。周志华认为,如果算法没有突破,哪怕研发出量子计算机都没用。计算所包云岗研究员则表示,算法和算力两者相辅相成,缺一不可。还是杜克大学陈怡然教授说得好,“作为一个搞计算平台的研究者,深度学习这个credit少分一些,也无所谓,毕竟饼你还是狠狠吃了一口的”。 最近关于深度学习的辩论有点多。NIPS“Test

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【强化学习炼金术】李飞飞高徒带你一文读懂RL来龙去脉

来源: 心有麟熙 作者: Jim 范麟熙 编辑:常佩琦 【新智元导读】斯坦福大学博士生、师从李飞飞教授的Jim Fan(范麟熙)带你一文读懂强化学习的来龙去脉。本文以轻松有趣的方式介绍了强化学习的概念和目的,早期功不可没的宗师泰斗,理解算法所需要的预备知识,还从仿生学和心理学的角度介绍了强化学习的历史背景。 强化学习炼金术 · 背景介绍(上) 欢迎来到《强化学习炼金术》第一讲。手摇芭蕉扇,支起八仙炉,再点上三昧真火。各位炼金术师,你们都准备好了吗? 在这一课里,我会跟大家说说强化学习的概念和目的,早期功不可

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腾讯AI Lab刘霁谈机器学习,异步计算和去中心化是两大杀器

AI 科技评论按:并行计算是提高计算机系统计算速度和处理能力的一种有效手段。它的基本思想是用多个处理器来协同求解同一问题,即将被求解的问题分解成若干个部分,各部分均由一个独立的处理机来并行计算。在训练 AI 系统的时候,并行是提高计算效率的主要途径。 作为机器学习方面的专家,腾讯 AI Lab 专家研究员、美国罗彻斯特大学助理教授刘霁博士认为,目前并行计算的主要难点在于如何提高并行效率。 因「提出一系列异步并行算法,解决了传统同步并行算法瓶颈问题,设计机器学习中去中心化的并行计算框架,可以极大地减少通讯代价

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