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深度学习下一步如何发展?

俗话说成也萧何败也萧何,大数据、大模型、大计算是深度学习成功的三大支柱因素,但他们同时也为深度学习的进一步发展和普及带来了一些制约因素。接下来,我会为大家介绍目前深度学习的五大挑战及其解决方案。...还有一个技术可以认为是权值共享的更进一步,叫量化。深度神经网络模型的参数都是用的浮点型的数表达,32bit长度的浮点型数。...使用。...现在我们组有同事正在做这方面的尝试和努力,我们希望把深度学习、知识图谱、逻辑推理、符号学习等等结合起来,希望能够进一步推动人工智能的发展,使人工智能更接近人的智能。 ?...现在的问题在于,神经图灵机和记忆网络用的外部存储虽然比LSTM那样简单的一个hidden state向量更进一步,但也其实就是很简单的一片矩阵,没有任何结构和层次可言,换言之,就是还不够复杂。

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【翻译】下一步:Go 泛型

实验工具 为了帮助决定如何进一步完善设计草案,我们正在发布一个翻译工具。这是一个允许人们对使用设计草案中描述的泛型版本编写的代码进行类型检查和运行的工具。它的工作原理是将泛型代码翻译成普通的Go代码。...这个工具可以在Go playground的一个变体获得,网址是https://go2goplay.golang.org。...如果设计草案广受好评,不需要做重大修改,下一步将是正式的语言修改提案。...为了设定期望值,如果大家对设计草案完全满意,并且不需要进一步调整,那么最早可以在Go中加入泛型的时间是Go1.17版本,计划于2021年8月发布。...他们的论文Featherweight Go分析了Go的限制版本中的generics,他们已经在GitHub开发了一个原型。 我们还要感谢那些对早期版本的设计稿提供详细反馈的人。

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技术解码 | 版权保护的下一步——数字水印

利用DFT或DCT,可以根据水印信息按需调整频谱系数,从而实现水印在频域的嵌入操作。...进一步从水印的提取方式进行划分,数字水印可分为盲水印和非盲水印。...进一步测试水印的解析效果,检出标准为: ·图片水印: 客观评估水印解析效果, 以误比特率为标准,设定检出条件; ·文本水印: 检出标准为所恢复字符串与嵌入内容完全一致; 以下是误比特率与主观辨识度上的对应关系...由于水印信息的嵌入是帧间独立的, 连续的水印嵌入操作很容易造成视觉的闪烁效应, 隐蔽性差的同时还会降低视频的观看体验。...实际测试场景中,在1080P视频能够满足视频直播、点播等应用场景的需要; 可抵抗一定程度的视频转码, 缩放等操作。

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学习世界模型,通向AI的下一步:Yann LeCun在IJCAI 2018的演讲

此外,去年提出的 DenseNet 进一步解决了 ResNet 遗留下的梯度问题,并获得了 CVPR 2017 的最佳论文。...那么为什么卷积神经网络在计算机视觉任务如此高效?Yann LeCun 随后就对深度卷积网络的表征方式做了介绍。...因此深度网络这种层级表征结构能依次从简单特征组合成复杂的抽象特征,如下我们可以用线段等简单特征组合成简单形状,再进一步组合成图像各部位的特征。 ?...如下所示,Facebook AI 研究院开源的 Detectron 基本是业内最佳水平的目标检测平台。...例如,在网络中增加记忆增强模块,典型的工作在下图中列出,这是实现推理的第一步。在对话模型中,由于对话的轮换和非连续的特点,通过增强记忆,有助于预测能力的提高,进而能实现长期而有效的对话。 ?

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2021 年前端开发的下一步发展预测

作者 | DHTMLX 译者 | 平川 策划 | 蔡芳芳 本文将探讨过去一年中 Web 技术的主要发展趋势,特别是 JavaScript,并尝试预测下 2021 年前端开发的下一步发展。...本文将尝试预测下 2021 年前端开发的下一步发展。 1JavaScript 居首 许多 Web 开发人员都承认 JavaScript 有一些缺点和棘手的地方,但它仍然是使用最广泛的编程语言。...与更流行的框架 React 和 Vue.js 不同,它不是在运行时将应用转换为普通 JS 代码,而是在构建时完成。...这是一个用 Rust 编写的新的运行时环境,它利用了 V8 JS 引擎和内置的 TypeScript 支持。...Deno 的出现并不意味着 Node.js 已经走到了尽头,因为它仍然是一个被广泛使用、有良好支持的环境。 ?

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