整理这套完整的数据科学手册的作者是来自墨西哥的 Favio Vázquez。他是一名物理学家和计算工程师，热爱科学、哲学、编程，研究的是宇宙学和大数据。

如果一个算法解决了强化学习的问题，这个算法就是强化学习的算法；如果一个算法用到了深度神经网络，这个算法就是深度学习算法。一个强化学习算法可以是深度学习算法，也可...

简介：基于知识库的远监督学习，通常会面临大量噪声数据的挑战。这篇论文提出的方法通过对模型注意力的控制，显著降低远监督学习中的噪声，进而在NYT关系分类任务上实现...

神经网络语言模型不使用频率来估计n元短语出现的概率，而是通过神经网络训练得到一个语言模型。首先将原始文本进行one-hot编码，在分别乘以词嵌入矩阵，得到每个词...

在美国，每年大约一半的医学影像学报告是基于X线的，其中绝大部分是胸部X线检查。在全球发展中国家，X线胸片的使用更加广泛，是早期发现肺结核、肺肿瘤、肺炎、尘肺、气...

本文将通过介绍入选NLP领域顶级学术会议 ACL 的论文，解读腾讯 AI Lab 的重点研究方向：自然语言理解、对话系统和文本生成，以及机器翻译等。

如果你参加过统计学入门课程，就会知道数据点可以用来激发灵感，也可以用来测试理论，但两者却不能兼顾，这是为什么呢？

我们该如何解决这个问题呢？我们需要一个判别：一个输入图像，并判断图像是否是真实的图像的神经网络。下面的其中一张图片是手工着色的，另一张是由我们的生成器AlbuN...

8 月 10 日至 16 日，IJCAI 2019 在中国澳门隆重召开。14 日下午，南京大学周志华教授进行特邀大会演讲，演讲主题是《Deep Learning...

原标题 | Gentle Dive into Math Behind Convolutional Neural Networks

我们将通过使用这些字段来尽可能多地获取文本评论和附带的评级，从而找到我们离开的地方。然后我们将训练一些LSTM神经网络，将评论分类为正负两种。

Loup Ventures今天发布了其2019年智能助手智商测试的结果，如果你喜欢利用智能助手，那么有一个好消息是：所有领先的智能助手们变得越来越好。

据估计，全球药物发现市场至少价值350亿美元，到2025年可能会增加到710亿美元。但是从研发到市场的药物是一个漫长且资源密集的过程。

在之前关于人工智能伦理主题的前一篇博客文章中，我们介绍了人工智能（AI）在提高各行业企业的速度，准确性和运营方面所做的承诺。

如今的AI不仅应用于职场，用在招聘员工、开除员工之后，连学生也躲在角落瑟瑟发抖，如果成绩不好，可能就要被人工智能fired掉。

NVIDIA在语言理解方面成功突破，它在BERT的训练和推理方面创下了纪录，使开发人员有机会使用BERT和实时推理工具（如TensorRT）更自然地开发会话AI...

随着人工智能的兴起，数据的质量和数量，已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一，因此通过数据共享的模式来「扩展」数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈...

在这篇论文中，研究者介绍了用于训练深度神经网络的希尔伯特·施密特独立准则（Hilbert-Schmidt independence criterion，HSIC...

《Gradient-based learning applied to document recognition》

神经网络的一个好处就是你可以使用别人已经建成的模型，然后加入一些新的神经网络层，以此来扩展该模型。这个过程被称之为迁移学习，因此我们可以用有限的资源来进行迁移学...