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量子优势 但在特征映射方面的努力将见成效 实现机器学习的 还任重道远 IBM (量子点优点)

雷锋网AI科技评论按,量子优势,这个概念是科技公司大多公开表达或半公开支持一种说法,即量子计算机的计算性能超越史上最强的经典计算机,在通往,量子优势,这条道路上,IBM可谓是一位超级积极分子,日前,IBM发布博文介绍了其在,自然,上发表的一篇名为,使用量子强化特征空间的监督学习,的论文所提出的一种量子算法,称该算法有望在不远的将来让...。
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Dean丨谷歌战神谈增强学习和无监督学习 专访 Jeff (谷live)

编者按,近日,谷歌大脑负责人JeffDean在接受Fortune杂志采访时讲述了他对无监督学习和增强学习在人工智能领域应用的看法,雷锋网进行编译,下一次你在使用谷歌搜索引擎或者使用地图导航的时候,你需要记住他们背后有一个很大的大脑为你提供搜索结果,并确保你不会迷路,当然,它并不是一个真正的大脑,而是谷歌大脑研究团队,财富,杂志的Ro...。
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LeCun一小时演讲 附完整视频 Yann Facebook 研究的下一站是无监督学习 AI

作为Facebook人工智能部门主管,YannLeCun是AI领域成绩斐然的大牛,也是行业内最有影响力的专家之一,近日,LeCun在卡内基梅隆大学机器人研究所进行了一场AI技术核心问题与发展前景的演讲,他在演讲中提到三点干货,演讲完整视频如下,该视频长75分钟,并包含大量专业术语,因此雷锋网节选关键内容做了视频摘要,以供读者浏览,以下...。
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祭出100亿参数的 参数量翻了10倍!Meta AI 新SEER 为元宇宙铺路 (祭献亿万回报)

去年3月提出的10亿参数自监督模型SEER,SElf,supERvised,又取得了新突破,新的SEER参数量翻了10倍,达到了100亿参数,可以取得更优秀、更公平的性能表现!以下我们暂且称新的SEER模型为,SEER10B,一个牛逼不足以形容MetaAI在行动上落实自监督的野心,手动狗头,根据MetaAI的团队介绍,他们将SEE...。
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谷歌搜索也是拼了!为上马神经网络 PhD人工处理数据 百名 (谷歌搜索也是免费的吗)

编者按,近日,谷歌把神经网络算法加入手机端搜索,为了让搜索更智能,谷歌在全世界聘用了百名语言学博士,夜以继日地标注文本数据,来训练神经网络,虽然无监督学习成为热点已有些时日,谷歌还未能摆脱人工处理数据的困境,搜索,世界上最快的鸟是什么,谷歌会告诉你,游隼,根据Youtube,游隼被记录下最高389km,h的时速,这的确是正确答案...。
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LeCun提出的 AI教父Yann 到底是个啥 Reddit热议 能量模型 研究了个寂寞 (Lecun提出卷积神经网络)

能量自监督学习到底是什么鬼,不少Reddit网友评论说,刚刚,深度学习教父YannLeCu登上了Reddit热搜,一位不知名的开发者发表了一篇题为,YannLeCun提出基于能量的自监督学习到底是什么,的帖子,引发众多网友讨论,讨论的焦点之一是,基于能量的自监督学习模型能做什么,有什么优势或意义,这位开发者刚刚看完LeCun最新的...。
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不仅有Facebook参与 也果然被 ICML 还记得Wasserstein 接收 GAN吗 (不仅有发现美的眼睛,更有创造美的)

雷锋网AI科技评论按,Facebook列出了自己的9篇ICML2017论文,WassersteinGAN赫然位列其中,ICML2017仍然在悉尼火热进行中,Facebook研究院今天也发文介绍了自己的ICML论文,Facebook有9篇论文被ICML2017接收,这些论文的主题包括语言建模、优化和图像的无监督学习;另外Facebook...。
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能量模型是通向自主人工智能系统的起点 Yann LeCun最新访谈 (能量模型百度百科)

YannLeCun认为,,能量模型,开辟了通往,抽象预测,的道路,为能够进行规划的人工智能提供了,统一世界模型,继自监督学习之后,YannLeCun在接受ZDNet的最新访谈中又着重探讨了他在几年前曾大篇幅推崇的概念,能量模型,energy,basedmodels,YoshuaBengio、IanGoodfellow和Aaro...。
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如何让AI像人类一样学习自然语言 CMU博士生杨植麟 (ai怎么让图片变成想要的形状)

雷锋网AI科技评论按,近几年,由于深度神经网络的快速发展,自然语言处理借此取得了重大突破,但同时也达到了它的发展瓶颈期,因此,研究如何让AI像人类一样去学习自然语言成为了现在研究者们最关心的问题,近期,在雷锋网GAIR大讲堂上,来自卡内基·梅隆大学三年级博士生杨植麟同学分享了无监督学习和情景化学习的一些最新进展,其中包括一篇ICLRO...。
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NLP 圈同行评议对资源论文的一些误解

关于资源论文的危险偏见NLP中的大多数成功案例都是关于监督学习或半监督学习的,从根本上说,这意味着我们的解析器、情感分类器、QA系统和其他一切都和训练数据一样好,基于这一事实,数据和模型工程,对于NLP进一步的发展来说同样重要,这就是为什么顶级会议ACL通常还专设了一个,资源和评估,通道,并颁发最佳资源论文奖,然而,创建模型和资源这两...。
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多模态和多语言视觉研究走到哪里了 专访王威廉组王鑫 (什么叫多模态语篇)

雷锋网AI科技评论按,CMU博士、UCSantaBarbara计算机科学系助理教授王威廉,WilliamWang,是一位非常活跃、非常出名的华人学者,他是该校NLP小组的负责人,研究领域涵盖信息提取、社交媒体、语言和视觉、口语处理、机器学习理论和知识图谱等,他是社交媒体红人,他的科研团队也连续有大批论文被近几年的AI,ML,NLP会议...。
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思必驰俞凯 端到端与半监督语音识别的技术进展 (思必驰俞凯个人简介)

雷锋网按,如何低成本高效率地利用少量带标注的数据,挖掘大量语音数据中的有效信息,半监督学习正成为当下研究趋势之一,在这种趋势背景下,端到端的训练方法也正尝试结合预训练或先验知识,投入在语音识别网络的探索中,在8月8日的CCF,GAIR2020全球人工智能与机器人大会·前沿语音技术专场上,俞凯教授分享了端到端和半监督学习技术在语音识别问...。
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持续自监督学习的挑战 向真实世界应用进军 (持续监督活动)

在YannLecun等人的推动下,自监督学习成为了深度学习领域最受瞩目的技术之一,互联网世界源源不断产生的数据流无疑是充分发挥自监督学习能力的最佳土壤,然而,将自监督学习应用于自然场景将面临哪些严峻的挑战,且看来自CMU的AbhinavGupta团队如何对此展开研究,摘要自监督学习旨在消除表示学习对人工标注的需求,我们希望自监督学习利...。
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年最新颖出格的十篇 AI 2019 论文

雷锋网AI科技评论按,前两天我们总结了2019年十大精彩AI学术论文,从学术价值的角度挑选了我们认为2019年里值得重读、值得纪念的机器学习论文,在这篇文章里,雷锋网AI科技评论会盘点2019年出现的新颖有趣、挑战传统观念的十篇机器学习论文,其中有的论文的学术价值如何还有待商榷、有的论文甚至直接把前人的许多研究成果一把推翻,但这些论文...。
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ICRA2019热闹开幕 视觉自监督学习机器人获最佳论文 李飞飞组触感 (icra2024)

雷锋网AI科技评论按,机器人与自动化国际会议ICRA2019近日正如火如荼地在加拿大蒙特利尔召开,作为展示机器人设计方案以及控制算法的顶级学术会议,ICRA相比ICML、ICLR之类的机器学习会议要更加务实,一方面理论发现要有可用的实现,另一方面自然是,能够在真实机器人上发挥效果,是非常重要的评判标准,这也让ICRA会议的前前后后都非...。
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沈定刚 田捷 观丨CCF 王熙的医学影像 AI 张益肇 (沈定刚百科)

7月12日,14日,由中国计算机学会,CCF,主办,雷锋网、香港中文大学,深圳,承办,深圳市人工智能与机器人研究院协办的全球人工智能与机器人峰会,CCF,GAIR,将在深圳盛大开幕,这已经是CCF,GAIR举办的第四个年头,值得一提的是,去年的,计算机视觉专场,专注于安防与医疗两个热门领域,收获了超高人气,CCF,GAIR2019峰会...。
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机器学习算法实践 K均值聚类的实用技巧 (机器学习)

编者按,本文作者为美国数据分析专家BilalMahmood,他是用户数据分析平台Bolt的创始人之一,在本文中,他详细介绍了一种称为K,MeansClustering,k均值聚类,的算法,其中包括如何衡量算法效果,以及如何确定你需要生成的数据段集数量,雷锋网编译整理,更多AI开发技术文章,关注AI研习社,微信号,okweiwu,Bi...。
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轻松进行自监督学习 BYOL (可以自我监督的软件)

译者,AI研习社,季一帆,双语原文链接,EasySelf,SupervisedLearningwithBYOL自监督学习在中,经常遇到的问题是没有足够的标记数据,而手工标记数据耗费大量时间且人工成本高昂,基于此,自我监督学习成为深度学习的研究热点,旨在从未标记样本中进行学习,以缓解数据标注困难的问题,子监督学习的目标很简单,即训练一个...。
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