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摘要: Google 去年有哪些大事紀呢?除了在大會上發表了用人工智慧訂餐廳、新一代 Pixel 手機,還有新的 72 量子比特的量子電腦。這些令人振奮的科技新品,是時候來個大盤點,而谷歌大神 Jeff Dean 親自紀錄了 2018 年 Google 的重大突破,內文還附上論文連結跟開源碼,堪稱年度最強乾貨文!

摘要: 自深度學習(deep learning)技術問世後,許多人都相信這將是帶領我們逐步走入「通用 AI」(general AI)夢想的關鍵,企業領導者也都在演講中談及 AI 時代將會如何來臨,然而事情真的如此順利嗎?電腦視覺與 AI 領域專家 Filip Piekniewski 並不這麼認為,近日在部落格的一篇文章中,Piekniewski 也詳細談及對於現今 AI 發展進度的看法,在他看來,已經有許多跡象都顯示出 AI 產業的「凜冬將至。

摘要: 辨識顏色是件容易的事情:只要光的波長爲510納米,大多數人就會說它是綠色。然而,要想根據一個特定的分子特徵辨識出對應的味道,那是非常困難的。現在這個難題有新的解決方案了。雷鋒網瞭解到,22個計算機科學家團隊公佈了一套算法,能夠根據不同分子的化學結構來辨識不同氣味。這些方案可以發揮什麼作用仍有待觀察。但是有一種可能,這些的算法可以幫助香味商和食品生產者設計新型的氣味劑,而且可以量身定製某種味道。

摘要: 近日,深度學習三駕馬車之一的 Yann LeCun 教授與斯坦福大學 NLP 掌門人 Christopher Manning 教授共同出席了斯坦福 AI 實驗室所舉辦的 AI 沙龍,一同討論了關於「什麼是我們應該加入到深度學習系統中的先驗知識」的話題。儘管兩位教授對此話題有着不同的觀點,但是專家之間思想的碰撞總能帶給大家很多啓發。

摘要: 普林斯頓大學最近提出的 NeST 方法從新的角度爲神經網絡優化打開了方向。研究人員提出的新技術可以用「種子」神經網絡爲基礎,對特定數據集自動生成最優化的神經網絡,這些生成的模型在性能上超過此前業內最佳水平,同時資源消耗與模型尺寸相比同類模型小了一個數量級。研究人員稱,NeST 方法在工作過程中與人類大腦的成長和處理任務方式非常相近。

摘要: 在本文中,作者列出了 2017 年 GitHub 平臺上最爲熱門的知識庫,囊括了數據科學、機器學習、深度學習中的各種項目,希望能對大家學習、使用有所幫助。

摘要: 幾個月前,TensorFlow 發佈了梯度提升方法的調用接口,即 TensorFlow 提升樹(TFBT)。不幸的是,描述該接口的論文並沒有展示任何測試效果和基準的對比結果,所以 Nicolò Valigi 希望能對 TFBT 和 XGBoost 做一個簡要的對比,並分析它們之間的性能差異。我們介紹了該測試與 TFBT 的原論文,且 TF 1.4 及以上的版本也可測試該提升樹模型。

摘要: Ryan Dahl, the founder of Node.js, shared his thoughts over the year participating in Google Brain Residency Program.

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