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重温三十年前对于 NN 的批判:神经网络无法实现可解释 AI
揭示世界本质的「机器科学家」,比深度神经网络还强?
人类和机器感知比较中常见的三大陷阱,你中了几条?
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浅析基于隐变量的非自回归神经机器翻译方法
提升模型的推理速度
小牛翻译
11月07日 23:11
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要得到最强的优化器,只需要把RAdam和LookAhead合二为一
下山专家
杨晓凡
08月27日 19:33
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韩家炜
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ICLR 2019 | 如何理解深度神经网络的泛化性能?谷歌认为可以从「泛化鸿沟」入手
使用边际分布来预测深度网络的泛化鸿沟!
xyhncepu
07月15日 11:33
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泛化鸿沟
边际分布
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CVPR 2019 | 腾讯AI Lab解读六大前沿方向及33篇入选论文
本文将分组介绍计算机视觉顶级会议 CVPR 中腾讯 AI Lab 的重点研究方向和入选论文
AI研习社
06月25日 17:45
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深度神经网络
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第一批在 SQUAD 2.0 上刷榜的 U-NET 模型,它们有何高明之处?
今年下半年,SQuAD 2.0 横空出世。基于 Unet 的一众模型纷纷获得了优异的成绩。本文将对 SQuAD 2.0 进行简要的介绍,并深入剖析Unet模型。
MrBear
12月13日 17:18
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分析梯度下降的轨迹,更好地理解深度学习中的优化问题
比直接分析函数图像更具实践意义的深度学习优化分析方法
MrBear
12月22日 21:24
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一家AI芯片初创公司获得了微软/英特尔等6大科技公司的千万美元投资
Syntiant获得由M12(前身为微软风险投资公司)领投的2500万美元B轮融资
包永刚
10月25日 19:10
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DeepMind 开源TRFL,又一个强化学习复现、创新好帮手
共同努力让强化学习更规范、更稳定
杨晓凡
10月18日 20:13
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斩获ISCA 2018中国唯一一作论文,清华大学Thinker团队提出AI计算芯片的存储优化新方法
大幅提升AI计算芯片的能量效率
AI科技评论
06月11日 16:02
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将人识别成狗:容易被骗成 AI 应用的一个巨大隐患
深度神经网络却有一个难以解决的弱点:对图像、文本或音频进行微小的改变就可以欺骗这些系统,感知那些并不存在的事物。
王金许
03月12日 17:19
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