时间卷积网络 时间序列的下一场革命 (时间卷积网络和卷积神经网络)
字幕组双语原文,时间卷积网络,时间序列的下一场革命,英语原文,TemporalConvolutionalNetworks,TheNextRevolutionforTime,Series?翻译,雷锋字幕组,君思,这篇文章回顾了几个最新的基于TCN的解决方案,我们首先介绍运动检测的案例研究,并简要回顾一下TCN架构及其相对于传统方法,如卷...。
将为TTS带来无数可能 DeepMind发布最新原始音频波形深度生成模型WaveNet
编者按,Google的DeepMind研究实验室昨天公布了其在语音合成领域的最新成果——WaveNet,一种原始音频波形深度生成模型,能够模仿人类的声音,生成的原始音频质量优于目前Google采用的两种最优文本,语音模型ParamericTTS与ConcatenativeTTS,WaveNets是一种卷积神经网络,能够模拟任意一种人类...。
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...。
始于2015年的AI芯片热潮 落地战已经打响 (始于2015止于2023)
2012年,被称为深度学习鼻祖的杰夫·辛顿,GeoffreyEverestHinton,在NIPS上发布文章介绍了通过训练大型深度卷积神经网络把ILSVRC训练集中的图像进行分类实现了误差率的大幅降低,这也被认为是这一轮AI热潮的开始,随后,深度神经网络日益流行,许多优秀的变体相继出现,如AlexNet、GoogLeNet、VGGNe...。
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...。
why 2017最佳论文作者解读 CVPR CVPR DenseNet 和 2017 what 的 how (why20130806TFB)
雷锋网AI科技评论按,CVPR2017上,康奈尔大学博士后黄高博士,GaoHuang,、清华大学本科生刘壮,ZhuangLiu,、Facebook人工智能研究院研究科学家LaurensvanderMaaten及康奈尔大学计算机系教授KilianQ.Weinberger所作论文,DenselyConnectedConvolutional...。
自然场景下文字检测的几何归一化网络 GNNets (自然场景下文案怎么写)
该文章通过对待处理图像的特征图进行几何变换,从而将待处理图像中几何分布差异较大的文本框归一化到一定的几何分布范围内,提高了自然场景下文本测检的效果,一、研究背景随着深度学习的迅速发展,计算机视觉技术对实际生产具有影响越来越重要的影响,对图像中的文本进行检测和识别,有助于计算机理解视觉内容,由于卷积神经网络,CNN,方法的通用性,自然场...。
从人脑和蛙眼得到的启示 自动驾驶 的革新 感知 (人从蛙眼身上得到了什么启示)
需要处理的图像像素过多与芯片算力不足的矛盾,已经成为了当前制约自动驾驶发展的瓶颈之一,为了解决上述问题,事件相机与脉冲神经网络的结合或许会是一个可行的解决方案,卷积神经网络是目前图像目标检测算法的重要手段,以ResNet,152为例,一个152层的卷积神经网络,处理一张224*224大小的图像所需的计算量大约是226亿次,如果这个网络...。
TensorFlow和Caffe Keras等其他深度学习框架的对比 MXNet (tensorflow)
雷锋网按,本文作者黄文坚,PPmoney大数据算法总监,,TensorFlow实战,作者,本文节选自,TensorFlow实战,第二章,在下周二,2月28日,雷锋网硬创公开课栏目将会推出黄文坚老师的公开课,深度学习之经典卷积神经网络的技术浅析,点击了解详情,,欢迎大家报名!Google近日发布了TensorFlow1.0候选版,这第...。
今日 Paper (今日PA最新价格)
针对COVID,19绘制人工智能应用的地图COVIDX,NET,一种用于诊断X射线图像中COVID,19的深度学习分类器框架COVID,NET,一种用于从胸部X光图像中检测COVID,19病例的定制深度卷积神经网络设计用于点击率预测的深度兴趣网络CVPR2020,SwapText,基于图像的场景文本迁移针对COVID,19绘制人工智能...。
当量子力学遇见AI 中科大何力新教授 (当量子力学遇到佛学)
AIforScience领域存在大量未解NP,hard问题,其中就包括量子多体问题,整理,Don人工智能的下一个目标是从模仿认知学习,转向解决一直存在的大规模科学计算问题,UC伯克利教授MichaelJordan曾经强调,而李国杰院士也曾在与的交流中进一步指出,人工智能应该突破约翰·麦肯锡和艾伦·图灵定下来的框框,去研究NP,h...。
Arm全新NPU性能提升4倍 支持Transformer 边缘生成式AI时代指日可待 (arm全新架构)
生成式AI在经历了火热的百模大战之后,开始进入落地阶段,以工业机器视觉、可穿戴设备和消费者机器人为代表的边缘应用,无疑是生成式AI落地的重要场景,本周,Arm宣布推出了性能相比前代提升4倍的ArmEthos,U85神经网络处理器,NPU,,这是一款硬件支持Transformer架构和卷积神经网络,CNN,的AI加速器,能够以高能效实现...。
对话碳硅智慧CEO邓亚峰 我为什么放弃互联网公司高管职位 来做AI制药 (碳硅文明)
辞去360人工智能研究院院长一职、投身AI制药,对于邓亚峰来说是不是一个不后悔的决定,2012年,AlexNet深度卷积神经网络在ImageNet分类比赛中大杀四方,深度学习革命就此发轫,一年后,邓亚峰加入了百度深度学习研究院,成为一名资深科学家,2016年8月,邓亚峰离开百度加入格灵深瞳,半年后成为CTO,职业角色从一名技术专家,转...。
Video 张奕 人工智能在消费级视频场景中的应用丨雷锋网公开课 附PPT
雷锋网按,视频直播行业在前几年迎来了井喷式爆发,随着人工智能技术的逐渐成熟,视频的解决方案也在不断完善,例如大数据、智能追踪、直播互动、广告精准推荐等,这些都在潜移默化中提升视频的用户体验,并且也给视频行业带来了新的商业模式,那么人工智能在视频应用场景中究竟能发挥哪些作用,二者结合能带来哪些新的商业应用,本期硬创公开课,雷锋网邀请到了...。
机器学习|PyTorch简明教程下篇-人工智能
接着上篇《PyTorch简明教程上篇》,继续学习多层感知机,卷积神经网络和LSTMNet。1、多层感知机多层感知机是一种简单的神经网络,也是深度学习的重要基础。它通过在网络中添加一个或多个隐藏层来克服线性模型的限制。具体的图示如下:importnumpyasnpimporttorchfromtorch.autogradimportVariablefromtorchimportoptimfromdata_utilimportload_mnistdefbuild_model(input_dim,ou