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WaveNet 做出了这些重大变化 你可能还不知道 Assistant 为了进驻 Google (WaveNet)

雷锋网AI科技评论按,DeepMind提出的WaveNet是目前顶级的语音生成模型,论文最初于2016年9月发表,雷锋网AI科技评论也立即跟进报道DeepMind发布原始音频波形深度生成模型WaveNet,WaveNet抛弃了以往通过声学模型拼接语音音素的做法,完全通过深度神经网络生成原始音频波形,并且大幅提高了语音生成质量,今年10...。
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ICML 2019 (icml2024)

雷锋网AI科技评论按,本文作者张拳石,上海交通大学副教授,研究方向为机器学习、计算机视觉,本文首发于知乎,雷锋网AI科技评论获其授权转载,以下为正文内容,本来想把题目取为,从炼丹到化学,,但是这样的题目太言过其实,远不是近期可以做到的,学术研究需要严谨,但是,寻找适当的数学工具去建模深度神经网络表达能力和训练能力,将基于经验主义的调参...。
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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...。
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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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相较传统CPU Google的这款AI芯片能带来什么 (相较传统的指数基金,以下关于ETF基金)

雷锋网按,本文由图普科技工程师撰文分享,这几天被GoogleI,O开发者大会刷屏,尤其是会上Google的现任CEO桑德尔·皮查伊,SundarPichai,公布了在AlphaGo战胜李世石的,秘密武器,就是一块晶片,TPU,张量处理单元,TensorProcessingUnit,,,它使得机器学习类深度神经网络模型在每瓦特性能性能...。
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神经网络无法实现可解释 重温三十年前对于 NN AI 的批判 (神经网络无法收敛)

美国东北大学体验式人工智能研究所的高级研究科学家WalidS.Saba从组合语义的角度出发,提出一个观点,深度学习无法构造一个可逆的组合语义,所以它无法实现可解释AI,可解释AI,XAI,随着深度神经网络,DNN,用于决定贷款批准、工作申请、批准法院保释等与人们利益息息相关或者一些生死攸关的决定,例如在高速公路上突然停车,,去解释这些...。
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神经形态芯片大规模应用材料是关键 未来几年将影响AI 北大黄铁军 (神经形态芯片有何用途?)

AI、量子计算、神经形态计算都是当下的热词,但他们并非全新的技术,这些几十年前就被提出的技术,因为各种因素的限制,至今仍未达到相对理想的状态,在这三者中,AI目前最为火热,其中很重要的原因是深度神经网络的突破,那么,神经形态计算到底是不是可实现,什么时候才会爆发,业内专家北京大学信息科学技术学院教授,北京智源人工智能研究院院长黄铁军给...。
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远胜深度神经网络 物理网络 利用宇宙的能力来处理数据! (神经深浅)

轮到物理学家来揭示神经网络的本质了,他们在尝试让宇宙为我们处理数据,在一个隔音的板条箱里有着一个世界上最糟糕的神经网络,在看到数字6的图像后,这个神经网络会暂停片刻,然后显示出自己识别出的数字,0,康奈尔大学的物理学家兼工程师PeterMcMahon主导了这个神经网络的开发,他不好意思地笑着说,这是因为手写的数字看起来很潦草,一位从N...。
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深度神经网络可视化工具集锦 (dnn深度神经网络)

这里的参数logdir指向SummaryWriter序列化数据的存储路径,如果logdir目录的子目录中包含另一次运行时的数据,那么TensorBoard会展示所有运行的数据,一旦TensorBoard开始运行,你可以通过在浏览器中输入来查看TensorBoard,进入TensorBoard的界面时,你会在右上角看到导航选项卡,每一个...。
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为什么深度学习是非参数的

今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式,以及深度神经与,传统,机器学习模型的不同之处,我的计划具体如下,正式设置一个机器学习问题为了有些趣味,让我们先设置一个问题,首先从数据开始,假设我们标记了数据,即是满足,分布的输入数据,比如图片,和标签,我们想要,训练,的是某些函数,↦,或者说是更普遍地估计条件分布,∣,我们的候选函数...。
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开放代码又如何 资源集中 成本昂贵 大规模语言模型的民主化越来越难 (开放原代码许可)

5月初,Meta发布了一个可以执行多个不同任务的大型语言模型,OpenpretrainingTransformer,OPT,175B,在过去几年里,大型语言模型,largelanguagemodel,LLM,已经成为人工智能研究的热点之一,在OpenAI发布包含1750亿参数的深度神经网络GPT,3之后,就引发了一场LLM的,军备竞...。
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这款机器人可以玩转桌上足球 你敢迎接挑战吗 (这款机器人可以干什么)

现在,奥运会正在如火如荼地开展,我们对机器人在体育行业的应用也有了更多的关注,之前,雷锋网就报道过机器人在象棋、围棋、足球上的应用;而现在,机器人又下手了一个更为接地气的应用,桌上足球,近日,来自洛桑联邦理工学院的机器人研究人员打造了一套机器人系统,该系统可以轻松打败中等水平的桌上足球玩家,不过,它靠的可不是什么复杂的深度神经网络,相...。
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深度神经网络发展历程全回顾 如何加速DNN运算 (深度神经网络是什么)

深度神经网络,DNN,目前是许多现代AI应用的基础,自从DNN在语音识别和图像识别任务中展现出突破性的成果,使用DNN的应用数量呈爆炸式增加,这些DNN方法被大量应用在无人驾驶汽车,癌症检测,游戏AI等方面,在许多领域中,DNN目前的准确性已经超过人类,与早期的专家手动提取特征或制定规则不同,DNN的优越性能来自于在大量数据上使用统计...。
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一致地解释深度神经网络 准确 革命性的新方法 裴健团队KDD新作 (解释一致原则)

雷锋网AI科技评论按,你有没有想过,深度神经网络是依据什么来准确识别有猫的图片的,随着深度神经网络在金融、医疗及自动驾驶等领域的广泛应用,深度神经网络无法明确解释自身决策行为的问题也引起了越来越多的关注,明确解释深度神经网络的决策行为,能够大幅提升各类用户对深度神经网络的信任,并显著降低大规模使用深度神经网络所带来的潜在风险,是基于深...。
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MIT×UMich探索可以理解物体空间关系的人工智能 向人类再进一步

研究人员开发的框架可以根据物体空间关系的文本描述生成场景图像,人类在描述场景时,经常描述物体之间的空间关系,生物视觉识别涉及自上而下通路和自下而上通路的交互,而深度神经网络只模拟了第二种通路,自上而下的视觉通路涉及生物视觉感知的全局性、拓扑性、多解性等特点,尤其是理解图像时会面临数学上的无穷解问题,而这些特点或许就是深度神经网络下一步...。
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薛定谔方程 用深度神经网络求解 AI开启量子化学新未来 (薛定谔方程用英语怎么说)

相信很多朋友都听过这句略带讽刺的网络流行语,它出自某部科幻作品,暗指剧情中那些解释不通的、奇奇怪怪的现象,都可以用,量子力学,来蒙混过关,19世纪末,量子力学的提出为解释微观物质世界打开了一扇大门,它彻底改变了人类对物质结构及相互作用的理解,已有实验证明,量子力学解释了许多被预言、无法直接想象的现象,由此,人们也形成了一种既定印象,所...。
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机器科学家 揭示世界本质的 比深度神经网络还强 (机器科学家揭示了什么)

我们正处于,GoPro物理学,的风口浪尖,无论摄像机聚焦于什么事件,算法都可以识别其中潜在的物理方程,2017年,西北大学化学与生物工程系的助理教授RogerGuimerà和罗维拉,威尔吉利大学的物理学教授MartaSales,Pardo发现了细胞分裂的原因,该研究推动了生物学的进展,但他们并没有从自己的数据中发现关键信息,反而是他们...。
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CNN 内部网络结构区别 一文读懂 RNN DNN (cnn网络)

从广义上来说,NN,或是更美的DNN,确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式,在实际应用中,所谓的深度神经网络DNN,往往融合了多种已知的结构,包括卷积层或是LSTM单元,但是如果说DNN特指全连接的神经元结构,并不包含卷积单元或是时间上的关联,因此,如果一定要将DNN、CNN、RNN等进行对比,也未尝不可,其实,如果我们...。
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或许不是最佳的深度学习优化器 假设!Adam 新奇 (或许不是最佳的英文)

译者,AI研习社,Bornalone°,双语原文链接,NEURALNETWORKS,MAYBE,EVOLVEDTOMAKEADAMTHEBESTOPTIMIZER免责声明,这篇文章和我平时的有些不同,事实上,我不会证明任何东西,我只是简单地解释一下我关于深度神经网络优化的一些猜想,和我平时的帖子不同,我写的东西完全有可能是错的,我已经...。
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声音和词语在大脑中并行处理 最新研究 (声音的词语怎么说)

受到生物神经网络的启发,目前深度神经网络已经被证实效果很好,如今,深度神经网络和深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等许多重要问题上有着出色的表现,神经网络本身是一般的函数逼近,这就是为什么它们几乎可以应用于任何从输入到输出空间复杂映射的机器学习问题,然而深度神经网络更多的是关心所谓的端到端学习,内部发生什么事情它并不关心,这...。
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对偶学习的对称之美 微软亚洲研究院秦涛 (对偶讲解)

雷锋网按,众所周知,大规模带标签的数据对于深度学习尤为重要,在以图像识别、机器翻译等为代表的任务中,深度神经网络通过大量带标签的数据进行训练,但这样的前提存在两个主要的局限性,首先是人工标记数据的成本很高;其次是大规模标记数据获取的难度较大,为了解决这一问题,在NIPS2016上,微软亚洲研究院提出了,一种新的机器学习范式,——对偶学...。
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