中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉教授及其同事陸朝陽、劉乃樂等組成的研究團(tuán)隊在國際上首次實現(xiàn)量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法。日前,國際權(quán)威物理學(xué)期刊《物理評論 快報》發(fā)表了這一論文[Phys. Rev. Lett. 11
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,更多的數(shù)據(jù)總是比更好的算法好嗎?對于Quora上的這個問題,Netflix公司工程總監(jiān)Xavier Amatriain認(rèn)為,很多時候增加更多的樣本到訓(xùn)練集并不會提高模型的性能,而如
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,機(jī)器學(xué)習(xí)成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界,機(jī)器學(xué)習(xí)都是一個炙手可熱的方向,但是學(xué)術(shù)界和工 業(yè)界對機(jī)器學(xué)習(xí)的研究各有側(cè)重,學(xué)術(shù)界側(cè)重于對機(jī)器學(xué)習(xí)理論
Part 1: 機(jī)器學(xué)習(xí)的前世今生. 既然說機(jī)器學(xué)習(xí),就從什么機(jī)器學(xué)習(xí)開始,相對而言,機(jī)器學(xué)習(xí)是一個比較泛的概念 初看的話,會覺得機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能,數(shù)據(jù)挖掘講的東西很像,實際他
Judea Pearl幫助AI在概率計算上取得了巨大進(jìn)步,但是仍然嘆息道:AI在因果關(guān)系計算上無能為力。 AI得以發(fā)展到今天的聰明才智,離不開Judea Pearl的功勞。20世紀(jì)80年
“機(jī)器學(xué)習(xí)”的概念自上世紀(jì)50年代出來以來就備受科技界的關(guān)注,而近年來“深度學(xué)習(xí)”逐漸成為機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個新的領(lǐng)域,其動機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)
人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域扮演著越來越重要的角色,它的發(fā)展從診斷糖尿病和醫(yī)學(xué)掃描,到未來甚至可能完全取代醫(yī)生。現(xiàn)階段,它能夠識別一些傳統(tǒng)的診斷工具難以識別的隱秘的威脅生命的疾病。AliveCor,是Ka
據(jù)科學(xué)美國人雜志報道,在尋找外星智慧生命(SETI)的過程中,我們經(jīng)常尋找與我們擁有類似智慧、技術(shù)和交流方式的生命體。但是天文學(xué)家、SETI(搜尋地外文明)的先驅(qū)者吉爾·塔特(Ji
人工智能技術(shù)最近經(jīng)常被提及,但除了谷歌展現(xiàn)的阿法狗之外,很少有能夠讓我們感覺特別神奇的人工智能技術(shù),不得不說人工智能是未來,但發(fā)展道路還很長。 日本NEC公司也開發(fā)出了一套人工
任何曾經(jīng)編輯過磁帶或SpoTIfy播放列表的人都知道,當(dāng)他們在歌曲中傳遞出了某種情感時,他們就會取得成功。這就是為什么Gracenote的音樂數(shù)據(jù)專家長期以來一直根據(jù)情緒和情感對世界萬千繁雜音樂
溫室或者室內(nèi)農(nóng)場為了提高生產(chǎn)效率、減少人工成本,就需要進(jìn)行智能化的管理。歐司朗的風(fēng)險投資事業(yè)部Fluxunit收購了加拿大初創(chuàng)公司Motorleaf的部分股份,致力于發(fā)展高端溫室技術(shù),從而實現(xiàn)種
讓機(jī)器像新生兒的大腦一樣進(jìn)行自我學(xué)習(xí)和思考,這聽上去不可思議的場景正在谷歌代號為“Google X”的秘密研發(fā)部轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)實。 近日,Google科學(xué)家杰夫&mid
互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展使其成為全球信息傳播和共享的重要資源,互聯(lián)網(wǎng)上的數(shù)據(jù)也呈幾何級數(shù)增長,然而要從互聯(lián)網(wǎng)上獲取有用的知識卻變得非常困難,“數(shù)據(jù)爆炸,知識貧乏”已成為當(dāng)下迫切需
協(xié)作型機(jī)器人改變了人機(jī)之間的互動模式,讓人與機(jī)器之間各自獨有的價值有效發(fā)揮,市場更因此看好,當(dāng)進(jìn)展到「工業(yè)5.0」時代時,將會是協(xié)作型機(jī)器人的天下。而現(xiàn)今市場為了加速協(xié)作型機(jī)器人的普及,也致力于
隨著機(jī)器人技術(shù)和工廠自動化技術(shù)的不斷發(fā)展,制造行業(yè)需要掌握和利用這些技術(shù)進(jìn)步,也需要了解“工業(yè)4.0”對數(shù)據(jù)中心和電源保護(hù)部門的影響。 根據(jù)調(diào)查,“工
2018年5月16日至18日,第二屆世界智能大會(WIC2018)在天津梅江會展中心成功舉行。本屆大會以“智能時代:新進(jìn)展、新趨勢、新措施”為主題,持續(xù)打造中國最具權(quán)威、
谷歌大腦最近研究表明,任何機(jī)器學(xué)習(xí)分類器都可能被欺騙,給出不正確的預(yù)測。在自動語音識別(ASR)系統(tǒng)中,深度循環(huán)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)取得了一定的成功,但是許多人已經(jīng)證明,小的對抗干擾就可以欺騙深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
大約在公元前1200年,中國商朝就已經(jīng)有工廠系統(tǒng)制造成千上萬件青銅器用于日常和祭祀用途。在這個早期大生產(chǎn)的例子中,青銅鑄造工藝需要錯綜復(fù)雜的規(guī)劃和大批工人間的協(xié)調(diào),這些工人以精準(zhǔn)的順序,各自完成
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機(jī)具有智能的