“深度學(xué)習(xí)的鑰匙丟在了黑暗角落?!睆堚撛菏坎恢挂淮翁岢鲞@個論點。深度學(xué)習(xí)方法易受欺騙、易受攻擊已經(jīng)是研究者們達成的共識,追其根本原因,張鈸歸結(jié)為:大家只是在燈亮的方向?qū)δP托扌扪a補,沒有向人類深
眾所周知,動物與生俱來就有獨特能力和傾向,馬出生后幾個小時就能走路,鴨子孵化后很快就能游泳,而人類嬰兒會自動被臉吸引。大腦已經(jīng)進化到只需很少或根本沒有經(jīng)驗就能承擔(dān)起這個世界,許多研究人員希望在人
Index 多層感知機(MLP)介紹 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的損失函數(shù) 多層感知機的反向傳播算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練技巧 深度卷積神經(jīng)網(wǎng)
01 GNN:從嘗鮮進入快速爆發(fā)期 今年以來,圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)(Graph Neural Network, GNN)得到了學(xué)術(shù)界極大的關(guān)注與響應(yīng)。各大學(xué)術(shù)會議紛紛推出 GNN 相關(guān)的 wo
如今提及人工智能,大家期待的一定是某種可以“學(xué)習(xí)”的方法,這種方法使用數(shù)學(xué)模型從數(shù)據(jù)中獲取模式的某種表示。在眾多“學(xué)習(xí)”方法中,獲得最多關(guān)注,承載最多期望的非“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”莫屬。既然我們將這種數(shù)學(xué)
據(jù)外媒報道,荷蘭萊頓大學(xué)的一組研究人員開發(fā)了一種名為“危險物體識別器”的AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),他們說這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以預(yù)測小行星是否會與地球發(fā)生碰撞。目前,他們的AI已經(jīng)給出了自己的分析結(jié)果,并指出了11
我們的個人計算機,只要一開機就有碳足跡,以去年一名Google實習(xí)生為例,建構(gòu)了一套AI神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),為了讓圖像顯現(xiàn)細節(jié),他不斷增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度,結(jié)果所耗用的電能,足夠一個家庭半年所需。。。
美國情報界的情報收集人員正在使用人工智能技術(shù)來提升情報服務(wù)能力,這些人工智能技術(shù)可掃描潛在危險事件發(fā)展的新聞,為艦船發(fā)送有關(guān)快速變化態(tài)勢的警告信息,并可加快國家安全局的合規(guī)性檢測工作。
通向AGI(通用人工智能)的道路上,始終有一道巨大的鴻溝橫亙在研究者的面前,那就是人工智能對于因果關(guān)系的理解。因果關(guān)系的推斷,首先對于人類本身就是一個極為復(fù)雜的問題。無論是必然性推理還是或然性推
人工智能(AI)是指在機器上實現(xiàn)類似乃至超越人類的感知、認知、行為等智能的系統(tǒng)。與人類歷史上其他技術(shù)革命相比,人工智能對人類社會發(fā)展的影響可能位居前列。人類社會也正在由以計算機、通信、互聯(lián)網(wǎng)、大
谷歌的兩位AI研究人員最近詳細介紹了他們?nèi)绾蝿?chuàng)建用于文本分類的高級離線AI。該AI還可以在低端智能手機上運行,并且在簡單數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確性達到86.7%,而在更復(fù)雜和多方面的數(shù)據(jù)集上則達到83.1
日漫看多了,連程序猿也被煽動得中二起來。可能是很多人的第一部中二動漫,什么影分身之術(shù)、螺旋丸、通靈術(shù)等這些手勢被我們玩了又玩,永遠都玩不膩。畢竟,“沒有什么敵人是螺旋丸解決不了的,如果一個不行,那就再
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在解決分類、回歸、函數(shù)估計和降維等問題中非常有用。然而,不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)能夠在某些問題上獲得更高的性能。本文將概述最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——包括遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和腦回神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——以及如何
當(dāng)?shù)貢r間3月2日凌晨時分,美國田納西州接連遭遇多場龍卷風(fēng)襲擊,龍卷風(fēng)已經(jīng)造成至少25人死亡,30人受傷,此外還有數(shù)人失蹤。 面對大自然帶來的破壞,人工智能可以進行預(yù)測么?
人工智能(artificial intelligence, AI)方法有潛力影響癌癥療法的多個方面,包括藥物的發(fā)現(xiàn)、臨床開發(fā),以及最終的臨床應(yīng)用,從機器學(xué)習(xí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的AI平臺能夠加速藥物發(fā)現(xiàn),
當(dāng)我們考慮機器學(xué)習(xí)時,首先能夠想到的是,通過服務(wù)器集群搭建的大數(shù)據(jù)中心和云平臺,對于很多機器學(xué)習(xí)的應(yīng)用來講,這是一個存在了很多年的標(biāo)準(zhǔn)搭建方式。但近些年來,隨著硬件能力的不斷提升、物聯(lián)網(wǎng)場景的出
高速增長投資絕對是將少量資金轉(zhuǎn)變?yōu)楦淖兩畹呢敻坏淖罴逊绞街弧? 我非常密切地關(guān)注著多個超高速增長的趨勢,其中一個我最近看不夠的是人工智能(AI)。 一個高速增長的投資
對于許多人來說,機器學(xué)習(xí)可能是個新詞,它在1952年由Arthur Samuel首次提出來,從那以后,不斷發(fā)展的機器學(xué)習(xí)成為許多行業(yè)領(lǐng)域的首選技術(shù)。從機器人流程自動化到技術(shù)專業(yè)知識,機器學(xué)習(xí)技術(shù)
人工智能正在迅速進入新的市場,并迅速成為企業(yè)戰(zhàn)略決策的重要工具。盡管許多領(lǐng)導(dǎo)者都很難理解如何使用人工智能,但是有一個簡單的流程可以用于任何人工智能計劃。 人工智能正迅速成為當(dāng)今商業(yè)中一個
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