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开源大数据周刊-第69期

资讯: 阿里巴巴成立达摩院,三年1000亿旨在创造颠覆性基础技术 10 月 11 日,2017 杭州·云栖大会开幕。会上,阿里巴巴集团首席技术官张建锋宣布阿里巴巴成立全球研究院达摩院,进行基础科学和颠覆式技术创新研究,并将在未来 3 年投入 1000 亿元进行基础科学研发。

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人机交互新进展:LFR-DFSMN语音识别声学模型介绍

语音识别技术是人机交互技术的重要组成部分,而语音识别中的声学模型是语音识别技术中的核心所在,堪称重中之重。阿里巴巴iDST智能语音交互团队最新的LFR-DFSMN模型相对于之前的LFR-LCBLSTM模型可以达到训练加速3倍、识别加速2倍、识别错误率降低20%和最终模型大小压缩50%的效果,实现了语音识别的迭代速度、识别成本、服务质量的全面提升。

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AI新技术:利用神经网络对图片进行超级压缩

像神经网络这样的数据驱动算法已席卷全球。他们最近的激增是由于硬件变得更加便宜也更加强大,同时也不缺乏大量的数据的支持。神经网络目前发展到“图像识别”,“自然语言理解”等认知任务,当然也仅限于此类任务。

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成为机器学习工程师要知道的多种学习路径(附图)

如果你决心成为一名机器学习工程师的话,在这篇文章中,我们将从简单的线性回归到最新的神经网络,让你了解机器学习的所有方面,你不仅可以学习如何使用它们,还将学习如何从头开始构建它们。 本文的学习路径大部分基于计算机视觉(CV),因为它是获得各方面知识的最快途径,而从CV中获得的经验可以简单地转移到机器学习的任何一个领域。

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存在比深度学习更好的技术吗?有人说脉冲神经网络和哥德尔机器

什么比深度学习更好?由此引出深度学习的三大局限性:缺乏解释性、缺乏迁移能力以及巨大的计算资源消耗。什么比深度学习更好?脉冲神经网络和哥德尔机器算吗?

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AlphaGo Zero横空出世,DeepMind Nature论文解密不使用人类知识掌握围棋

DeepMind 如约公布了他们最新版AlphaGo论文,也是他们最新的Nature论文,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。

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深度学习入门指南

机器学习技术为现代社会的许多领域提供了强大的技术支持:从网络搜索到社交网络的内容过滤,再到电子商务网站的产品推荐。机器学习技术正越来越多的出现在消费级产品上,比如照相机和智能手机。 机器学习系统可用于识别图像中的对象,将语音转换成文本,选择搜索结果的相关项,以及匹配新闻、帖子或用户感兴趣的其他东西。

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Nature重磅:人工智能从0到1, 无师自通完爆阿法狗100-0 | 深度解析

去年,有个小孩读遍人世所有的棋谱,辛勤打谱,苦思冥想,棋艺精进,4-1打败世界冠军李世石,从此人间无敌手。他的名字叫阿法狗。 今年,他的弟弟只靠一副棋盘和黑白两子,没看过一个棋谱,也没有一个人指点,从零开始,自娱自乐,自己参悟,100-0打败哥哥阿法狗。他的名字叫阿法元。

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客服是人工智能落地的黄金场景(智能服务圆桌现场实录)

几乎所有人都看好人工智能的前景,却有很多人看不清人工智能的现在。10月12日,杭州云栖大会上,阿里云服务部门邀请了阿里小蜜、支付宝小蚂答、小能客服、智齿客服的负责人进行了一场“为客户服务插上AI之翼”智能服务的圆桌会议,畅谈智能服务的现在和未来,挑战和前景。

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如何利用Docker、AWS和深度学习伪装成一个艺术家

本文讲的是如何利用Docker、AWS和深度学习伪装成一个艺术家【编者的话】本篇文章描述了如何利用Docker、AWS和深度学习将一张普通的图片转换成艺术家的作品。

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我发现我的数据被操纵了……

索引的完整性不再是决定搜索结果质量的唯一因素。用户感兴趣的搜索结果常常淹没在“垃圾结果”中。 ---- 引自Sergey Brin 和Larry Page的《解剖谷歌搜索原理》(1998年4月版)

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深度学习必备手册(上)

深度学习作为人工智能的前沿技术,虽然一方面推动者人工智能的发展;但是人类的终极目标是强人工智能,最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现,但是宗其所属,还是应该在深度学习发展的历史上前进。

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机器学习必备手册

机器学习正处在其“人生巅峰”,对于很多人来说,在人工智能时代转型机器学习无疑是最佳的选择。本文通过系统的分析上百篇翻译博客,制成了机器学习必备手册,对于想要学习的你来说,一定会有很大的帮助。

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深度学习必备手册(下)

深度学习作为人工智能的前沿技术,虽然一方面推动者人工智能的发展;但是人类的终极目标四强人工智能。最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现,但是宗其所属,还是应该在深度学习发展的历史上前进。

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GitHub项目:自然语言处理领域的相关干货整理

自然语言处理(NLP)是计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。本文作者为NLP初学者整理了一份庞大的自然语言处理领域的概览。选取的参考文献与资料都侧重于最新的深度学习研究成果。

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【干货】刘知远:面向大规模知识图谱的表示学习技术

演讲全文: 我们为什么要关注表示学习这个问题呢?我们可以看关于机器学习的一个重要公式,这个公式有三个部分组成,第一部分是关于数据或者问题的表示,在表示的基础上我们要去设计或者构建一个目标,也就是说我们要实现一个什么样的目标。

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【独家】钟义信:人工智能与大数据的创新研究

演讲全文: 各位晚上好,非常高兴又有机会到FIT大楼的二层多功能厅跟大家做“人工智能和大数据”创新研究的交流。清华大学数据研究院在这方面做了大量的工作,成绩卓著。今天这个交流我准备重点谈谈自己对人工智能、大数据的一些理解。

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从猫说起——深度学习的过去、现在和未来

过去:从猫到狗 翻阅1982年第1期的《世界科学》杂志,看到这样一则消息:“1981年10月17日,在瑞典的斯德哥摩尔城举行的诺贝尔奖授奖大会上,美国加州理工学院的罗杰•握尔考特•斯佩里(Roger Wolcott Sperry)博士和加拿大出生的美国人戴维•哈贝尔教授以及瑞典的托尔斯滕•韦塞尔分享了1981年诺贝尔生理学、医学奖。

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【独家】深入浅出话AI:定义和主要研究方法

直入主题,咱们该先给人工智能来个全面的定义,对吧? 但悲催的是这种清晰唯一的定义在人工智能研究圈里是不存在的!(不存在至少是因为理解和定义智能本身就是个正在进行时。) 人工智能的三种定义 我们确实有很多种方式来定义什么是人工智能。

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一文读懂机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别

在这篇文章中,数据科学家与分析师 Vincent Granville 明晰了数据科学家所具有的不同角色,以及数据科学与机器学习、深度学习、人工智能、统计学、物联网、运筹学和应用数学等相关领域的比较和重叠。

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