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PyTorch发布一周年:盘点社区和工程大事件,后来者居上态势已显?

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 今天,PyTorch公开发布一周年了。 这个自诞生之日起就火热的深度学习框架,这一年是怎样的成长轨迹?刚刚,PyTorch团队在官网上发文,盘点了PyTorch上一年的进展、大事件和社区情况,并和其他框架进行了对比。

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斯坦福吴恩达团队公布最大医学影像数据集

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 据报道,全球现在超过17亿人的肌肉骨骼都出毛病,每年大概有3千万的急诊病例,而且这个数字还在往上走。骨骼方面的问题已经成为了最常见的慢性重症。 为了加快X光片的诊断速度,近日斯坦福吴恩达领头的研究团队开源了含有4万张人体上肢端的X光片的数据集MURA,并用这个数据集训练CNN寻找并定位X光片的异常部分。

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何必言精通——十年杂感 兼谈其它

30虚岁了。这一、两年,有事没事之中口中经常念着李商隐那首《锦瑟》: 锦瑟无端五十弦,一弦一柱思华年。庄生晓梦迷蝴蝶;望帝春心托杜鹃。沧海月明珠有泪;蓝田日暖玉生烟。此情可待成追忆,只是当时已惘然。

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机器码农:深度学习自动编程

转自原文机器码农:深度学习自动编程 作者简介:张俊林,中科院软件所博士,曾担任阿里巴巴、百度、新浪微博资深技术专家,目前是用友畅捷通工智能相关业务负责人,关注深度学习在自然语言处理方面的应用。 责编:何永灿,欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错,请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章,未经允许不得转载,更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 机器自动编程是人工智能一直以来期望攻克的重要应用领域,随着深度学习的逐步流行,最近在自动编程方向获得了广泛应用并取得了很大进展。

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怎样三天训练出AI围棋大师?教你AlphaGo Zero的3个trick

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 过去一年,AI领域最exciting的进展可能要数AlphaGo的不断进步。AlphaGo Zero不仅提出了新的网络架构,也带来了一些新的神经网络训练技巧。

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“众矢之的”马库斯回应14个问题,将深度学习质疑到底

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 深度学习的质疑者中有位战士。 他有底气与大牛Yann LeCun激辩AI是否需要人类的认知能力,有勇气在AlphaZero研讨会当场diss哈萨比斯。他常年给深度学习泼冷水,认为单凭深度学习无法带来通用人工智能(AGI)。

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OpenAI推新程序包:GPU适应十倍大模型仅需增加20%训练时间

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) GPU内存太小可能是神经网络训练过程中最大的拦路虎。 不怕,用这个OpenAI推出的gradient-checkpointing程序包,对于前馈模型来说,仅仅需要增加20%的计算时间,这个程序包,GPU就能适应十倍大的模型。

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如何让手机快速运行AI应用?这有份TVM优化教程

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 在移动设备上部署深度神经网络的需求正在快速增加。 和桌面平台类似,GPU也能在移动平台加速推理速度、降低能耗。但问题是,大多数现有深度学习框架并不能很好的支持移动GPU。

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读书笔记《集体智慧编程》Chapter 4 : Searching and Ranking

本章概要 本章介绍了搜索引擎的基本原理,PageRank的基本思想和神经网络在学习用户点击行为,用于提高搜索结果的准确性方面的问题   搜索引擎基本原理 搜索引擎的基本框架:爬取网页—>制作索引—>检索查询。

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蚂蚁金服西亭:智能金融的技术挑战与方案

摘要:在2018年1月6日的云栖社区数据智能技术论坛上,蚂蚁金服西亭做了题为《蚂蚁金服智能金融实践》的主题演讲。目前金融场景应用的越来越多,对金融服务也提出了更多的挑战,西亭介绍了蚂蚁金服为应对挑战进行的系统性风险的预测与监控,基于用户语义和近期操作行为的智能助理以及精准营销与推荐服务等技术,还介绍了基于AI的车辆定损产品。

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机器学习、深度学习 知识点总结及面试题

1、反向传播思想: 计算出输出与标签间的损失函数值,然后计算其相对于每个神经元的梯度,根据梯度方向更新权值。 (1)将训练集数据输入到ANN的输入层,经过隐藏层,最后达到输出层并输出结果,这是ANN的前向传播过程; (2)由于ANN的输出结果与实际结果有误差,则计算估计值与实际值之间的误差,并将该误差从输出层向隐藏层反向传播,直至传播到输入层; (3)在反向传播的过程中,根据误差调整各种参数的值;不断迭代上述过程,直至收敛。

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机器学习 Python 库 Top 20

如今开源是创新的核心,推动着技术的飞速革新。本文会为你介绍 2016 年机器学习 Top 20 Python 开源项目,同时分析得出一些有趣的见解和发展趋势。 KDnuggets 为您带来 Github 上最新的 Python 机器学习开源项目前 20 名。

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AI与深度学习要点大全

2017已经正式离我们远去~ ~ ~ 博客WILDML的作者、曾在Google Brain做了一年Resident的Denny Britz,就把他眼中的2017年AI和深度学习的大事,进行了一番梳理汇总。

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卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作

变形卷积核、可分离卷积?卷积神经网络中十大拍案叫绝的操作。(转载) Professor ho CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。

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人工智能发展史-从图灵测试到大数据

我一直很好奇人工智能是如何提出来的,它背后有什么样的故事,在人工智能发展的这60年的时间中,又经历了什么?为什么现在才是人工智能的爆发点,未来人工智能又将走向何处?带着这样的问题我读了吴军博士的《智能时代》这本书,打开了我对人工智能的了解,这篇文章主要内容也来自于这本书。

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人机交互的新方向:智能聊天机器人

老网民肯定还记得263聊天室、QQ聊天室,火爆的聊天场景,充满好奇的人们聚一个虚拟的小房间里畅所欲言,不断地发出欢声笑语。那时候,有一些特别可爱的AI聊天机器人,简单的回复你几句,给你讲几个笑话,发几张美女,贴几条新闻……虽然简单,但那么真诚、可爱,像一个初生的小宝宝,给我们留下无限纯真和美好的回忆。

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本周值得读:13 份最新开源「Paper + Code」

[ 自然语言处理 ] Adversarially Regularized Autoencoders@rqyang 推荐Natural Language Generation 本文探讨了用 GAN 作为 autoencoder 的 regularizer 的方法及其在文本生成和离散图像生成中的应用。

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生成对抗网络入门指南(内含资源和代码)

生成对抗网络是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。本文对其进行详细讲解,并附上大量相关英文文章链接供参考。

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