时时科技-为何人类学习速度快过机器?MIT:秘诀在-先验知识
2013 年DeepMind Technologies 发表一篇突破性论文,展示神经网络如何透过观看屏幕来学习玩1980 年代的电子游戏,几个月后Google 以4 亿美元收购该公司,Deep...
怎么计算“蝙蝠侠”的面积?室友唱的玛卡巴卡之歌,给了我灵感…
对于大多数人来说,贝叶斯统计可能只是听说过的概念。作为其标志性方法之一的马尔科夫链蒙特卡洛方法更是有几分神秘色彩。虽然这种方法包含巨大的运算量,但是其背后的基本原理却可以直观地表达出来。这便是本文想呈
2022-12-21 资讯 我要分享学界|联合学习离散句法结构和连续词表征的无监督方法
选自arXiv 作者:Junxian He等 机器之心编译 参与:Geek AI、张倩 句法结构的无监督学习通常是使用带有离散潜在变数和多项式参数的生成模型进行的。在大多...
DeepMind 研究:未知物体也能轻松识别分割,效果可迁移
从来没有见过的新物体,它也能进行很好地分割。这是DeepMind研究出的一种新的学习框架:目标发现和表示网络(Objectdiscoveryandrepresentationnetworks,简称Od
2023-02-12 资讯 我要分享入门|贝叶斯线性回归方法的解释和优点
选自TowardsDataScience 作者:William Koehrsen 机器之心编译 参与:Geek AI、刘晓坤 本文对比了频率线性回归和贝叶斯线性回归两种方法,并对后者进行了详...
观点|在工程领域中 机器学习的数学理论基础尤为重要
选自arXiv 作者:Paul J. Atzberger 机器之心编译 参与:路、思 数学在机器学习中非常重要,但我们通常只是借助它理解具体算法的理论与实际运算过程。近...
BERT和ERNIE谁更强?这里有一份4大场景的细致…
BERT和ERNIE,NLP领域近来最受关注的2大模型究竟怎么样?刚刚有人实测比拼了一下,结果在中文语言环...
吆喝科技A/B测试为企业提供低成本优化新选择
吆喝科技AppAdhoc A/B Testing 内测版本于2015年上线,目前线上版本已更新至V3.1.5 ,是国内唯一同...
特斯联 AI 研发突破(2):用于视觉任务中无监督域自适应的类别对比
深度神经网络(DeepNeuralNetworks,DNNs)由于跨域不匹配(cross-domainmismatch),通常在新域表现不佳。而无监督域自适应(UDA)技术则可通过利用未标记的目标域样
2022-12-19 资讯 我要分享科大讯飞再度刷新 Cityscapes 世界记录 城市治理领域研究持续突破
近日,科大讯飞凭借在道路目标检测领域多年的技术探索,刷新了Cityscapes3D目标检测任务的全球最好成绩,得到检测分数(DS)42.9,取得了该项评测的第一名。这也是,科大讯飞继2017年、201