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- 从Tensorflow开始,我意识的这已经从春秋,进入短短战国时代。针对大量数据的存储,ETL,和分布式内存计算比如流计算平台,针对机器学习的软件架构实现比如Tensorflow, 针对业务场景的端设备,针对计算资源虚拟化、计算能力服务化的云平台,会扮演者越来越重要的作用。 从Tensorflow开始,我意识的这已经从春秋,进入短短战国时代。针对大量数据的存储,ETL,和分布式内存计算比如流计算平台,针对机器学习的软件架构实现比如Tensorflow, 针对业务场景的端设备,针对计算资源虚拟化、计算能力服务化的云平台,会扮演者越来越重要的作用。
- 训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中,我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长,梯度消失与爆炸,还有网络初始化方法等问题,这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题,我在之前的文章中已经讨论过了。 训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中,我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长,梯度消失与爆炸,还有网络初始化方法等问题,这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题,我在之前的文章中已经讨论过了。
- OCR就如同RPA的眼睛,RPA机器人的运行离不开它。OCR ( Optical Character Recognition ) 光学字符识别,是指电子设备(扫描仪、数码相机等)将手写或印刷的字符转换为计算机可识别的数字字符代码技术。它可将纸质材料转化为数字化的电子信息。早期的OCR,由于精度不够高、坐标设置难、需要预先统一可读资料的格式,可用范围十分有限。随着OCR技术的不断发展,出现了与... OCR就如同RPA的眼睛,RPA机器人的运行离不开它。OCR ( Optical Character Recognition ) 光学字符识别,是指电子设备(扫描仪、数码相机等)将手写或印刷的字符转换为计算机可识别的数字字符代码技术。它可将纸质材料转化为数字化的电子信息。早期的OCR,由于精度不够高、坐标设置难、需要预先统一可读资料的格式,可用范围十分有限。随着OCR技术的不断发展,出现了与...
- Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容,从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。 Alexa AI机器学习科学家回顾并总结了ACL 2019会议内容,从减少偏见、落地应用、模型整合能力等多个方面对目前NLP领域的发展趋势进行了总结。
- BERT再次制霸GLUE排行榜!今天,Facebook公开一个“强力优化”版的基于BERT预训练模型,名为RoBERTa,在GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜上全部实现了最先进的结果。距被XLNet超越没过多久,BERT再次回到了最强NLP预训练模型的王座。 BERT再次制霸GLUE排行榜!今天,Facebook公开一个“强力优化”版的基于BERT预训练模型,名为RoBERTa,在GLUE、SQuAD和RACE三个排行榜上全部实现了最先进的结果。距被XLNet超越没过多久,BERT再次回到了最强NLP预训练模型的王座。
- 学习计算机科学总共需要多少数学基础?大概 1900 页吧。宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授 Jean Gallier 的开源书籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》用一本书的容量解决了所有问题。 学习计算机科学总共需要多少数学基础?大概 1900 页吧。宾夕法尼亚大学计算机和信息科学系教授 Jean Gallier 的开源书籍《Algebra, Topology, Differential Calculus, and Optimization Theory For Computer Science and Engineering》用一本书的容量解决了所有问题。
- 人工智能风暴袭来,机器人、自动驾驶汽车这样的嵌入式设备也热度渐长。毫无疑问,现在,嵌入式设备也需要高效的神经网络加持。 人工智能风暴袭来,机器人、自动驾驶汽车这样的嵌入式设备也热度渐长。毫无疑问,现在,嵌入式设备也需要高效的神经网络加持。
- 从2013年起,世界许多国家政府,尤其是发达国家纷纷调研人工智能对社会、经济可能带来的颠覆性影响,相继发布符合自身国情的人工智能战略,目标直指第四次工业革命的全球竞争。人工智能何去何从?在这场事关未来的技术革命中,我们的机会在哪里?优势和短板分别是什么? 从2013年起,世界许多国家政府,尤其是发达国家纷纷调研人工智能对社会、经济可能带来的颠覆性影响,相继发布符合自身国情的人工智能战略,目标直指第四次工业革命的全球竞争。人工智能何去何从?在这场事关未来的技术革命中,我们的机会在哪里?优势和短板分别是什么?
- PyTorch 1.2.0 正式发布了!官方在GitHub上发布更新文档,详细介绍了此次升级在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进,一起来看看吧。 PyTorch 1.2.0 正式发布了!官方在GitHub上发布更新文档,详细介绍了此次升级在JIT、ONNX、分布式、性能以及前端等方面的大量改进,一起来看看吧。
- 从本质上讲,采购离不开关系。无论是管理供应商还是管理利益相关者,任何采购组织的成功都在很大程度上依赖于建立人与人之间的关系。尽管如此,许多采购专业人员没有在与人相关的部分投入足够的时间。许多宝贵时间花费在了例如数据收集,报告,交易活动,紧急情况处理等任务上,阻碍了他们专注于人际关系上,后者本可以产生更多价值和更好结果。这个问题并不是新问题,而采购中的自动化技术,或者更确切的讲是RPA技术,能... 从本质上讲,采购离不开关系。无论是管理供应商还是管理利益相关者,任何采购组织的成功都在很大程度上依赖于建立人与人之间的关系。尽管如此,许多采购专业人员没有在与人相关的部分投入足够的时间。许多宝贵时间花费在了例如数据收集,报告,交易活动,紧急情况处理等任务上,阻碍了他们专注于人际关系上,后者本可以产生更多价值和更好结果。这个问题并不是新问题,而采购中的自动化技术,或者更确切的讲是RPA技术,能...
- 2019年,RPA突然火了。这个不算新概念的技术,在各种时代背景的加持下,迅速燎原,一时间风光无限。那么,如此热闹的市场环境能否容纳如此多的玩家?RPA对企业的价值点在哪里?什么样的创新企业才能最终赢得市场的认可?只有追本溯源,才能看清楚这一场RPA狂欢的未来走向。1000亿美元的大市场当年RPA为何不火?技术不成熟只是一方面,更多还在需求没那么迫切。本世纪初,人口红利远比现在丰富,信息化程... 2019年,RPA突然火了。这个不算新概念的技术,在各种时代背景的加持下,迅速燎原,一时间风光无限。那么,如此热闹的市场环境能否容纳如此多的玩家?RPA对企业的价值点在哪里?什么样的创新企业才能最终赢得市场的认可?只有追本溯源,才能看清楚这一场RPA狂欢的未来走向。1000亿美元的大市场当年RPA为何不火?技术不成熟只是一方面,更多还在需求没那么迫切。本世纪初,人口红利远比现在丰富,信息化程...
- 虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list。建议Oral的文章一定要去读一读。 虽然ICCV2019已经公布了接收ID名单,但是具体的论文都还没放出来,为了让大家更快得看论文,我们汇总了目前已经公布的大部分ICCV2019 论文,并组织了ICCV2019论文汇总开源项目(https://github.com/extreme-assistant/iccv2019),目前已经收集到70篇论文,其中10篇Oral,13篇开源,见下方list。建议Oral的文章一定要去读一读。
- 目标检测中存在两个非常重要的性能:精度和速度,特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了盘点。 目标检测中存在两个非常重要的性能:精度和速度,特指mAP和FPS。本文便对mAP最高的目标检测算法进行了盘点。
- 5 月中,国际顶级学术会议 ACL 2019 放榜,本次大会共收到 2906 份论文投稿,再创自然语言处理顶会新记录,而最终收录论文数为 660 篇,总体接收率为 22.7%。日前,ACL 又在官方博客上发布文章对论文的相关数据进行了分析。 5 月中,国际顶级学术会议 ACL 2019 放榜,本次大会共收到 2906 份论文投稿,再创自然语言处理顶会新记录,而最终收录论文数为 660 篇,总体接收率为 22.7%。日前,ACL 又在官方博客上发布文章对论文的相关数据进行了分析。
- 人工智能(AI)和机器学习的出现——有效地利用技术实现流程自动化,并在经验和数据的基础上做出决策——自互联网出现以来最大的工作变革,是福还是祸?这取决于个人的看法。AI取代人工国家统计局对2000万人的工作进行了分析,约7.4%的职位被认为很可能被自动化所取代,而大多数参与Harvey Nash调查的技术领导人表示,预计公司至少有10%的职位在未来五年内被取代。对于雇主来说,这是一个挑战,尤... 人工智能(AI)和机器学习的出现——有效地利用技术实现流程自动化,并在经验和数据的基础上做出决策——自互联网出现以来最大的工作变革,是福还是祸?这取决于个人的看法。AI取代人工国家统计局对2000万人的工作进行了分析,约7.4%的职位被认为很可能被自动化所取代,而大多数参与Harvey Nash调查的技术领导人表示,预计公司至少有10%的职位在未来五年内被取代。对于雇主来说,这是一个挑战,尤...
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