IT思维

运行深度神经网络对计算能力、能耗及磁盘空间要求甚高，智能手机的计算资源十分有限，需要多种优化才能高效运行深度学习应用。

虽然强化学习问题的一般形式可以有效地推理不确定性，但强化学习和概率推断的联系并不是很明显。

音箱大战过后，语音生态之争已在巨头间拉开序幕。

2017 年 5 月份，前微软人工智能首席科学家、IEEE Fellow 邓力离职，加盟华尔街对冲基金公司 Citadel

你是如何骑自行车出门的？强化学习模型要如何模仿？

自20世纪50年第一台“会思考的机器”在一间地下室诞生开始，教计算机如何去“看”就一直是研究者所追求的目标。

最优化是指由变量x构成的目标函数f(x)进行最小化或最大化的过程。在机器学习或深度学习术语中，通常指最小化损失函数J(w)，其中模型参数w∈R^d。

为什么这样的情况经常出现？我们该如何避免让那些聪明且有天赋的人在这样无效的工作上浪费自己的时间和精力呢？

目前研究人员们已经在八个主体上进行了实验，并可以可靠的最大化实验对象停留在半梦半醒之间的时间，同时可以塑造他们此时微型梦境的内容。

去年5月，谷歌推出了第二代TPU芯片，这是一个自定义开发的深度学习加速芯片，不少人认为有望成为英伟达GPU的替代品。

什么是集成方法？集成方法是一种机器学习技术，他结合了多个基本模型，目的是获取一个最佳预测模型。

本文就将介绍这两年来我所学到的经验。

机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。

人脸识别作为深度学习最具代表性的技术之一，近年来得到了飞速的发展，无论是在精度、速度和规模上都有了极大的提高。

社会人类学家提出，应使用具有开放性合作式的游戏来测试人工智能，例如《龙与地下城》。

那是什么使得 GAN 和 VAE 的联系不够显然呢？

我们都知道变色龙可以改变皮肤的颜色纹理，而如今深度学习技术甚至可以做到将一只猫的图像同时转变为狗、甚至狮子和老虎的图像。

Chen等人报道了另一种排名很靠前的方法。其基本思想是利用人工制作的特征将激光雷达点云投影到基于体素的RGB地图上，如密度、最大高度和一个具有代表性的点强度。

因其强大的表征能力，除图像分类以外，包括目标检测和人脸识别在内的许多计算机视觉应用都得到了性能提升。

想在夜里获得视野并不是什么难事，如今 红外技术的发展已经非常成熟。

中兴“告急”再次敲响了中国芯缺失的警钟。

本研究提出的模型由两个卷积网络（ConvNet）构成——外观流和动态流，二者分别经过预训练，用于目标识别和光流预测。

正在让这个时代激动不已，但也正引发不少担忧。被誉为机器学习之父的美国三院院士、伯克利教授Michael I.Jordan昨天在美国知名科技媒体Medium上，难得的发布了他的第一篇文章。

这篇文章将介绍几种用于机器学习探索性数据分析的数据类型，以便正确的把握和利用数据。

通过采用互联网功能的安全摄像头，可能会给您的家庭网络和宽带连接带来持续不断的视频流。