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深度学习模型
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深度学习三巨头之一 Yann LeCun:大语言模型带不来 AGI
极客公园
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10月前
当今世界,Yann LeCun 、Geoffrey Hinton 以及 Yoshua Bengio 三位科学家并称为深度学习三巨头。值得注意的是,三巨头之中,LeCun 对于 AI 发展所持的态度是最为乐观的。此前在马斯克提出「人工智能给人类文明带来了潜在风险」时,LeCun 曾公开反驳,认为人工智能远未发展
利用大模型赋能业务,亚马逊搜索团队在深度学习领域取得突破 | 速途网
速途网
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11月前
速途网5月26日讯(报道:乔志斌)亚马逊的M5搜索团队利用深度学习技术为公司内各个团队提供智能化的数据分析,通过构建了大规模模型,通过亚马逊云科技的服务运行这些深度学习实验。团队使用多种服务构建、训练和部署多模态的机器学习模型,使亚马逊的各个团队能够利用这些模型,为其机器学习应用程序提供强大的深度学习能力。亚马逊的搜索
评估深度学习模型以预测表观基因组概况 - IT思维
IT思维
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1年前
公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮深度学习已经能够成功预测 DNA 序列的表观基因组图谱。大多数方法将此任务定义为二元分类,依赖峰值调用者来定义功能活动。最近,出现了定量模型来直接预测实验覆盖值作为回归。随着具有不同架构和训练配置的新
一个基于深度学习的框架,可用于有效生成细胞内代谢的动力学模型 - IT思维
IT思维
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1年前
公众号/ ScienceAI(ID:Philosophyai) 编辑 | 萝卜皮代谢动力学模型通过机械关系将代谢通量、代谢物浓度和酶水平联系起来,使其对于理解、预测和优化生物体的行为至关重要。然而,由于缺乏动力学数据,传统的动力学建模通常只产生很少或没有具有理想动力学特性的动力学
贝叶斯深度学习:一个统一深度学习和概率图模型的框架
雷锋网
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2年前
作者 | 王灏整理 | 维克多人工智能(AI)的进展显示,通过构建多层的深度网络,利用大量数据进行学习,可以获得性能的显著提升。但这些进展基本上是发生在感知任务中,对于认知任务,需要扩展传统的AI范式。4月9日,罗格斯大学计算机科学系助理教授王灏,在AI TIME青年科学家——AI 2000学者专场论坛上,分享了一种基
大规模语言模型、类脑芯片、量子AI,这就是后深度学习时代的AI未来吗
砍柴网
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2年前
大规模语言智能如何为 商业 搭建桥梁?AI计算的未来突破在于类脑芯片吗?当人工智能遇上量子计算,又会展现出怎样的场景?作为WAIC期间内容最硬核、最受AI开发者关注的技术活动,今年的WAIC·AI开发者论坛以「后深度学习的AI时代」为主题,邀请到了全球最具影响力的学术泰斗、企业高管、技术专家为
PyTorch 指南:17个技巧让你的深度学习模型训练变得飞快!
雷锋网
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3年前
译者:AI研习社( 季一帆 、 abceefdda ) 双语原文链接: Faster Deep Learning Training with PyTorch – a 2021 Guide 如果你正在 pytorch 中训练深度学习
深度学习模型那么多,科学研究选哪个?
雷锋网
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4年前
以深度学习为代表的机器学习技术,已经在很大程度颠覆了传统学科的研究方法。然后,对于传统学科的研究人员,机器学习算法繁杂多样,到底哪种方法更适合自己的研究问题,常常是一大困扰。从2006年到2020年,这15年内,深度学习经历了发展期、爆发期,期间诞生了许多算法原理,众多神经网络也在多项人类任务上都表现优异。例如,201
元戎启行深度学习网络模型和推理引擎让“砖头”跑出L4
雷锋网
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4年前
自动驾驶作为一个技术前沿阵地,业内人士一直在不断探索与突破。雷锋网(公众号:雷锋网) 获悉,近日,L4级自动驾驶解决方案提供商元戎启行的一篇关于3D物体检测的论文被CVPR 2020收录,论文题为 “HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Objec
在深度学习模型的优化上,梯度下降并非唯一的选择
雷锋网
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4年前
雷锋网(公众号:雷锋网) AI科技评论按 :如果你是一名机器学习从业者,一定不会对基于梯度下降的优化方法感到陌生。对于很多人来说,有了 SGD,Adam,Admm 等算法的开源实现,似乎自己并不用再过多关注优化求解的细节。然而在模型的优化上,梯度下降并非唯一的选择,甚至在很多复杂的优化求
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