学习

​机器学习能够处理海量数据，解决复杂场景下的科学难题，带领科学探索抵达过去无法触及的新领域。比如 DeepMind 用人工智能软件 AlphaFold 对科学界已知的几乎所有蛋白质…

开篇 前几日与一位从事开发3年的朋友小李聊天，得知他所在的企业正在进行机器学习相关的项目。最近，他接到了一个任务，就是将训练好的机器学习模型进行部署。这可愁坏了小李，他接触机器学习…

​译者 | 李睿 审校 | 孙淑娟​ 随着机器学习成为人们每天都在使用的很多应用程序的一部分，人们越来越关注如何识别和解决机器学习模型的安全和隐私方面的威胁。 &nbsp…

今天给大家简单介绍一下TensorFlow深度学习框架，欢迎互相交流学习！ 1、TensorFlow简介 官方解释：“TensorFlow是一个开源软件库，主要用于各种感知和语言理…

传感器内多任务学习不仅是生物视觉的关键优点，也是人工智能的主要目标。然而，传统的硅视觉芯片存在大量时间以及能量开销。此外，训练传统的深度学习模型在边缘设备上既不可扩展也不可负担。 …

​译者 | 朱先忠 审校 | 孙淑娟 迁移学习是机器学习的一种类型，它是一种应用于已经训练或预训练的神经网络的方法，而且这些预训练的神经元网络是使用数百万个数据点训练出来的。 该技…

译者 | 朱先忠 审校 | 孙淑娟 机器学习中的决策树 现代机器学习算法正在改变我们的日常生活。例如，像BERT这样的大型语言模型正在为谷歌搜索提供支持，GPT…

一、研究背景 监督学习（Supervised Learning）​ 我们知道模型训练的目的其实是学习一个预测函数，在数学上，这可以刻画成一个学习从数据 (X) 到标注 (y) 的映…

近年来，图神经网络（GNN）取得了快速、令人难以置信的进展。图神经网络又称为图深度学习、图表征学习（图表示学习）或几何深度学习，是机器学习特别是深度学习领域增长最快的研究课题。本次…

Transformer模型自发布后，很快就成了自然语言处理和计算机视觉领域在有监督学习设置下的主流神经架构。 虽然Transformer的热潮已经开始席卷强化学习领域，但由于RL本…

​自监督学习使计算机能够观察世界，通过学习图像、语音或文本的结构来了解世界。这推动了人工智能最近的许多重大进展。 尽管世界科研人员在该领域投入大量精力，但目前自我监督学习算法从图像…

arXiv论文“Tackling Real-World Autonomous Driving using Deep Reinforcement Learning“，上传于2022年…