“融新汇智 竞促发展” 第三届中国人工智能大赛即将启动
“融新汇智 竞促发展” 第三届中国人工智能大赛即将启动AI都会写灵魂Rap了?Transformer跨界说唱,节奏、流畅度都不在话下
Rapper 要酝酿一整天的歌词,AI 或许几分钟就能写出来。给你一段 Rap,你能看出这是 AI 写的吗? [图片] 仔细品味,也能发现这段词中的美中不足之处Swin Transformer为主干,清华等提出MoBY自监督学习方法,代码已开源
来自清华大学、西安交大、微软亚研的研究者提出了一种称为 MoBY 的自监督学习方法,其中以 Vision Transformer 作为其主干架构,将 MoCo一天狂揽2000+星,微软面向初学者ML课程来了,完全免费
适合所有初学者的经典机器学习课程。机器之心报道,编辑:陈萍。 微软机器学习课程(Machine Learning for Beginners, Curricul用「最好的语言」PHP,做一个机器学习数据集
使用 PHP 为机器学习准备数据集。 机器之心报道,编辑:陈萍。机器学习是一门通过数据来教计算机解决问题的科学,而不是编写序列算法,让指令逐个执行。 一般来说,数十亿行代码训练,GitHub原生AI代码生成工具上线,网友:要终结编程?
AI 编程辅助工具 Copilot:微软、OpenAI、GitHub 三家联合打造。 机器之心报道,机器之心编辑部。GitHub Copilot 是一个 AI谷歌提出「卷积+注意力」新模型,超越ResNet最强变体!
Transformer跨界计算机视觉虽然已取得了一些不错的成绩,但大部分情况下,它还是落后于最先进的卷积网络。 现在,谷歌提出了一个叫做 CoAtNets的模型猛男把400+条猫咪叫声做成数据集,可识别猫咪的3种不同状态丨开源
这年头,就连 喵星人也有自己的语音数据集了。没错,来自米兰大学计算机系的几位猛男,和生物系、兽医系的小伙伴们一起,收集了21只猫咪的400+条语音数据,做了个猫北大95后「AI萝莉」回来了,一次中8篇顶会论文的她,现在达摩院开源7大NLP模型
曾有一位北大硕士生,在校期间一次性在国际顶会ACL中标 8篇论文,其中2篇一作,还登上了知乎热搜。 [图片] 在那次热搜之后,这位“论文大户”似乎逐渐销声匿迹。支持Transformer全流程训练加速,最高加速3倍!字节跳动LightSeq上新
Transformer 已经成为众多 NLP 任务以及部分 CV 任务的主流模型,但由于硬件资源匮乏,很多高校实验室或者公司都无法训练很大的模型,而降低批处理大年轻的LeCun、吴恩达长啥样?升级版StyleGAN告诉你
来自以色列特拉维夫大学的研究者在生成图像方面又有了新的升级,所用方法在保留源图像身份的同时,在细节编辑上实现了更精细的效果。机器之心报道,机器之心编辑部。 英伟全方位支持图文和音视频、100+增强功能,Facebook开源数据增强库AugLy
Facebook 近日开源了数据增强库 AugLy,包含四个子库,每个子库对应不同的模态,每个库遵循相同的接口。支持四种模态:文本、图像、音频和视频。机器之心报DeepMind大神Silver联手Sutton论证无限猴子原理:用强化学习就能搞定通用人工智能!
DeepMind最近研究了一下大自然,于是决定把「达尔文主义」应用在AI上面。首先给AI设定一个奖励,等AI学会如何把奖励做到最大化,它就是个出色的人工智能代理ResNet也能用在3D模型上了,清华「计图」团队新研究已开源
用AI处理二维图像,离不开卷积神经网络(CNN)这个地基。 不过,面对三维模型,CNN就没有那么得劲了。 主要原因是,3D模型通常采用网格数据表示,类似于这样:AI杀入斗地主领域,快手开发DouZero对标AlphaZero,干掉344个AI获第一
AlphaGo在围棋界大杀四方时就有人不服:有本事让AI斗地主试试? 试试就试试。 快手团队开发的斗地主AI命名为 DouZero,意思是像AlphaZero一纯Rust编写的机器学习框架Neuronika,速度堪比PyTorch
这是一个用 Rust 编写的机器学习框架,与 PyTorch 类似,现已实现最常见的层组件(dense 层、dropout 层等),速度堪比 PyTorch。机MIT类人机器人开始耍杂技了,看这个后空翻它漂亮么?
最近,各式机器人可以说是十分火热了。今年,腾讯发布了多模态四足机器人 Max,继 Max 之后,轮腿式机器人 Ollie,也能完成跳跃、360 度空翻等高难度动Keras正式从TensorFlow分离:结束API混乱与耗时编译
以后在本地运行 Keras Bazel 测试将不再花费几小时,只需要几分钟。对于深度学习领域的从业者而言,Keras 肯定不陌生,它是深度学习的主流框架之一。2这个登上Nature封面的「群体学习」,无需中央协调员,比联邦学习更优秀
如今,在一些疾病的诊断领域,AI的 准确率已经超过了医生。靠谱的诊断结果背后,是建立海量数据集上的机器学习。 但实际上,可用于训练的医疗数据非常 分散,想要把世1.3亿突触、数万神经元,谷歌、哈佛发布史上最强三维人脑地图
包含 1.3 亿个突触、数万个神经元、1.4 PB 的人类脑组织小样本渲染图,谷歌和哈佛研究团队发布了一份迄今最大的「H01」人脑成像数据集。2020 年 1
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