AI学院

AI与深度学习的下一代发展方向:深度强化学习

AI学院AI与深度学习的下一代发展方向:深度强化学习

强化学习非常适合实现自主决策,相比之下监督学习与无监督学习技术则无法独立完成此项工作。强化学习在人工智能领域长久以来一直扮演着小众性角色。...

AI学院 / 2018-03-11

人工智能创业调查: 招聘动辄百万起,人才荒成最大壁垒

AI学院人工智能创业调查: 招聘动辄百万起,人才荒成最大壁

对AI领域的创业公司、大公司来说,能够获取顶级AI人才并且有人才的持续输送能力十分重要。而在抢人层面,初创公司面临着不小的压力。...

AI学院 / 2018-03-05

AI视野:无心插柳AI学会情感分析、通过机器学习让医疗保据更好用

AI学院AI视野:无心插柳AI学会情感分析、通过机器学习让医疗

OpenAI的研究人员惊讶地发现,一个被训练用来预测亚马逊评论文本中下一个字符的神经网络自学了情感分析,这种无监督学习是机器学习研究者的梦想...

AI学院 / 2018-03-03

清华:目前全球AI专家仅18107人!成AI最佳学习时机!

AI学院清华:目前全球AI专家仅18107人!成AI最佳学习时机!

根据清华AMiner团队发布的《AI与自动驾驶》的报告显示,现在的人工智能领域,在全球拥有着18107位研究的专家学者,按照性别来看,其中男性有17231人,而女性仅仅876人。...

AI学院 / 2018-02-24

二十大Python人工智能与机器学习开源项目,TensorFlow升为榜首

AI学院二十大Python人工智能与机器学习开源项目,TensorFlow

我们更新了 Python 下的各大顶级人工智能与机器学习项目。TensorFlow 凭借着三位数的贡献者增长量成为新的冠军,Scikit-learn 虽然跌落至第二,但仍然拥有相当庞大的贡献者群体...

AI学院 / 2018-02-21

论文深度解读:神经网络修剪最新研究进展

AI学院论文深度解读:神经网络修剪最新研究进展

本文解读了两篇近期关于神经网络修剪的论文,分别是 L_0 正则化方法和 Fisher 修剪方法。作者对两种方法的工作机制进行了精简的总结和解释,可以帮助我们快速领会论文的方法论思...

AI学院 / 2018-02-20

【解读】神经网络“剪枝”的两个方法

AI学院【解读】神经网络“剪枝”的两个方法

本文介绍了两篇自动学习神经网络架构方向的最新方法,他们主要是通过计算扔掉一些参数/特征来实现的。第一篇L0方法看起来像是一个更简单的优化算法,第二篇Fisher修剪法论文来自...

AI学院 / 2018-02-19

让人工智能研究走在世界前沿,让个体跟世界深度连接

AI学院让人工智能研究走在世界前沿,让个体跟世界深度连接

你心目中的计算机研究员都是什么样子的?一天到晚除了敲代码就是写Paper? 本文科学匠人的主人公——微软亚洲研究院研究员张富峥就用自身经历打破了人们的这一刻板印象,他的生活...

AI学院 / 2018-02-12

春节囤货清单 | 15篇近期值得读的AI论文

AI学院春节囤货清单 | 15篇近期值得读的AI论文

15篇近期值得读的AI论文...

AI学院 / 2018-02-08

转型人工智能,你需要掌握的八大神经网络

AI学院转型人工智能,你需要掌握的八大神经网络

机器学习可以解决人类不能直接用编程来应对的复杂难题,因此,我们喂给机器学习算法大量的数据,以期得到想要的答案。...

AI学院 / 2018-02-05

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