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人工智能開發(fā)者
人工智能學(xué)術(shù)
人工智能學(xué)術(shù)
異軍突起的聯(lián)邦學(xué)習(xí),為什么能夠進入國際標(biāo)準(zhǔn)流程?
8 月 12 日, IJCAI 「聯(lián)邦學(xué)習(xí)」研討會將如期而至!
叢末
07月20日 10:21
IJCAI
聯(lián)邦學(xué)習(xí)
微眾銀行
楊強 微眾
人工智能學(xué)術(shù)
日本東北大學(xué)小菅一弘教授:在教會機器人跳舞后,我們又有了更遠大的目標(biāo)丨CCF-GAIR 2019
人類與機器人的互動
黃善清
07月18日 14:33
機器人
小菅一弘
CCF-GAIR 2019
人工智能學(xué)術(shù)
Pytorch-Transformers 1.0 發(fā)布,支持六個預(yù)訓(xùn)練框架,含 27 個預(yù)訓(xùn)練模型
本文還有安裝教程!
叢末
07月17日 17:23
Github
PyTorch
transformer模型
自然語言處理
人工智能學(xué)術(shù)
香港中文大學(xué)(深圳)張大鵬教授:生物特征識別的新進展 | CCF-GAIR 2019
不止干貨,張教授演講中還夾雜了諸多寶貴的史料
黃善清
07月16日 10:55
張大鵬
生物特征識別
CCF-GAIR 2019
ccf-gair
人工智能學(xué)術(shù)
一文詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索(NAS)
一籮干貨來襲!
叢末
07月15日 18:29
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
機器學(xué)習(xí)
自然語言處理
人工智能學(xué)術(shù)
IJCAI 2019 將于中國澳門舉行,誠邀各位出席!
IJCAI 組委會發(fā)來寄語~
叢末
07月15日 18:29
人工智能
IJCAI
楊強 微眾
人工智能學(xué)術(shù)
ICLR 2019 | 如何理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化性能?谷歌認(rèn)為可以從「泛化鴻溝」入手
使用邊際分布來預(yù)測深度網(wǎng)絡(luò)的泛化鴻溝!
xyhncepu
07月15日 11:33
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
泛化鴻溝
邊際分布
人工智能學(xué)術(shù)
騰訊 AI Lab & Robotics X 主任張正友博士:計算機視覺的三生三世 | CCF-GAIR 2019
今年是中國人工智能四十年,在這四十年間發(fā)生了很多事情,聽聽張正友博士講一講計算機視覺的前世、今生和可能的未來。
汪思穎
07月13日 08:13
計算機視覺
ccf-gair
人工智能學(xué)術(shù)
星際2玩家們,你們很快就會在天梯上為DeepMind的論文做貢獻了
記得要去歐服
楊曉凡
07月11日 14:35
DeepMind
人工智能
強化學(xué)習(xí)
AlphaStar
人工智能學(xué)術(shù)
中國如何在開源芯片領(lǐng)域找到突破口?RISC-V 會是一個絕佳機會!
「Future can't be predicted,but it can be created」
叢末
07月11日 10:12
開源芯片
世界智能計算機大會
包云崗
RISC-V
人工智能學(xué)術(shù)
「國王-男人+女人=皇后」背后的詞類比原理究竟為何?| ACL 2019
有實驗論證的加持,比過去的解釋更為可靠!
MrBear
07月11日 10:11
自然語言處理
詞類比
詞嵌入
ACL 2019
人工智能學(xué)術(shù)
機器人基于圖像完成任務(wù)最有效的 RL 方法:無需預(yù)測未來,也無需嚴(yán)格假設(shè)!
讓機器人完成更復(fù)雜、更有趣的行為!
楊鯉萍
07月11日 09:44
人工智能
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SOLAR 算法
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人工智能學(xué)術(shù)
人工智能下一幕:復(fù)古與大一統(tǒng)丨CCF-GAIR 2019
中國人工智能學(xué)術(shù)界,首次公開舉辦的五大 AI 頂會華人主席交流會。
老王
07月08日 17:29
CCF-GAIR
全球人工智能與機器人峰會
人工智能
人工智能學(xué)術(shù)
不要引用「沒有免費的午餐定理」了
不要只顧引用不看原文
楊曉凡
07月08日 10:08
機器學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)
人工智能
數(shù)據(jù)集
人工智能學(xué)術(shù)
OpenMMLab 第二版發(fā)布:吸引業(yè)界「目光」的史上最完整的目標(biāo)檢測工具箱
關(guān)于新版 MMDetection
楊鯉萍
07月08日 09:33
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