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  • 人工神经网络有多强大 即将秒杀人类6大领域

    人工神经网络有多强大 即将秒杀人类6大领域

    五年前,研究人员在能够解读图像的软件的准确性上有了一次突如其来但大幅度的飞跃,其背后的人工神经网络支撑了我们现在在人工智能行业所看到的繁荣景象。然而,我们仍远未达到《终结者》或《黑客帝国》中所描述的那种现实。目前,研究人员正试图把重点放在怎样教机器把一件事做到极致。与人脑同时处理多个事物的大脑不同,机器人必须以线性的方式“思考”。无论如何,在某些领域,人工智能已经打败了人类。深度神经网络已经学会了交谈、驾驶汽车、玩电子游戏、下围棋、画画,以及帮助探索科...

  • Yelp训练了个神经网络来debug,然后就被这个AI删库了

    Yelp训练了个神经网络来debug,然后就被这个AI删库了

    大数据文摘出品作者:蒋宝尚Yelp最近又火了一把,基于一次失败的“被删库”体验。这家全球最大美食点评公司最近忽然挂了,并且持续了一段时间。而其崩溃的原因2天前因为新版本的上线水落石出,Yelp似乎训练了一个神经网络来debug,然后这个具有“极度智能”工具,把数据库中所有的数据都删了。为此,Yelp 在APP store中向近期可能感到体验不畅的各位用户致歉,更新中的说明表示,为了解决此问题,他们将不得不进行回滚(Roll ba...

    资讯 2020-03-20 4017 0 Yelp神经网络debugAI
  • 人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统

    人工神经网络的初衷也非“逼真”地描写真实神经系统

    人工智能的物质基础早在1950年代,就出现了两种争论激烈的观点:一种认为计算机是处理思维符号的系统,另一种认为是对大脑建模的媒介;一种致力于用计算机示例世界的形式化表达,另一种则仿真神经元的交互;一种把问题解决当作智能的范型;另一种强调学习;一种使用逻辑,另一种基于统计;一种是哲学上理性主义和还原主义的继承者,另一种将自己视作神经科学。事实上,它们分别代表了符号主义学派和连接主义学派。心理学中,定位于复杂思维与神经元之间的符号层次的理论很重要。符号是思维的材料,但也是物质的样...

  • 100行Python代码,轻松搞定神经网络

    100行Python代码,轻松搞定神经网络

    大数据文摘出品来源:eisenjulian编译:周家乐、钱天培用tensorflow,pytorch这类深度学习库来写一个神经网络早就不稀奇了。可是,你知道怎么用python和numpy来优雅地搭一个神经网络嘛?现如今,有多种深度学习框架可供选择,他们带有自动微分、基于图的优化计算和硬件加速等各种重要特性。对人们而言,似乎享受这些重要特性带来的便利已经是理所当然的事儿了。但其实,瞧一瞧隐藏在这些特性下的东西,能更好的帮助你理解这些网络究竟是如何工作的。所以今天,文摘菌就来手把...

    资讯 2020-03-20 6275 0 神经网络代码python
  • 八篇 NeurIPS 2019

    八篇 NeurIPS 2019

    新智元推荐来源:专知 (ID:Quan_Zhuanzhi)【新智元导读】最近,人工智能和机器学习领域的国际顶级会议 NeurIPS 2019 接收论文公布,共有 1428 篇论文被接收。为了带大家抢先领略高质量论文,本文整理了八篇 NeurIPS 2019 最新 GNN 相关论文,并附上 arXiv 论文链接供参考。1.Approximation Ratios of Graph Neural Networks for Combinatorial Problems作者:Ryom...

    资讯 2020-03-20 4037 0 神经网络arxiv
  • 从神经网络到全栈AI开发,原来AI还能这么用

    从神经网络到全栈AI开发,原来AI还能这么用

    2006 年起,伴随着深度学习技术的突破,人工智能开始以前所未有的速度在全球范围内快速发展,中国的人工智能技术与实际应用,更是真正走在了世界的前列。现在,人工智能应用已经在工业的各个领域落地结果,也正在逐渐深入到人们的日常生活中来。时间进入到移动互联网的下半场,在产业互联网的加持下,人工智能正在打造属于"智能"的产业闭环。无论是工业还是生活,从人工智能开始,到人工智能结束。万物互联和自动化等名词,正在成为人工智能领域迈向下一阶段的关键词。因此,未来一定是万...

  • Facebook这个神经网络用自然语言表示数学式,秒解微分方程!

    Facebook这个神经网络用自然语言表示数学式,秒解微分方程!

    新智元报道来源:arXiv等编辑:向学、大明【新智元导读】Facebook AI的研究人员将数学视为自然语言,并将数学简写拆分为基本单位,去训练神经网络,从而秒解微积分表达式,远超目前的商业软件(如Maple、Matlab、Mathematica)!具体的精妙思想跟操作是怎么样的呢?戳右边链接上新智元小程序了解更多!Facebook的神经网络也可以计算积分和求解微分方程啦!尽管其他的神经网络还没有超越简单的加减法和乘除法。这是怎么回事呢?让我们来一探究竟!近日,Faceboo...

  • 纯贝叶斯神经网络没有意义?OpenAI科学家何出此言?

    纯贝叶斯神经网络没有意义?OpenAI科学家何出此言?

    选自Buckman's Homepage作者:Carles Gelada、Jacob Buckman机器之心编译参与:魔王近日,OpenAI 研究科学家 Carles Gelada 发布推文,表示「贝叶斯神经网络没有意义」。一石激起千层浪,社区对此言论展开了激烈的讨论。那么贝叶斯神经网络真的没有意义吗?Carles Gelada 何出此言?我们来看这篇文章。2019 年 12 月 22 日 Carles Gelada 发布的推文。推文链接:https://twitte...

  • 清华用忆阻器制人工神经网络芯片,能效比GPU高两个数量级

    清华用忆阻器制人工神经网络芯片,能效比GPU高两个数量级

    他们构建了一个五层的卷积神经网络进行图像识别,获得了96%以上的高精度,结果显示,基于忆阻器的卷积神经网络比目前最先进的GPU的能效要高出两个数量级。传统的计算机将数据储存在内存中,然后传送到处理器运算。这种来回“搬运”数据的活动耗费能源和时间,被认为是冯 诺依曼计算架构的核心瓶颈。而人类的大脑却并非如此,而是直接在记忆体里计算。被认为具有“存算一体”潜力的忆阻器,因而成为类脑计算领域的热门器件。近日,清华大学微电子所、未来芯片...

  • 超越谷歌MobileNet!华为提出端侧神经网络架构

    超越谷歌MobileNet!华为提出端侧神经网络架构

    乾明 编辑整理量子位 报道 | 公众号 QbitAI同样精度,速度和计算量均少于此前SOTA算法。这就是华为诺亚方舟实验室提出的新型端侧神经网络架构GhostNet。GhostNet的核心是Ghost模块,与普通卷积神经网络相比,在不更改输出特征图大小的情况下,其所需的参数总数和计算复杂度均已降低,而且即插即用。在ImageNet分类任务中,GhostNet在各种计算复杂度级别上始终优于其他竞争对手,比如谷歌的MobileNet系列、旷视的ShuffleNet系列、IGCV3...