NeurIPS 2018 | 騰訊AI Lab:可自適應於不同環境和任務的強化學習方法
本文是由南加州大學和騰訊 AI Lab 合作發表於 NeurIPS 2018 的 Spotlight 論文之一 ,這項工作研究了同時在不同環境(Env)和不同任務(Task)之間遷移的問題,目的是利
本文是由南加州大學和騰訊 AI Lab 合作發表於 NeurIPS 2018 的 Spotlight 論文之一 ,這項工作研究了同時在不同環境(Env)和不同任務(Task)之間遷移的問題,目的是利
用一個例子來說明,當我們輸入手寫的 3 的圖的時候,輸出層的值可能並不是我們預期,因為權重和偏移量都是我們隨機選取的。 所以需要一個成本函式來告訴電腦使用該資料模型是否正確。
首先看一下什麼是一般的 normalization: 在機器學習中,我們需要對輸入的資料做預處理, 可以用 normalization 歸一化 ,或者 standardization 標準化, 用來
本文由**羅周楊[email protected] **原創,轉載請註明原作者和出處。 原文連結:luozhouyang.github.io/deepseg
未來一週,AI 頂會 NeurIPS 2018 將於當地時間 12 月 2 日-8 日在加拿大蒙特利爾舉行。2016 年有 5000 人註冊參加該會議,2017 年參會人數飆升至 8000,今年則出現了 11
神經網路結構圖 經過幾次分享我們已經設計好了神經網路圖,今天有所學過的線性代數來整理我們的模型,所以一下我們有時間可以複習一下線性代數代數的知識。 相當在這個神經
自動求導/自動微分 在離騷的資料裡面,求導對應為微分。 Central to all neural networks in PyTorch is the autograd package. Let’s
jamesonatfritz 想解決神經網路的過引數化問題,想要建立體積小但效能優的神經網路。他所試驗的第一個任務便是藝術風格遷移。 GitHub 連結:https://github.com/
近日,Facebook 釋出文章,介紹了一項新研究,該研究提出了一種使人工智慧模型高效執行的方法,從根本上優化了浮點運算。 近年來,計算密集型的人工智慧任務推動了各種用於高效執行這些強大的新型系統的定
分類問題中如果資料量不大的情況下用SVM會多一些。 做排序的話用LR和NN比較多,像GBDT這種模型也是可以輸出概率值。 在噪聲的影響下,閾值y會有很多的浮動,如
神經網路能解決非線性的複雜的模型問題,而且通過增加網路的層數將具備更加強大的學習能力,另外如果再改造改造層的結構則變成各類深度學習模型,例如CNN RNN之類的。 神經網路一般被用來捕捉複雜情況下的特徵,比
本文( 《三種提升一對多多語言翻譯策略》 )是搜狗和中科院自動化所合作發表在 EMNLP 2018 上的工作。搜狗翻譯目前採用業界領先的神經網路機器翻譯框架支援 60 種以上不同語言之間的互譯,考慮
近日,由 Aston Zhang、李沐等人所著圖書《動手學深度學習》放出了線上預覽版,以供讀者自由閱讀。這是一本面向在校學生、工程師和研究人員的互動式深度學習書籍。 線上書地址:https://z
來源:https:// arxiv.org/pdf/1811.0360 0.pdf 編譯:Bot 編者按:談到加速模型訓練,平行計算現在已經成為一個人人可以信手拈來的術語和技巧——
作者:Daniel Rothmann 編譯:weakish 這兩年來AI,特別是深度學習發展迅猛,我們在影象和視訊處理方面看到了大量AI技術的應用。儘管AI進入音訊世界的步伐要晚一點,我們同樣