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IEEE Fellow黃建偉：「網(wǎng)絡經(jīng)濟、群體智能」跨界融合，智慧城市的新風暴

對話清華黃民烈：借用自動駕駛分級定義AI對話系統(tǒng)，元宇宙虛擬伴侶或位于L5

全部人工智能開發(fā)者人工智能學術(shù)

人工智能開發(fā)者

谷歌發(fā)布TensorFlow 1.4版本：支持分布式訓練，迎來三大新變化

Google Developers blog正式撰文發(fā)布TensorFlow 1.4版本，此次的更新迎來幾個重大變化。

汪思穎
11月08日 17:20

tensorflow 谷歌
人工智能開發(fā)者

如何有效處理特征范圍差異大且類型不一的數(shù)據(jù)？

這個問題是典型的特征工程（Feature Engineering）的范疇，這個領(lǐng)域的奇淫巧技實在太多。

AI研習社
11月07日 18:54

數(shù)據(jù)集特征工程
人工智能開發(fā)者

機器學習應該準備哪些數(shù)學預備知識？

入門前先打好基礎~

AI研習社
11月07日 17:38

機器學習數(shù)學 Robin Shen
人工智能開發(fā)者

CCCV2017講習班筆記-基于圖像的大規(guī)模場景三維重建（下）

本文為下篇，內(nèi)容為第三章：稠密重建和第四章：稠密重建。

汪思穎
11月06日 09:48

CCCV 三維重建計算機視覺
人工智能開發(fā)者

CCCV2017講習班筆記-基于圖像的大規(guī)模場景三維重建（上）

本文為上篇，內(nèi)容為三維重建的簡介以及稀疏重建。

汪思穎
11月05日 12:16
人工智能開發(fā)者

用深度學習來解析夢境中出現(xiàn)的物體

機器學習和神經(jīng)科學的結(jié)合

汪思穎
11月02日 15:43

機器學習神經(jīng)科學
人工智能開發(fā)者

諾道醫(yī)學算法工程師王則遠：2017全球高校學生數(shù)據(jù)科學大賽（DSG）經(jīng)驗分享

美國斯蒂文斯理工學院數(shù)據(jù)科學碩士、諾道醫(yī)學算法工程師王則遠帶來的經(jīng)驗分享。

汪思穎
10月31日 16:14

數(shù)據(jù)科學經(jīng)驗分享
人工智能開發(fā)者

如何理解深度學習分布式訓練中的large batch size與learning rate的關(guān)系？

主要分為三個方面來介紹：1、理解SGD、minibatch-SGD和GD；2、large batch與learning rate的調(diào)試關(guān)系；3、實驗

汪思穎
10月24日 18:28

深度學習分布式
人工智能開發(fā)者

用深度學習（CNN RNN Attention）解決大規(guī)模文本分類問題 - 綜述和實踐

總結(jié)下文本分類領(lǐng)域特別是應用深度學習解決文本分類的相關(guān)的思路、做法和部分實踐的經(jīng)驗。

汪思穎
10月24日 17:41

深度學習文本分類
人工智能開發(fā)者

Kaggle亞馬遜比賽冠軍專訪：利用標簽相關(guān)性來處理分類問題

來看看冠軍選手的經(jīng)驗分享

汪思穎
10月23日 09:52

kaggle比賽
人工智能開發(fā)者

強化學習在生成對抗網(wǎng)絡文本生成中扮演的角色（Role of RL in Text Generation by GAN）（上）

文本生成模型的標準框架以及一些基礎知識。

汪思穎
10月16日 16:40

文本生成強化學習
人工智能開發(fā)者

如何理解Nvidia英偉達的Multi-GPU多卡通信框架NCCL？

NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的簡稱，它是一個實現(xiàn)多GPU的collective。

汪思穎
10月16日 11:43

英偉達 NCCL 深度學習
人工智能開發(fā)者

PyTorch vs. TensorFlow月度使用體驗總結(jié)

從安裝、使用、文件、社群等方面簡單對這兩種框架進行了對比。

汪思穎
10月16日 11:11

tensorflow pytorch
人工智能開發(fā)者

微軟攜手亞馬遜推出全新Gluon深度學習庫，全面支持符號式和命令式編程

微軟和亞馬遜又達成一致，攜手推出Gluon深度學習庫。

汪思穎
10月13日 12:22

微軟亞馬遜 Gluon
人工智能開發(fā)者

谷歌發(fā)布TensorFlow Lattice：得益于先驗知識，提升模型泛化能力

得益于先驗知識，提升模型泛化能力

汪思穎
10月12日 15:05

TensorFlow Lattice TensorFlow

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