發(fā)布時(shí)間：2019-10-29

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neural network，DNN）等專業(yè)領(lǐng)域開拓了研究工作。谷歌發(fā)表了許多具有里程碑意義的論文，如“Cat Paper”（Le et al.，2011）和“Google Translate Paper

發(fā)布時(shí)間：2019-09-28

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【財(cái)新網(wǎng)】（特派舊金山記者 張琪）聯(lián)想集團(tuán)副總裁、聯(lián)想研究院人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人徐飛玉表示，目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）的“黑盒子”特性，阻礙了人工智能的落地和商業(yè)化。只有人類理解了AI的決策過程，才

發(fā)布時(shí)間：2019-07-02

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特征，從這個(gè)角度類比，相同水平的兩個(gè)人的思想交流，就類似于對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)中相互“爭(zhēng)辯”的兩個(gè)DNN，通過對(duì)GAN訓(xùn)練過程的觀察進(jìn)行總結(jié)，也可以推出指導(dǎo)人際之間思想交流的法則。 將思想史分散成一個(gè)個(gè)聰明人

發(fā)布時(shí)間：2019-04-26

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面的專利申請(qǐng)最多，比2011年增長(zhǎng)24%，排在第二位和第三位的分別是自然語言處理以及語音處理。 ? 在自然語言處理方面，涌現(xiàn)出現(xiàn)了很多開源的模型例如 ELMo, BERT, MT-DNN 和GPT-2

發(fā)布時(shí)間：2019-04-02

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求的關(guān)鍵技術(shù)，但很難準(zhǔn)確地在大型集群上實(shí)現(xiàn)很高的可擴(kuò)展性。 ? 在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型在各領(lǐng)域（如物體檢測(cè)，語言翻譯等）都取得了令人矚目的成果。然而，隨著DNN模型和數(shù)據(jù)集的增

發(fā)布時(shí)間：2019-02-18

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了DNN技術(shù)在ML領(lǐng)域之外的應(yīng)用。 ? 原文： https://arxiv.org/abs/1902.04250v1 ? 基于CMH-ECC技術(shù)的高效人臉圖像檢索 ? ? 研究人員提出了一種新的深度糾

發(fā)布時(shí)間：2019-02-03

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實(shí)現(xiàn)快速并行，層數(shù)還可以增加到比較深，充分發(fā)掘DNN模型的特性，提升模型準(zhǔn)確率。同時(shí)，在NLP任務(wù)上，還比CNN和RNN的性能都普遍要好，它不為王，誰為王。 ? 大數(shù)據(jù)文摘之前與百度NLP聯(lián)合出品了一

發(fā)布時(shí)間：2018-11-27

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規(guī)級(jí)SoC，集成了CPU、GPU，以及DNN和CV加速器，還有多路ISP和傳感器集成功能。如此高性能的芯片同時(shí)還做到了相對(duì)的低功耗（30-60瓦）?？梢哉f，這款為自動(dòng)駕駛定制的芯片，目的就是取代當(dāng)前智