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DeepFakes=假货制造机?一文告诉你深度伪造技术的发展现状!
DeepFakes=假货制造机?一文告诉你深度伪造技术的发展现状!
「深度伪造技术」是一种利用人工智能将现有图像、音频或视频中的人物替换成其他人的肖像的媒体,这种技术正在迅速发展。这令人很担忧,不仅因为这些假货可能被用来在选举中左右舆论,或将某人卷入犯罪,而且还因为它 ...
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常用 Normalization 方法的总结与思考:BN、LN、IN、GN
常用 Normalization 方法的总结与思考:BN、LN、IN、GN
我们将输入的 feature map shape 记为,其中N表示batch size,即N个样本;C表示通道数;H、W分别表示特征图的高度、宽度。这几个方法主要的区别就是在:1. BN是在batch上,对N、H、W做归一化,而保留通道 C 的维度。 ...
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浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享
浅谈模型压缩之量化、剪枝、权重共享
深度学习模型的应用必然要面对模型压缩的问题,训练出来的原始模型直接放到服务器或终端上跑是不明智的,因为有大量的算力可以省略!首先明确下模型压缩的概念,就是在尽可能不改变模型效果的情况下,减少模型的体积 ...
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胶囊网络显神威:Google AI和Hinton团队检测到针对图像分类器的对抗攻击
胶囊网络显神威:Google AI和Hinton团队检测到针对图像分类器的对抗攻击
对抗攻击(Adversarial Attack,指的是通过恶意输入欺骗模型的技术)正越来越多地被有"防御意识"的新攻击打破。实际上,大多数声称检测对抗性攻击的方法在发布后不久就被证伪了。为了打破这个魔咒,加州大学圣地 ...
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复工热力图:卫星发现了一个重要信号,中国正在“热”起来!
复工热力图:卫星发现了一个重要信号,中国正在“热”起来!
新冠肺炎疫情,让中国的经济运行在春节假期之后重启减缓。如今,每日新增确诊等各项疫情数据开始下行,在统筹好疫情防控和经济社会发展的要求下,精准有效的复工复产在各地展开。工业生产的恢复,也包括社会运行、生 ...
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FPGA大佬有哪些
FPGA大佬有哪些
从事 FPGA 研究的人,应该都知道FPGA领域在世界范围内的顶级学术会议有FPGA,FCCM,FPL和FPT。其中,FPGA每年在美国加州的 Monterey 举办,FCCM 每年在美国各个城市巡回,FPL 每年在欧洲巡回,FPT 每年则在亚洲巡回 ...
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基于深度学习的三维重建算法综述
基于深度学习的三维重建算法综述
目前,三维重建技术已在游戏、电影、测绘、定位、导航、自动驾驶、VR/AR、工业制造以及消费品领域等方面得到了广泛的应用。方法同样也层出不穷,我们将这些方法依据原理分为两类:基于传统多视图几何的三维重建算法 ...
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一个人能做好个人知识管理的底层逻辑
一个人能做好个人知识管理的底层逻辑
持续的学习是个人生存和发展的基础。但这个学习不是你觉得自己在学习,而是建立在有效学习方法上的高效知识获取。信息和知识爆炸,在一段时间和时期内,学习的内容必须聚焦,起码要在一个领域内成为专家。许多人最核 ...
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二阶梯度优化新崛起,超越 Adam,Transformer 只需一半迭代量
二阶梯度优化新崛起,超越 Adam,Transformer 只需一半迭代量
常见的最优化器,如 Adam、AdaGrad、SGD+Momentum 等,都是一阶的。但是二阶梯度的收敛速度相比它们就快了太多。近日,谷歌研究者联合普林斯顿大学等,提出了真正应用的二阶梯度最优化器 Shampoo,让这个理论上颇有 ...
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图神经网络三剑客:GCN、GAT与GraphSAGE
图神经网络三剑客:GCN、GAT与GraphSAGE
2019 年号称图神经网络元年,在各个领域关于图神经网络的研究爆发式增长。本文主要介绍一下三种常见图神经网络:GCN、GAT 以及 GraphSAGE。前两者是目前应用比较广泛的图神经网络,后者则为图神经网络的工程应用提供 ...
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无人机市场占比:美国第一,中国第二,但相差13倍
无人机市场占比:美国第一,中国第二,但相差13倍
从这次疫情期间无人机“无接触工作”应用效果来看,不难发现,它的重要性不言而喻。可以说,大到军事,小到居民生活,无人机的价值正在被无限放大。无人机起源于英国,最早仅在军事化方面使用。如今,随着传感器、通 ...
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AI 崛起的第九个年头,还有哪些大有可为的地方?
AI 崛起的第九个年头,还有哪些大有可为的地方?
从2012年算起,人工智能的再次爆发已经进入了第九个年头,人们对“人工智能是什么”也从最初的懵懂、憧憬、恐惧,逐渐走向深度的认识。在2018年人们还在讨论人工智能什么时候会再次进入寒冬,但到了2019年人们对“寒 ...
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深度学习预训练模型可解释性概览
深度学习预训练模型可解释性概览
近年来预训练模型(ELMo, GPT, BERT, XLNet, ALBERT 等)给许多 NLP 任务带来了显著的改进,但是有一个问题一直困扰着大家:被当做黑盒的神经网络到底是如何做的以及为什么会这样做?最近,人们对解决这个谜团越来越 ...
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2019 NLP大全:论文、博客、教程、工程进展全梳理
2019 NLP大全:论文、博客、教程、工程进展全梳理
在整个2019年,NLP领域都沉淀了哪些东西?有没有什么是你错过的?如果觉得自己梳理太费时,不妨看一下本文作者整理的结果。2019 年对自然语言处理(NLP)来说是令人印象深刻的一年。本文将着重讲述一些 2019 年我在 ...
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机器学习所需的工程量未来会大大减少
机器学习所需的工程量未来会大大减少
构建一个有用的机器学习产品需要创建大量的工程组件,其中只有一小部分涉及 ML 代码。构建生产级 ML 系统涉及到很多工作,比如构建数据管道、配置云资源和管理服务基础设施。传统上,ML 的研究主要集中于创建更好的 ...
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2020年:数据与AI 或帮助重塑医疗行业
2020年:数据与AI 或帮助重塑医疗行业
医疗保健行业正在经历一场令人难以置信的数字化转型,这场变革几乎改变了该行业的方方面面,使曾经不可能的事情成为可能,并重新定义了从诊断到治疗再到预防等程序。很明显,在未来几年里,这个行业将越来越多地被大 ...
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YOLO之父退出CV界表达抗议,拒绝AI算法用于军事和隐私窥探
YOLO之父退出CV界表达抗议,拒绝AI算法用于军事和隐私窥探
今天,AI学术界发生了一场大地震。YOLO算法作者Joseph Redmon在个人Twitter上宣布,将停止一切CV研究,原因是自己的开源算法已经用在军事和隐私问题上。这对他的道德造成了巨大的考验。YOLO是计算机视觉领域最知名的 ...
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不要犯战略性的失误——如何合理制定推荐系统的优化目标?
不要犯战略性的失误——如何合理制定推荐系统的优化目标?
本文要谈的是推荐系统的优化目标的问题。作为一名算法工程师来讲,最关心的往往是模型的创新、技术的演进。笔者在最开始工作的几年,也经历过这样的阶段,执着的追求于应用最新的技术,追踪最新的paper,更新最新的 ...
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超越BN和GN!谷歌提出新的归一化层:FRN
超越BN和GN!谷歌提出新的归一化层:FRN
目前主流的深度学习模型都会采用BN层(Batch Normalization)来加速模型训练以及提升模型效果,对于CNN模型,BN层已经上成为了标配。但是BN层在训练过程中需要在batch上计算中间统计量,这使得BN层严重依赖batch,造 ...
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新冠肺炎“识别”战,AI算法落地有多难?
新冠肺炎“识别”战,AI算法落地有多难?
人工智能从来没有像现在这么重要过!这段时间的疫情猛烈,AI每一次在医疗领域的落地都在帮助白衣天使拯救生命。从疫情预测到检测体温再到药物开发,人工智能争分夺秒,蓄势待发。更为准确的说是医疗AI公司们站了出来 ...
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LSTM之父发文:2010-2020,我眼中的深度学习十年简史
LSTM之父发文:2010-2020,我眼中的深度学习十年简史
在最近十年,大部分AI都是关于长期短期记忆(LSTM)的神经网络。世界本质上是序列性的,而LSTM彻底改变了序列数据处理,例如语音识别、机器翻译、视频识别,联机手写识别、机器人、视频游戏、时间序列预测、聊天机器 ...
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元学习与自然语言处理
元学习与自然语言处理
元学习 (meta learning),又被称作“学会学习” (learning to learn),是近期深度学习研究界的一大关注热点,旨在帮助新任务在缺乏训练样本的情况下快速学习 (rapid learning)、快速适应 (fast adaption)。前,随着 ...
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机器学习研究者的养成指南,吴恩达建议这么读论文
机器学习研究者的养成指南,吴恩达建议这么读论文
如何成为一名高效的机器学习研究者,然后在这个领域取得一些成就?在此之前,我们需要养成什么样的习惯?近日,一位网友在 Reddit 上发帖提问:「那些高效的机器学习研究者,都有什么样的习惯?」比如,在 Arxiv 上 ...
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自然语言理解(NLU)难在哪儿?
自然语言理解(NLU)难在哪儿?
导读:在微博和知乎上关注自然语言处理(NLP)技术的朋友,应该都对#NLP太难了#、#自然语言理解太难了#两个话题标签不陌生,其下汇集了各种不仅难煞计算机、甚至让人也发懵的费解句子或歧义引起的笑话。然而,这些例 ...
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全球晶圆产能排行出炉:台积电第二,英特尔第六,前五名占比超过50%
全球晶圆产能排行出炉:台积电第二,英特尔第六,前五名占比超过50%
IC Insights最近发布包括了截至2019年12月的25个最大晶圆产能排名。全球前五名晶圆每月的产能超过100万个晶圆(200mm等效晶圆)。截至2019年底,排名前五位的公司的产能合计占全球晶圆总产能的53%。相比之下,2009 ...
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搞定千亿参数,训练时间只用1/3,微软全新工具催生超级NLP模型
搞定千亿参数,训练时间只用1/3,微软全新工具催生超级NLP模型
GPU 显存一直是训练先进深度学习模型的最大瓶颈——大规模训练经常会碰到模型参数太多,显存无法容纳的情况。最近,微软提出的全新方法 DeepSpeed 将每个节点的批处理大小增大了 4 倍,而训练时间减少到原来的 1/3, ...
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Deepfake阴影下的“人脸识别时代”全面到来!我们可能遭遇什么危险?
Deepfake阴影下的“人脸识别时代”全面到来!我们可能遭遇什么危险?
坐飞机、高铁人脸验证,住酒店人脸登记,在超市买东西人脸支付,随便进出哪个小区都靠刷脸开门。而人们似乎也快速地接受了这种新鲜、便捷的新生事物,就连小探80岁的外公外婆也颇为兴奋的拉着我去小区门口体验“刷脸 ...
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趣谈芯片设计十六年发家史
趣谈芯片设计十六年发家史
酒,凡人喝是要醉的。仙人喝是会造世的。李白一斗诗百篇,长安市上酒家眠。张旭三杯草圣传,挥毫落纸如云烟。最早的集成电路设计师也是一个酒鬼,一个爱竖中指的酒鬼,一个不给酒喝就不作报告的酒鬼——Robert Widla ...
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1854年,一位伦敦医生如何靠一己之力找到霍乱传染源?
1854年,一位伦敦医生如何靠一己之力找到霍乱传染源?
这是一个关于人类勇气和理性的传奇故事,而英雄的故事总是如此的相似。Jon Snow(琼恩·雪诺)在热门美剧《权力的游戏》中是一位带领守夜人大战异鬼大军的战士。而在19世纪的伦敦,同样也有一位如守夜人一般守护伦敦 ...
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Focal Loss--从直觉到实现
Focal Loss--从直觉到实现
做机器学习分类问题,难免遇到Biased-Data-Problem, 例如CV的目标检测问题: 绝大多数检测框里都是 backgroud,NLP的异常文本检测: 绝大多数文本都是 normal。对此,以下套路可以缓解:升/降采样, 或者调整样本权重, ...
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