很多人疑惑,为什么深度学习相比其它的ai实现方法,已然呈现出一副碾压

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导语:本期硬创公开课,雷锋网荣幸地邀请到微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士,为我们讲述对偶学习的新进展。雷锋网按:众所周知,大规模带标签的数据对于深度学习尤为重要。在以图像识别、机器翻译等为代表的任务中,深度神经网络通过大量带标签的数据进行训练。但这样的前提存在两个主要的局限性。首先是人工标记数据的成本很高;其次是大规模标记数据获取的难度较大。

为了解决这一问题,在nips2016上,微软亚洲研究院提出了“一种新的机器学习范式”——对偶学习,利用任务互为对偶的特点从无标注的数据中进行学习。它的训练原理是怎样,具体有哪些应用前景,近期又有着怎样的进展?本期硬创公开课,雷锋网(公众号:雷锋网)荣幸地邀请到微软亚洲研究院主管研究员秦涛博士,为我们讲述对偶学习的新进展。雷锋网做了不

产销存:国内棉花进口量下调(3月)
所属分类:行业资讯
发布日期:2018-09-05
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导语:40位国内高校学者入选,包括港澳台地区12位。雷锋网ai科技评论消息,虽然官方还未公布ieeefellow2019得主,但国内已经流传出一份ieeefellow2019入选华人名单。其中国内高校共有40位入选华人(包括港澳台地区12位),工作单位包括北京大学、清华大学、中科院、武

导语:近期,李飞飞从谷歌离职,重返斯坦福校园。这位人工智能界的奇女子的成长轨迹如何?在她眼中,人工智能研究人员又需要担当起怎样的?雷锋网ai科技评论按:李飞飞无疑是人工智能界最响亮的名字之一。她既对机器学习领域的发展做出了杰出的贡献,也是普通大众眼中温和的人工智能技术宣扬者,还是谷歌这一科技巨头的人工智能技术领导人之一

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