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SIGIR2018大会最佳短论文:利用对抗学习的跨域正则化
选自arXiv,作者:Daniel Cohen等,机器之心编译。 近期学界有多个神经排序模型被提出,这些模型通过考虑原始查询-文档文本(query-document text)[14]、基于确切的查询词项匹配文档的模式 [5],或结合二者 [10] 来估计文档与查询之间的相关性…
一文看懂如何将深度学习应用于视频动作识别
AI 前线导读:在本文中,作者会总结视频动作识别相关的文献,依次介绍动作识别是什么、它为什么这么难、解决方案概览以及相关论文总结。 MRI、CT(三维图像)之类的医疗图像和视频非常类似——它们都是在第三个维度上对二维空间信息进行编码。与从三维图像中进行异常诊断很像,从视频中进行…
深度学习三大框架对比
若人工智能有希望取得突破,是如何实现的,“智能”又从何而来呢?这主要归功于一种实现人工智能的方法——机器学习。
微软|如何从系统层面优化深度学习计算?
编者按:在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习已经被证明是非常有效的,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而,深度学习对于计算能力有着很大的依赖,除了改变模型和算法,是否可以从系统的层面来优化深度学习计算,进而改善计算资源的使用效率?
TensorFlow Java+eclipse下环境搭建
TensorFlow是一个使用数据流图进行数值计算的开放源代码软件库。图中的节点代表数学运算,而图中的边则代表在这些节点之间传递的多维数组(张量)。借助这种灵活的架构,您可以通过一个 API 将计算工作部署到桌面设备、服务器或移动设备中的一个或多个 CPU 或 GPU。 1.下…
一文简述深度学习优化方法——梯度下降
选自Paperspace,作者:Ayoosh Kathuria,机器之心编译。 从很大程度上来说,深度学习实际上是在解决大量烦人的优化问题。神经网络仅仅是一个非常复杂的函数,包含数百万个参数,这些参数代表的是一个问题的数学解答。以图像分类为例,AlexNet 就是一个数学函数,…