首页
首页
AI Coding
NEW
沸点
课程
直播
活动
AI刷题
APP
插件
搜索历史
清空
创作者中心
写文章
发沸点
写笔记
写代码
草稿箱
创作灵感
查看更多
会员
登录
注册
谷歌人工智能文章翻译和人工智能算法学习
雨夜的博客
创建于2021-09-11
订阅专栏
人工智能,机器学习、深度学习文章翻译和学习人工智能算法,开发基于人工智能的成语小程序心路历程
等 3 人订阅
共27篇文章
创建于2021-09-11
订阅专栏
默认顺序
默认顺序
最早发布
最新发布
计算机架构的机器学习
视频介绍:计算机架构的机器学习 最近机器学习 (ML) 进步的关键贡献者之一是定制加速器的开发,例如Google TPU和Edge TPU,它们显着提高了可用计算能力,从而解锁了各种功能,例如Alph
学习从较少的数据中推理表格
视频介绍:学习从较少的数据中推理表格 识别文本蕴涵的任务,也称为自然语言推理,包括确定一段文本(前提)是否可以被另一段文本(假设)暗示或矛盾(或两者都不矛盾)。虽然这个问题通常被认为是对机器学习 (M
在谷歌翻译中稳定实时语音翻译
视频介绍:在谷歌翻译中稳定实时语音翻译 Google Translate 应用程序中 的转录功能可用于为会议和演讲等活动创建实时翻译转录,或者仅用于以您不懂的语言在餐桌上讲述的故事。在这种情况下,及时
RxR:导航指令跟踪的多语言基准
视频介绍: RxR:导航指令跟踪的多语言基准 机器学习 (ML) 的核心挑战是构建能够响应口头或书面命令在复杂的人类环境中导航的代理。虽然今天的代理商,包括机器人,可以经常浏览的复杂环境中,他们还无法
TracIn — 一种估计训练数据影响的简单方法
视频介绍: Tracln-一种估计训练数据影响的简单方法 机器学习 (ML) 模型训练数据的质量可能对其性能产生重大影响。数据质量的一种衡量标准是影响的概念,即给定训练示例影响模型及其预测性能的程度。
发现机器学习中的未知未知数
视频介绍: 发现机器学习中的未知未知数 机器学习 (ML) 模型的性能取决于学习算法以及用于训练和评估的数据。算法的作用得到了很好的研究,并且是众多挑战的焦点,例如SQuAD、GLUE、ImageNe
评估基于视觉模型的强化学习中的设计权衡
视频介绍: 评估基于视觉模型的强化学习中的设计权衡 无模型强化学习已在一系列领域得到成功证明,包括机器人、控制、玩游戏和自动驾驶汽车。这些系统通过简单的试错来学习,因此在解决给定任务之前需要进行大量尝