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投票 | 疫情数据可视化公益行动第五期川美优秀作品候选名单公示

疫情当前,共克时艰。在新型冠状病毒感染的肺炎疫情牵动社会人心的关键时刻,由中国计算机学会 CAD&CG; 专委会、阿里云天池、机器之心、阿里云 DataV、Datawhale 联合发起的以「万众疫心 天池众智」为主题的疫情数据可视化公益行动,希望广大开发者围绕疫情态势展示、疫情大众科普、疫情走势预 ...
投票 | 疫情数据可视化公益行动第五期川美优秀作品候选名单公示
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CVPR 2020 Oral | 厦大、深度赋智提出指向性目标的实时联合检测分割网络

机器之心发布机器之心编辑部上个月,计算机视觉顶会 CVPR 2020 接收论文结果已经正式公布。在 6656 篇有效投稿中,最终有 1470 篇论文被接收,录取率约为 22%。厦门大学媒体分析与计算实验室共有 11 篇论文接受,其中两篇为 Oral。本文将介绍一篇 CVPR 2020 Oral...
CVPR 2020 Oral | 厦大、深度赋智提出指向性目标的实时联合检测分割网络
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哈希算法、爱因斯坦求和约定,这是 2020 年的注意力机制

机器之心报道参与:思、肖清、一鸣在 Transformer 完全采用注意力机制之后,注意力机制有有了哪些改变?哈希算法、Head 之间的信息交流都需要考虑,显存占用、表征能力都不能忽视。注意力机制是非常优美而神奇的机制,在神经网络「信息过载」的今天,让 NN 学会只关注特定的部分,无疑会 ...
哈希算法、爱因斯坦求和约定,这是 2020 年的注意力机制
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下一个视觉「杀手级应用」来了,依图行人重识别 ReID 性能创纪录

机器之心报道机器之心编辑部人脸识别之后的下一个风口是什么?对于这个问题,业界似乎早已有了共识。从 AI 的人脸识别能力超越人类以来,学术界和产业界的目光逐渐转向另一个更具科研意义和应用价值的课题——行人重识别(Person Re-identification,ReID)。 近日,依图科技 ...
下一个视觉「杀手级应用」来了,依图行人重识别 ReID 性能创纪录
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是时候抄底了?强化学习炒股,走向人生巅峰(或倾家荡产)

机器之心报道项目作者:wangshub 机器之心编辑部 2020 年的股票市场常人难以预测,那么人工智能可以做到吗?受新冠疫情和油价下跌的影响,近期的全球股市就像过山车一样刺激。3 月上旬,美国道琼斯指数出现了下跌熔断。伯克希尔哈撒韦 CEO 巴菲特的言论让世人惊恐。「如果你坚持足够长 ...
是时候抄底了?强化学习炒股,走向人生巅峰(或倾家荡产)
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从算法讲解到应用实战,这是一份完整的联邦学习入门教程(附课程视频)

3 月 26 日,机器之心联合微众银行开设的公开课 《联邦学习 FATE 入门与应用实战》 第六讲结课,微众银行人工智能部高级研究员谭奔为大家介绍了联邦推荐系统背景、联邦推荐系统分类以及现有工作、联邦推荐算法实现和联邦推荐在新闻推荐的应用。第六讲回顾视频: 第 6 课精选问答 Q:在纵向联邦因 ...
从算法讲解到应用实战,这是一份完整的联邦学习入门教程(附课程视频)
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7 Papers & Radios | 韩松、朱俊彦等人提出 GAN 压缩法;西湖大学新冠研究登 Science 封面

机器之心 &ArXiv; Weekly Radiostation 参与: 杜伟,楚航,罗若天本周的重要论文包括 MIT 韩松团队提出的 GAN 通用压缩方法,以及西湖大学登上《Science》封面的新冠病毒研究。目录: GAN Compression: Efficient Archi...
7 Papers & Radios | 韩松、朱俊彦等人提出 GAN 压缩法;西湖大学新冠研究登 Science 封面
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​CVPR 2020 | 北大 &Futurewei 提出 GraphTER:无监督图变换共变表征学习

机器之心发布机器之心编辑部计算机视觉与模式识别会议 CVPR 2020 将于 6 月 14-19 日在美国西雅图举行。不久之前,大会官方论文结果公布,在 6656 篇有效投稿中,最终有 1470 篇论文被接收,录取率约为 22%。本文对北大被接收的一篇论文进行了解读。该文研究图神经网络中的无监 ...
​CVPR 2020 | 北大 &Futurewei 提出 GraphTER:无监督图变换共变表征学习
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首款 Jupyter 官方可视化 Debug 工具,JupyterLab 未来可默认支持 Debug

机器之心报道机器之心编辑部以后 Jupyter 也能做可视化 Debug,Jupyter 团队发布第一个 Debug 插件与内核。Python 代码编辑器怎么选?PyCharm、VS Code、Jupyter Notebook 都各有特色,Jupyter 适合做数据分析这些需要可视化的操 ...
首款 Jupyter 官方可视化 Debug 工具,JupyterLab 未来可默认支持 Debug
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模块化、反事实推理、特征分离,「因果表示学习」的最新研究都在讲什么?

机器之心分析师网络 作 者: 仵冀颖 编辑:Joni Zhong 本文精选了几篇因果表示学习领域的最新文献,并细致分析了不同方法的基本架构,希望能帮助感兴趣的你对因果学习应用于机器学习的方向和可能一探究竟。因果推理(Causal inference)是根据影响发生的条件得出因果关系结论的 ...
模块化、反事实推理、特征分离,「因果表示学习」的最新研究都在讲什么?
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