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深度学习已成功应用于这三大领域
在本章中，我们将介绍如何使用深度学习来解决计算机视觉、语音识别、自然语言处理以及其他商业领域中的应用。首先我们将讨论在许多最重要的AI 应用中所需的大规模神经网络的实现。接着，我们将回顾深度学习已经成功应用的几个特定领域。尽管深度学习的一个目标是设计能够处理各种任务的算法，然而截至目前深度学习的应用仍然需要一定程度的特化。例如，计算机视觉中的任务对每一个样本都需要处理大量的输入特征(像素)，自然语
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元学习的崛起
作者 | Connor Shorten译者 | Raku出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）元学习描述了设计与训练深度神经网络相关的更高级别组件的抽象。术语“元学习”在深度学习文献中经常提及“ AutoML”，“少量学习（Few-Shot Learning）”，而涉及到神经网络体系结构的自动化设计时，则会提及“神经体系架构搜索（Neural Architecture Search）
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Google 搜索算法是如何越来越懂你的？
2019-10-28 17:28:52目前，Google 正在对其核心搜索算法进行一项修改，该算法的改变可能会对多达 1/10 的搜索结果排名造成影响。而 Google 是如何修改其搜索算法的呢？关于 Google 修改算法的技术，雷锋网援引相关文章进行了不改变原理的编译。【 图片来源：THE VERGE所有者：THE VERGE 】据悉，这一修改是基于 Google 研究人员开发的前沿自然语言处
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时间卷积网络（TCN）将取代RNN成为NLP预测领域王者
时间卷积网络（TCN）将取代RNN成为NLP预测领域王者译者 | 李志编辑 | VincentAI 前线导读：我们一开始认为，时序问题（如语言、语音等等）天生就是 RNN 的地盘。然而现在这一观点要成为过去式了。时间卷积网络（Temporal Convolutional Nets, TCNs）作为 CNN 家族中的一员健将，拥有许多新特性，如今已经在诸多主要应用领域中击败了 RNN。看起来 RNN
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Facebook AI新框架「TensorMask」
Facebook AI新框架「TensorMask」，可以用密集的滑动窗口做非常精细的实例分割，是这个方法第一次在定性和定量上取得跟Mask R-CNN类似的水准网页链接2019-10-30 15:37:30https://www.toutiao.com/a1648802975424516/
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夜间场景缺数据，如何进行语义分割？浙大提出基于GAN的高鲁棒夜间语义分割框架
2019-10-31 12:31:30作者 | BBuf单位 | 北京鼎汉技术有限公司 算法工程师(CV)编辑 | 唐里浙大提出一种新的方法，通过将GAN和SOAT分割框架结合，实现对夜间图像也具有鲁棒的分割效果。论文发表于2019年，地址为：https://arxiv.org/abs/1908.05868近年来，借助深度卷积神经网络(CNN)，智能驾驶导航和安全监控取得了长足的进步。
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迁移学习在NLP中的演化：从基础到前沿
2019-10-29 13:15:06作者 | 张正单位 | 清华大学翻译 | 唐里本文内容为简要介绍，欲详细了解相关内容，建议阅读原论文——论文标题：Evolution of Transfer Learning in Natural Language Processing论文地址：https://arxiv.org/abs/1910.07370随着Recurrent Neural Network
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为Deepfake检测研究提供数据支持
命运是天定的，颜值可是自己的。前段时间风靡的换脸小程序已经让一部分人娱乐了一把，你知道吗？现在又出新技术了，deepfakes不仅可以换脸，还能将面部表情、动作都与另一张脸完美地融合在了一起。在技术革命到来的同时，滥用风险依然不可小觑······本文来自Google AI的《contributing data to deepfake detection》在不改变原文意思的基础上，雷锋网AI科技评论
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牛顿棺材板快盖不住了：用深度神经网络解决三体问题，提速一亿倍
“不要回答！不要回答！不要回答！”刘慈欣在为自己的科幻小说起名为《三体》时，他早已知道“三体”本身就是一个不可回答的问题。“三体问题”已经困扰了人类几百年，曾经无数让你感到恐惧的大牛都为此付出了巨大的心血，比如牛顿、欧拉、拉格朗日、庞加莱，直到今天还有很多人在研究。但遇事不决，用神经网络总是没错的。最近来自爱丁堡大学、剑桥大学的数学家们，用神经网络来求解三体问题，速度比之前的求解器快一亿倍，而且误
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加速BERT模型有多少种方法？从架构优化、模型压缩到模型蒸馏，最新进展详解！
导语：沉重的 BERT原文作者：Grigory Sapunov翻译：Camel原文标题：Speeding up BERT原文链接：https://blog.inten.to/speeding-up-bert-5528e18bb4ea雷锋网AI科技评论按：BERT 在 NLP 领域的地位正如 ResNet 在 CV 领域的地位一样，属于里程碑的进展。目前，BERT 已经成为 NLP 深度学习管道中的
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Facebook改进换脸术：无需“投喂”图片，从视频里直接变脸
近两年来，Deepfakes让许多欧美明星吃尽了苦头，面对自己的头像被替换到各种视频中，却无能为力。比如黑寡妇就对自己的脸被替换到小电影中感到很无奈，呼吁大家停止用AI作恶。而最近，Facebook人工智能研究院让换脸技术再次进化。过去Deepfakes这项技术需要很多准备材料：一是被替换人脸的原视频，二是来自换脸人面部各个角度的照片。有这两样东西才能造出完美无暇的换脸视频。而来自Facebook
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「中国法研杯」相似案例匹配竞赛结果出炉，冠军方案关键点详解
2019 年 10 月 19 日，第十八届中国计算语言学大会「中国法研杯」相似案例匹配评测研讨会在云南昆明完美落幕。会上，清华大学刘知远副教授、中国科学院软件研究所韩先培研究员、幂律智能科技有限公司 CEO 涂存超博士等均出席了该会议。其中，基于大会开展的中国法研杯相似案例匹配评测竞赛，由来自支付宝的 AlphaCourt 团队摘得桂冠，这是一支致力于搭建属于支付平台的「互联网法院」的队伍。本次大
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强大人脸检测系统MTCNN可攻破？华为提出一种可复制、可靠的攻击方法
2019-10-26 03:52:39作者 | Edgar Kaziakhmedov、Klim Kireev、Grigorii Melnikov、Mikhail Pautov、Aleksandr Petiushko译者 | TroyChang编辑 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】深度学习方法在人脸检测任务上取得了显著的成果，但这些进展带来了与深度
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新框架ES-MAML：基于进化策略、简易的元学习方法
2019-10-25 20:32:47作者 | Xingyou Song、Wenbo Gao、Yuxiang Yang、Krzysztof Choromanski、Aldo Pacchiano、Yunhao Tang译者 | TroyChang编辑 | Jane出品 | AI科技大本营（ID：rgznai100）【导读】现有的MAML算法都是基于策略梯度的，在试图利用随机策略的反向传播估计二阶导数
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谷歌T5预训练模型刷新GLUE榜单，110亿参数量，17项NLP任务新SOTA
2019-10-25 16:40:282018 年，谷歌发布基于双向 Transformer 的大规模预训练语言模型 BERT，为 NLP 领域带来了极大的惊喜。而后一系列基于 BERT 的研究工作如春笋般涌现，用于解决多类 NLP 任务。预训练模型也成为了业内解决 NLP 问题的标配。今日，谷歌又为大家带来了新的惊喜，新模型在 17 个 NLP 任务中都达到了 SOTA 性能。在最新发布的论文《
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高德地图首席科学家任小枫：视觉智能在高德地图的应用
高德地图首席科学家任小枫在高德技术专场分享了题为《视觉智能连接真实世界》的演讲，介绍视觉及相关技术如何在高德落地。
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推荐系统中的前沿技术研究与落地：深度学习、AutoML与强化学习 | AI ProCon 2019
2019-10-23 15:35:31整理 | 夕颜出品 | AI科技大本营（ID:rgznai100）个性化推荐算法滥觞于互联网的急速发展，随着国内外互联网公司，如 Netflix 在电影领域，亚马逊、淘宝、京东等在电商领域，今日头条在内容领域的采用和推动，个性化推荐如今已成为互联网公司背后的无形“推手”，可以说，如今我们打开任意一款联网的产品，用户看到的内容，接收到的信息，绝大部分取决于提供这
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后深度学习时代，计算机视觉技术如何走向未来？
2019-10-23 16:56:36智慧城市是使用不同类型的物联网传感器来收集数据，然后利用这些数据来有效地管理资产和资源的新型城市。人类获取的信息 70% 来自于视觉，而城市感知和获取信息的方式主要就来自于计算机视觉技术。计算机视觉技术为智慧城市中的公共安全和城市治理、交通、社区、教育、健康医疗、工业互联网等行业应用和服务体系提供有力的赋能。据 IDC 的最新预测，2023 年全球
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越来越普及的OCR “手写”输入不如“识别”输入！
移动时代，虽然电子阅读盛行，但是纸质书面阅读依然我们获取信息的重要途径，尤其是老旧文献资料。这些资料里通常会带有大量的繁体字和生僻字，那么遇到不认识的生僻字该怎么办？“手写”输入？不如“识别”输入！拿出手机点开浏览器“手写”输入？其实还有更简单的方法，点开手机中的OCR工具，打开摄像头对准生僻字即可自动输入并检索查询生僻字的读音和古今词义。市面上很多浏览器都已经开始采用OCR技术为用户提供识别搜索
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一文读懂基于DL的无人驾驶视觉感知系统的应用场景
构建深度神经网络，我有20条「不成熟」的小建议选自PCC，作者：Matt H、Daniel R，机器之心编译。本文介绍了构建深度神经网络的一些基本技巧，从通用技巧、神经网络调试和案例研究三方面展开。在我们的机器学习实验室中，我们已经在许多高性能的机器上进行了成千上万个小时的训练，积累了丰富的经验。在这个过程中，并不只有电脑学习到了很多的知识，事实上我们研究人员也犯了很多错误，并且修复了很多漏洞。在
