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全部人工智能開發(fā)者人工智能學(xué)術(shù)

人工智能開發(fā)者

Transformers 長程上下文綜述

多頭自注意力開銷很大，序列長度的O(n2)復(fù)雜度意味著不太可能讓經(jīng)典的Transformer模型處理超長文本序列。這篇文章重點介紹在大規(guī)模下更有前景的解決辦法。

AI研習(xí)社-譯站
09月01日 15:20

Transformers 自然語言處理 NLP
人工智能開發(fā)者

盤點 | 電子游戲中的神經(jīng)技術(shù)與腦機接口應(yīng)用

雖然行業(yè)現(xiàn)狀已經(jīng)不再只是實驗室研究，但要想從你的頭腦中直接控制任何游戲，還有很長的路要走。也許用不了多久，這些技術(shù)的影響就會超越游戲。

AI研習(xí)社-譯站
08月28日 11:46

BCI 腦機接口
人工智能開發(fā)者

Keras 教程：BERT 文本摘要

這個演示使用了SQuAD (Stanford question - answer Dataset)。

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08月26日 14:34

BERT keras
人工智能開發(fā)者

如何從零開始學(xué)習(xí)Python【小白入門】

這篇文章也許只是一小步，但卻是一個非常需要的步驟！

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08月25日 12:59

Python
人工智能開發(fā)者

只加了 2 行代碼，為什么你用了 2 天?

還有什么比修bug更難受的呢?不得不重復(fù)修復(fù)相同的bug。

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08月24日 15:26

編程語言
人工智能開發(fā)者

TensorFlow Lattice：靈活、可控、可解釋的機器學(xué)習(xí)

TF Lattice使得在采用（高準(zhǔn)確率）靈活模型的同時，通過一些選項使向?qū)W習(xí)過程注入領(lǐng)域知識成為可能。

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08月24日 15:14

機器學(xué)習(xí)TensorFlow
人工智能開發(fā)者

CVPR 2020 目標(biāo)檢測論文精選

近期舉行的CVPR 2020對推動目標(biāo)檢測有相當(dāng)大量的貢獻。在這篇文章中，我們將看看一些特別令人印象深刻的論文。

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08月24日 14:47

目標(biāo)檢測 CVPR
人工智能開發(fā)者

深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)：張量運算

淺談Pytorch，以及使用Pytorch的核心矩陣操作。

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08月20日 15:00

深度學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

計算機視覺：圖像檢測和圖像分割有什么區(qū)別？

介紹目標(biāo)檢測和圖像分割之間的區(qū)別。

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08月19日 15:56

計算機視覺圖像檢測圖像分割
人工智能開發(fā)者

優(yōu)秀機器學(xué)習(xí)和AI課程推薦，帶你從入門到精通

編者根據(jù)自己的學(xué)習(xí)和從業(yè)經(jīng)驗，整理了AI入門和精通所需的優(yōu)質(zhì)課程。

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08月19日 14:27

機器學(xué)習(xí)人工智能
人工智能開發(fā)者

用于可解釋機器學(xué)習(xí)的 Python 庫

由于對人工智能偏見的擔(dān)心日益凸顯，從業(yè)者解釋模型產(chǎn)出的預(yù)測結(jié)果的能力以及解釋模型自身運作機制的能力變的越來越重要。

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08月18日 18:17

Python 機器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

Python簡化代碼機器學(xué)習(xí)庫PyCaret 2.0發(fā)布

PyCaret是一個開源的，低代碼的Python機器學(xué)習(xí)庫，旨在自動化機器學(xué)習(xí)工作流。它可以加速機器學(xué)習(xí)的實驗周期，提高你的效率。

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08月18日 14:54

深度學(xué)習(xí)pycaret教程
人工智能開發(fā)者

六條規(guī)則讓你的ML模型部署的更快

如何安全快速地構(gòu)建、測試和部署機器學(xué)習(xí)模型，這六點規(guī)則將幫助你。

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08月18日 11:36

機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)
人工智能開發(fā)者

斯坦福大學(xué) | 人工智能本科4年課程清單

你也許通過Coursera在線課程就能獲得某些人工智能領(lǐng)域的知識，但我的側(cè)重點是在實際應(yīng)用中培養(yǎng)對這些概念的深層理解。

AI研習(xí)社-譯站
08月17日 14:16

斯坦福大學(xué)人工智能
人工智能開發(fā)者

如何使用XGBoost模型進行時間序列預(yù)測

XGBoost是在有效解決分類和回歸問題的一種梯度提升方法。本文將探索如何為時間序列預(yù)測開發(fā)一個XGBoost模型。

AI研習(xí)社-譯站
08月17日 13:14

xgboost 機器學(xué)習(xí)時間序列分析

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