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2019年最受关注的人工智能影响者

Yoshua Bengio: Yoshua BengioOCFRSC (born 1964 in Paris, 法国)是加拿大人 计算机科学家,因在以下领域的工作而著称 人工神经网络 and deep learning. 他是2018年的共同获奖者 ACM A.M.因在深度学习方面的工作而获得图灵奖。 他是美国国家科学院计算机科学与运筹学系的教授。 蒙特利尔大学 和...的科学总监

这家苏格兰初创公司开发了一款AI动力机器人手套,可以帮助人们恢复手中的肌肉抓地力

近年来,人工智能在医学领域的使用正在迅速增长。已经开发出许多生物技术产品,它们使用AI为解决现实生活中的挑战提供了有效的解决方案,从而改善了许多生活。总部位于苏格兰的生物技术初创公司BioLiberty开发了一种AI驱动的机器人手套,该手套可以帮助手无力的人恢复手的肌肉抓地力。手套是...

PyTorch与TensorFlow

深度学习框架种类繁多,其中许多都是可行的工具,但TensorFlow和PyTorch的双头垄断是显而易见的。 TensorFlow和PyTorch是交付机器学习项目的最受欢迎的框架。两者都是出色而多功能的工具,广泛用于学术研究和商业代码,并通过各种API,云...进行了扩展。

谷歌 AI,DeepMind和多伦多大学推出DreamerV2,这是第一个在Atari基准测试中优于人类的强化学习(RL)代理

DreamerV2在55个Atari游戏中学习的行为。这些视频显示了来自环境的图像。视频预测显示在下面的博客文章中。
Google AI与DeepMind和多伦多大学合作,最近推出了DreamerV2。它是第一个基于世界模型的强化学习(RL)代理,可以在Atari基准上获得人类一级的成功。它包括第二代Dreamer代理,该代理完全在世界模型中学习行为'从...训练的潜在空间

IBM公司 开发具有卓越能效的AI芯片

随着对节能,可持续和智能技术的需求迅速增长,IBM开发了一种新技术,被认为是 世界上第一个节能芯片 for 人工智能推理和训练。该芯片采用7纳米技术构建。一组研究人员提出了一种硬件加速器,该加速器支持一系列模型类型,这些模型类型可以在所有...

深心研究人员提出了无需标准化器的ResNet(NFNet),无需批量标准化就可以实现大规模的图像识别

DeepMind的一组研究人员介绍了无规范化ResNets(NFNets),并演示了无需批量规范化层就可以训练图像识别模型。研究人员提出了一种新的裁剪算法,以设计与大型数据集匹配甚至优于最佳批次归一化分类模型的模型,同时还大大减少了训练时间。 Batch...

深心和伦敦大学学院推出炼金术,这是一种用于元强化学习(RL)研究的新型开源基准

Alchemy是近十年来用于元强化学习(RL)的新型开源基准测试,在ML领域已引起了广泛关注。 RL方法不仅减少了标记数据的需求,而且在各种特定任务上也取得了令人难以置信的成功。但是诸如归纳,样本效率和转移学习之类的问题...

佐治亚理工学院和Facebook AI研究人员设计了一种新的Tensor训练方法,以将深度学习推荐模型的大小减小至112倍

由佐治亚研究所和Facebook AI研究人员联合进行的一项最新研究为称为TT-Rec(用于DLRM的张量训练)的新方法打开了大门。如果成功采用,则此方法将是深度学习领域的一次飞跃,因为它将大大减少深度学习推荐模型(DLRM)的规模,并...

使用深度学习绘制化学反应空间

化学空间是化学信息学中的一个概念,它指的是由所有可能的化学化合物和分子(遵循一组给定的构造原理和边界条件)所跨越的特性空间。它包含数百万种化合物,研究人员可以轻松获得和使用。据研究人员估计,化学空间包含 最多可增加10个以提供180种化合物的动力。

这家生物技术公司将单细胞基因组学与机器学习(ML)算法结合在一起,可以对免疫系统进行高分辨率分析

Immunai是一家使用机器学习算法的生物技术公司,该算法结合了单细胞基因组学来增强人类免疫系统的能力's高分辨率分析。该公司成立于三年前,总部位于纽约,但发展迅猛,拥有世界上最大的单细胞免疫特征数据集。最近,这家创业公司管理了...

PyTorch简介

PyTorch是基于Python的科学计算程序包,它替代了NumPy,以使用GPU和TPU的功能以及用于实现神经网络的自动分化库。 PyTorch的想法是使其类似于Python's这样的NumPy可以使常规Python代码之间的流畅交互,...
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