檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
檢測到您已登錄華為云國際站賬號，為了您更好的體驗(yàn)，建議您訪問國際站服務(wù)網(wǎng)站 http://m.cqfng.cn/intl/zh-cn
不再顯示此消息
研究人員進(jìn)行了一項(xiàng)“深度學(xué)習(xí)算力”的研究，發(fā)現(xiàn)訓(xùn)練模型的進(jìn)步取決于算力的大幅提高，具體來說，計(jì)算能力提高10倍相當(dāng)于三年的算法改進(jìn)，那么深度學(xué)習(xí)的發(fā)展僅僅是需要研究算法了嗎，研究算法才是程序員的出路嗎？
等人（2017）以時(shí)間順序的方式描述了深度學(xué)習(xí)模型的演變。該短文簡要介紹了模型，以及在 DL 研究中的突破。該文以進(jìn)化的方式來了解深度學(xué)習(xí)的起源，并對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化和未來的研究做了解讀。Goodfellow 等人（2016）詳細(xì)討論了深度網(wǎng)絡(luò)和生成模型，從機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）基礎(chǔ)知識、深度架構(gòu)的優(yōu)缺點(diǎn)出發(fā)，對近年來的
優(yōu)化器（optimizer）領(lǐng)域的論文數(shù)量龐大，但真正帶來顯著突破的寥寥無幾。1. 優(yōu)化器研究的現(xiàn)狀“數(shù)百篇論文，SOTA僅改進(jìn)幾次”：優(yōu)化器（如Adam、SGD變體等）是深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的核心組件，每年有大量論文提出"新"優(yōu)化器，但絕大多數(shù)僅在特定實(shí)驗(yàn)設(shè)置下表現(xiàn)略好，或通過"微調(diào)超
等多模態(tài)信號共同傳達(dá)。因此，結(jié)合 多模態(tài)深度學(xué)習(xí) 的 AI Agent 在情感理解中具有廣闊的前景。 本文將探討AI Agent如何在多模態(tài)情感分析中建模，并通過深度學(xué)習(xí)方法實(shí)現(xiàn)高效的情感識別。 二、AI Agent與多模態(tài)情感分析框架 2.1 AI Agent在情感分析中的角色 AI Agent可被視為一個(gè)具備
數(shù)據(jù)的一個(gè)非常常見的屬性是具有順序結(jié)構(gòu)，例如視頻中的幀、蛋白質(zhì)的氨基酸序列或句子中的單詞。開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理序列數(shù)據(jù)一直是過去幾年來最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和問題回答兩個(gè)
的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或
強(qiáng)大的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污
姿勢估計(jì)也能看做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用，重點(diǎn)在于圖片中人物的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)，例如膝蓋、手肘、頭部等。2D的姿勢估計(jì)是計(jì)算機(jī)的核心問題，此類的數(shù)據(jù)集和卷積架構(gòu)也比較多，早期的堆疊沙漏網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)衍生的各種變種算法，牢牢占據(jù)了姿態(tài)檢測的半壁江山。最近的網(wǎng)絡(luò) HRNet，能夠通過并行連接高分辨率到
用于序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的一個(gè)非常常見的屬性是具有順序結(jié)構(gòu)，例如視頻中的幀、蛋白質(zhì)的氨基酸序列或句子中的單詞。開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來處理序列數(shù)據(jù)一直是過去幾年來最廣泛的研究領(lǐng)域之一。其中很大一部分是由自然語言處理任務(wù)的進(jìn)展所推動，該領(lǐng)域的重點(diǎn)是讓計(jì)算機(jī)讀懂人的工作。這個(gè)領(lǐng)域的機(jī)器翻譯和
其實(shí)自從2018年三大佬靠深度學(xué)習(xí)拿了圖靈獎之后，基本宣告深度學(xué)習(xí)容易解決的問題做的差不多了，這兩年這個(gè)領(lǐng)域沒有太大的突破。時(shí)至今日，深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域有哪些值得追蹤的前沿研究？
的動力。物體的識別主要指的是對三維世界的客體及環(huán)境的感知和認(rèn)識，屬于高級的計(jì)算機(jī)視覺范疇。它是以數(shù)字圖像處理與識別為基礎(chǔ)的結(jié)合人工智能、系統(tǒng)學(xué)等學(xué)科的研究方向，其研究成果被廣泛應(yīng)用在各種工業(yè)及探測機(jī)器人上?，F(xiàn)代圖像識別技術(shù)的一個(gè)不足就是自適應(yīng)性能差，一旦目標(biāo)圖像被較強(qiáng)的噪聲污染或
按給定條件，強(qiáng)化學(xué)習(xí)可分為基于模式的強(qiáng)化學(xué)習(xí)（model-based RL）和無模式強(qiáng)化學(xué)習(xí)（model-free RL），以及主動強(qiáng)化學(xué)習(xí)（active RL）和被動強(qiáng)化學(xué)習(xí) （passive RL） 。強(qiáng)化學(xué)習(xí)的變體包括逆向強(qiáng)化學(xué)習(xí)、階層強(qiáng)化學(xué)習(xí)和部分可觀測系統(tǒng)的強(qiáng)化學(xué)習(xí)。求解強(qiáng)化
意力在深度學(xué)習(xí)中可以大致理解為對于某一個(gè)向量關(guān)注的程度如何，這個(gè)向量可能表示的是圖像中的某一局部區(qū)域或是句子中的某個(gè)詞，使用注意力向量來估計(jì)關(guān)注的部分和其他元素之間的關(guān)系強(qiáng)弱，并將不同部分的值的和用注意力向量加權(quán)得到的結(jié)果作為目標(biāo)的近似值。雖然注意力有助于解決遠(yuǎn)程依賴中的挑戰(zhàn)，但
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 圖是一種非常神奇的表示方式，生活中絕大多數(shù)的現(xiàn)象或情境都能用圖來表示，例如人際關(guān)系網(wǎng)、道路交通網(wǎng)、信息互聯(lián)網(wǎng)等等。相比于傳統(tǒng)的圖模型，圖網(wǎng)絡(luò)最大的優(yōu)勢在于它不只可以對一個(gè)節(jié)點(diǎn)進(jìn)行語義表示。 可以把圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)看做將深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到符號表示的圖數(shù)據(jù)上，或者說是從非結(jié)構(gòu)化
種架構(gòu)的所有方法之間的異同。其分析的角度包括訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集、網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的設(shè)計(jì)、它們在重建性能、訓(xùn)練策略和泛化能力上的效果。對于一些關(guān)鍵的方法，作者還使用了公開數(shù)據(jù)集和私有數(shù)據(jù)進(jìn)行總結(jié)和比較，采用私有數(shù)據(jù)的目的是測試各類方法在全新場景下的泛化性能。這篇論文能夠?yàn)?span id="y72wjjs" class='cur'>研究深度立體匹配的研究人
有的許多機(jī)器學(xué)習(xí)方法是建立在內(nèi)存理論基礎(chǔ)上的。大數(shù)據(jù)還無法裝載進(jìn)計(jì)算機(jī)內(nèi)存的情況下，是無法進(jìn)行諸多算法的處理的，因此應(yīng)提出新的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，以適應(yīng)大數(shù)據(jù)處理的需要。大數(shù)據(jù)環(huán)境下的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，依據(jù)一定的性能標(biāo)準(zhǔn)，對學(xué)習(xí)結(jié)果的重要程度可以予以忽視。采用分布式和并行計(jì)算的方式進(jìn)行分治
的混合和特征空間下的混合進(jìn)行劃分；學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分布的方法主要基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)和圖像風(fēng)格遷移的應(yīng)用進(jìn)行劃分；學(xué)習(xí)增廣策略的典型方法則可以按照基于元學(xué)習(xí)和基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行分類。目前，數(shù)據(jù)增廣已然成為推進(jìn)深度學(xué)習(xí)在各領(lǐng)域應(yīng)用的一項(xiàng)重要技術(shù)，可以很有效地緩解訓(xùn)練數(shù)據(jù)不足帶來的深度學(xué)習(xí)模型過擬
深度學(xué)習(xí)目前主要有哪些研究方向?研究生想選擇深度學(xué)習(xí)方向，也對這方面有了一些了解，但是還是不能把握里面隱含的脈絡(luò)，有人說現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)呈現(xiàn)出過度的繁榮，真的是這樣嗎
昨天我的表妹（研一）問我深度學(xué)習(xí)目前主要有哪些研究方向，哪個(gè)方向比較容易？然后她學(xué)比較容易的那個(gè)，方便畢業(yè)，就想問問大佬們，有什么建議
前些天又看到一個(gè)比賽（已經(jīng)結(jié)束），是關(guān)于專利質(zhì)量評價(jià)研究指標(biāo)體系，大概能從市場價(jià)值、 市場價(jià)值、 技術(shù)價(jià)值、法律戰(zhàn)略經(jīng)濟(jì)等搜集資料，所以有點(diǎn)好奇通過機(jī)器學(xué)習(xí)如何構(gòu)建，有什么好的思路
