教程｜10行Python，搭建一个可以自动作曲的神经网络

域适应是计算机视觉的一个领域，我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络，并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。为了更好地理解域适应和它的应用，让我们先看看它的一些用例。我们有很多不同用途的标准数据集，比如GTSRB用于交通标志识别，LI

如今的人工智能存在一个很重要问题：太贵了。训练现代计算机视觉模型Resnet-152的成本大约为100亿浮点运算，这比起现代语言模型相形见绌。训练OpenAI的最新自然语言模型GPT-3预计耗费3000万亿浮点运算，其中在商用GPU上的成本至少为500万美

刚开始学习数据科学时，笔者经常面临这样一个问题：遇到具体问题，选择何种算法才合适。也许你也和我一样，搜了很多有关机器学习算法的文章，会看到许多详细的描述，却并没有减少让抉择的难度。问题陈述2：深挖客户统计数据用以识别模式。问题陈述12：根据车辆特性预估车辆

在自动驾驶汽车中使用深度学习可以帮助克服各种挑战，例如了解行人的行为，找到最短的路线以及对人和物体进行准确检测。根据一份报告，2018年约有80%的道路交通事故是由于人为错误造成的。因此，将自动驾驶汽车纳入主流的主要目标之一是消除对人类驾驶员的需求并减少道

千百年来，人类对于宇宙一直抱有极大的好奇心。仰望天空，你会不禁感叹宇宙之大，那里有太多的东西需要人们去探索和发现。浩瀚宇宙，美丽如斯，宇宙学家和天体物理学家都在尽力揭开宇宙的神秘面纱。卫星每年传送下来数百兆字节的信息，智利正在建设的一台望远镜每晚将产生15

图像分类是计算机视觉的最重要应用之一。它的应用范围包括从自动驾驶汽车中的物体分类到医疗行业中的血细胞识别，从制造业中的缺陷物品识别到建立可以对戴口罩与否的人进行分类的系统。他们是如何做到的呢？你必须已阅读很多有关不同深度学习框架之间差异的信息。Tensor

谷歌研究团队提供了在创建数据科学工作流时要避免的反模式的明确说明。这篇论文把技术债的隐喻从软件工程借鉴过来，将其应用于数据科学。假设检验的提出早于计算机的使用。

引言和动机--为什么是C++?C++是动态负载平衡、自适应缓存、开发大型数据框架和库的理想选择。以超低延迟和极高吞吐量著称的Scylla，使用C++作为Apache Casand and Amazon DynDoDB的替代者进行编码。C++作为编程语言的

只要解出薛定谔方程，你就能预测分子的化学性质。但现实很骨感，迄今为止，科学家只能精确求解一个电子的氢原子，即使是只有两个电子的氦原子都无能为力。原因是有两个以上电子组成的薛定谔方程实在太复杂，根本无法精确求解。近日，DeepMind开源了一个“费米网络”，

使用SOTA的预训练模型来通过迁移学习解决现实的计算机视觉问题。如果你试过构建高精度的机器学习模型，但还没有试过迁移学习，这篇文章将改变你的生活。我们大多数人已经尝试过，通过几个机器学习教程来掌握神经网络的基础知识。这些教程非常有助于了解人工神经网络的基本

谷歌翻译大家想必都不陌生，但你有没有想过，它究竟是如何将几乎所有的已知语言翻译成我们所选择的语言？本文将解开这个谜团，并且向各位展示如何用长短期记忆网络构建语言翻译程序。第一部分简单介绍神经网络机器翻译和编码器-解码器结构。什么是机器翻译？在机器翻译领域，

就业市场上，机器学习工程师总是受到质疑，人们不相信他们数学功底深厚。事实上，所有机器学习算法的本质都是数学问题，无论是支持向量机、主成分分析还是神经网络最终都归结为对偶优化、谱分解筛选和连续非线性函数组合等数学问题。只有彻底理解数学，才能正真掌握这些机器学

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。但是，上面这款机器人可不普通，它带有神经元，能通过体外方式在神经簇之间形成并操纵神经网络。原因在于，这种方法可以在尽可能降低外部影响的前提下，在大脑目标位置进行精确的、有选择性的神经连接，从而测量神经活动、确

我们被困住了，或者说至少我们已经停滞不前了。有谁还记得上一次一年没有在算法、芯片或数据处理方面取得重大显著进展是什么时候?几周前去参加Strata San Jose会议，却没有看到任何吸引眼球的新进展，这太不寻常了。我不是唯一一个注意到这些的人。例如，这

我的这篇文章不是第一篇讨论人工智能界如何按自身规律发展的文章。正如不久前汉娜·克纳的话：“很多AI研究人员认为现实世界中的问题无关紧要。社区过度关注新方法，却忽略了真正要紧的事情。”许多大型会议公然忽视了应用型论文，这些文章聚焦于使用目前的技术解决现实世界

当谈到学习方法时，我们常常会提到教程、博客文章、在线课程等等，书本总是会被忽略掉。即使是在找一本关于某个主题的书，也会很快发现这样的书太多了，无法快速判断哪一本最适合自己。它也称为NLTK书籍，应用Python进行自然语言处理在整个过程中都很大程度上依赖于

本文转载自公众号“读芯术”。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。光看教程是不够的，你需要通过实践来掌握更多更真实的内容。以下有8个创意十足的机器学习实操项目供你选择，赶紧行动起来吧!世界上有超过2.64亿人患有抑郁症。但与之相对的是，针对抑郁症的治疗却经常不到

在开发AI系统的企业中，我们经常会听到这类表述，其指向范围则涵盖人脸识别、物体检测，乃至问题解答等各个方面。随着机器学习与深度学习的不断进步，近年来越来越多卓越的产品也开始将AI算法作为自身的实现基础。一旦贸然将关键性任务交付给AI模型，这种草率的考核标准

本文转自雷锋网，如需转载请至雷锋网官网申请授权。在本文中，我们将用C语言从头开始实现一个基本的神经网络框架。在C语言中实现反向传播实际上会让我们更详细地了解改变权重和偏差是如何改变网络的整体行为的。我们的目标是建立一个通用的框架，其中的层数和神经元将由用户

近日，韦灵思团队的一项研究通过研究图的局部对称性，提出了一种新的算法。该算法在不同的边上使用不同的核，从而使网络在局部与全局的图同构体上是等变的，也更易于表达。通常来说，常规神经消息传递算法在消息排列下是不变的，因此会忘记信息流如何在网络中传递。结果表明，