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自从对抗攻击(Adversarial Attack)在图像识别网络上被发现之后,神经网络的应用安全成了一个热议的话题。这里介绍 SysML 2019大会两篇有关神经网络安全性的论文。第一篇讨论对抗攻击在离散输入的泛化定义,并将其应用于文档处理的网络上,第二篇讨论对抗攻击和常用的网络压缩的关系。
在 Mate 20 引入强大 AI 算力之后,华为把手机拍照能力提升到了前所未有的水平。在「不够硬」的苹果发布会十几个小时之后,华为 2019 年发布的第一款旗舰机 P30 系列刚刚在法国巴黎亮相。
在数据的世界中,机器学习已经成为不可或缺的工具。机器学习可以帮助发现隐藏在大量数据中的特定知识。很多时候,这些知识都不是人类能轻易分析得出的,它展示了大量事实之间的内部联系。但是如果我们需要这些隐藏知识辅助做决策,机器学习建模就成为了一个非常有效的手段。
与大多数人的想象不同,在机器学习领域里,处理数据所耗费的精力占据着最多比例。通常情况下,每购买 1 美元的数据,我们需要花费 5-7 美元来清理,才能让它用于机器学习模型的训练与推理。在这个过程中,数据科学家要耗费整个开发流程 80-90% 的时间。
伴随着技术的发展,网络教育领域先后出现六次变革,分别是互联网+ 浪潮、工具化浪潮、O2O 浪潮、内容获客浪潮、真人一对一浪潮、人工智能浪潮。目前基于人工智能技术的自适应学习系统正在国内外快速发展,那么什么是自适应学习?自适应学习平台背后的核心技术是什么?松鼠 AI 在 DeveloperWeek 2019 大会上的两场演讲分别从技术和理念两个方面对此作了介绍,本文简要总结了报告内容。
智能升级后,阿里云(智能)于 3 月 21 日召开了第一场发布会,主论坛上,不仅发布了与 AI 相关的产品,还透露了阿里自研的第一款 NPU 将于今年下半年推出的消息。
未来的计算会是什么样的形式?今天,云计算和 AI 正在改变着许多行业,但也有很多人对新技术能够做到什么表示怀疑。华为也曾是这样。
如何利用端到端的对话系统基于 Fact 和对话历史生成靠谱的回答,微信智言团队有话说。
虽然在图像计算市场上独占鳌头,并引领了最近一次深度学习浪潮,但英伟达仍在不断寻求开拓新领域。在刚刚结束的 GTC 2019 大会上,这家公司推出了 RTX Server、Data Science Server、Jetson Nano 等全新计算设备,以及大量软件工具,试图把自己的业务扩展到数据科学和超小型 IoT 设备等方面。
工厂主的终极问题:这套算法模型能帮我多赚多少钱?
很多人都知道华为有一座「2012 实验室」,今天的华为能够成为全球通信巨头,并在技术上保持领先,2012 实验室功不可没。在这里,科研人员总能带来令人惊喜的技术成果,并很快将其加入华为的产品中。3 月 5 日,在华为云的开放日活动中,我们终于能进入这个「中国黑科技最多的地方」一探究竟了。
一年前,iPhone X 将具备深度信息的人脸识别方案带入消费级市场,打响了深度视觉在手机市场的第一炮。 随后,OPPO Find X、荣耀 Magic 2、小米 8 探索版等高配「3D 刷脸」的安卓机发布迅速成为行业热议。 需求端的兴起带动了生产力的升级,沉睡多年的深度视觉产业链随即被点燃。一匹「清华系」的黑马闯入赛道——以 DOE 为核心技术的驭光科技——为终端的微型深度视觉产业链补齐关键短板。
作为机器人的核心零部件,伺服系统的核心技术一直掌握在欧美、日本以及韩国的手里。 在面对传统伺服电机技术掣肘的现实,许多机器人厂商不得不依赖进口,然而这就意味着中国厂商的采购成本要比外企自用高三五倍以上。
今日,计算机视觉顶会 CVPR 2019 的论文接收结果公布:在超过 5100 篇投稿中,共有 1300 篇被接收,达到了接近 25.2% 的接收率。几家欢喜几家愁,你的论文被接收了吗?
自上周 OpenAI 发布大型通用语言模型 GPT-2 后,机器学习社区争论不断。OpenAI 称,由于担心该模型可能遭恶意应用,他们选择不发布数据集、训练代码和 GPT-2 模型权重,因此被社区嘲讽为 ClosedAI。本文将介绍这件事的始末以及各方评论。
前不久,小米 CEO 雷军在红米品牌独立的发布会上喊出「不服就干,教一教对手什么叫性价比!」并直接怒怼友商。一个月后,小米推出的新旗舰「不惜代价地堆料」却仍开出了仅售 2999 元的价格,这不禁让我们闻到了一股硝烟的味道。刚刚,雷军在北京发布的小米 9 手机,看起来就是在向所有品牌旗舰宣战。
旧金山阴雨绵绵,但依旧阻挡不住 26000 多人参加 IBM Think 大会的热情,一度导致交通堵塞。IBM CEO Ginni Rometty 在大会开幕的主题演讲中开玩笑说:「这让我恍然感觉像是在参加一场 iPhone 发布会」。
Facebook 和 Inria France 的研究人员分别在 CVPR 2018 和 ECCV 2018 相继发表了两篇有关「人体姿态估计」(human pose estimation) 的文章 [1] [2],用于介绍他们提出的 Dense Pose 系统以及一个应用场景「密集姿态转移」(dense pose transfer)。 本文将简要介绍(1)利用 Dense Pose 实现单张 2D 人体图像到 3D 表面模型的原理 ;(2)如何将 Dense Pose 系统应用在「姿态转移」(pose transfer)这一问题上;(3)粗略展望 Dense Pose 的一些潜在应用。
贴春联、发压岁钱、看春晚,这已经是老编度过的 25 个春节的老套路了。虽然老家拥挤的网络影响了抢红包的速度,但作为人工智能从业者,在猪年的春节期间我们还是发现了越来越多人工智能技术的身影。
在封杀了 Facebook 之后,昨天苹果又宣布关闭谷歌的内部 iOS 应用分发权限。目前测试版本的谷歌地图、环聊(Hangouts)、Gmail 等程序已经无法在苹果手机上运行了,此外那些只对谷歌员工开放的内部应用程序,如用来坐班车的 Gbus 和点餐 app 也已无法使用。
两年前,DeepMind 曾宣布开始研究打即时战略游戏《星际争霸 2》的人工智能,今天,AlphaStar 终于首次亮相在世人眼前。在对阵人类职业玩家、前 WCS 亚军 MaNa 的一场比赛中,人工智能却被人类「狡诈」的战术迷惑,输给了对手。
上个星期,任正非在接受媒体采访时曾表示:全世界能做 5G 的厂家很少,华为做得最好。处在全球视线焦点之中的华为突然决定集中发布自己的最新技术。今天上午,华为在北京召开了 5G 发布会,发布了全球首款 5G 基站核心芯片天罡,以及 5G Modem Balong 5000。
2016 年 11 月,DeepMind 与著名游戏公司暴雪宣布将在即时战略游戏《星际争霸 2》上合作,这家隶属谷歌的公司将在游戏平台中进行人工智能研究。近两年来,DeepMind 的研究进度时有透露,但距离「人机对战」似乎还有很长一段距离。刚刚,DeepMind 宣布即将公布一个有关星际争霸 2 的「最新进展」,而且会以线上直播的形式展现在世人面前。
这篇论文被三名评审全部拒绝,最后却被领域主席接收了。三位评审给出的平均分不到 4 分,而且作者并没有遵守双盲评审,把项目开源到 GitHub 且公开了 contributor。
这篇文章笔者想讨论的研究主要跟数据质量相关。此前腾讯 AI Lab 主任张潼返回学术界的消息引起了对于学界和业界之间的鸿沟的思考。
2019 年 1 月 21 日,清华大学人工智能研究院知识智能研究中心(以下简称知识中心)成立仪式暨知识计算开放平台发布会在清华大学 FIT 楼举行。清华大学副校长、清华大学人工智能研究院管委会主任尤政院士,清华大学人工智能研究院院长张钹院士出席成立仪式并共同为中心揭牌。清华大学人工智能研究院常务副院长孙茂松教授主持成立仪式。
1 月 16 日,百度输入法举办了「AI·新输入全感官输入 2.0」发布会,正式对外发布百度输入法 AI 探索版,这是一款默认输入方式为全语音输入、并以注意力机制为语音核心的新产品。新语音模型结合了 CTC 和 Attention,为每日数亿条语音识别调用提供硬核支持,本文将带你一观新模型是如何劝君「动口不动手」。
刷脸登录、刷脸支付,这些场景说不定你已经习惯了,那你知道这项技术要经过哪些「关卡」才能投入这么多场景的使用吗?目前支付宝采取生物识别技术,旨在通过生物特征确定「你是谁」、是不是这个账号的主人,能不能使用它支付。那么走出密码这种传统验证方式,让我们看看蚂蚁金服用什么样的生物识别技术搞定「你是谁」。
在不断开发新技术、推动人工智能服务的同时,百度大脑也推出了自己的硬件。本周三,百度在深圳一口气发布了 12 个计算板卡、硬件平台等产品。如此「硬核」的发布会开了整整两个小时。
随着人工智能、物联网等技术的应用,未来的教育形态将会变成什么样子?在一些应用 AI 技术的课堂上,人工智能算法不仅可以帮助教师显著提高教学水平,而且已为老师们打开全新的视角,为提升教学水平找到了新的方向。
迈克尔·阿蒂亚爵士是一位亲爱的导师、朋友和榜样,拥有高智商和充沛的精力。他在数学和物理方面所做的贡献将永存于世。
近年来,图神经网络研究成为深度学习领域的热点。最近,清华大学朱文武等人综述了图网络,清华大学孙茂松组也发布了预印版综述文章 Graph Neural Networks: A Review of Methods and Applications。除此之外,孙茂松组周界、崔淦渠、张正彦同学对 GNN 相关的综述论文、模型与应用进行了综述,并发布在 GitHub 上。
昨天,清华大学自然语言处理组(THUNLP)整理的机器翻译论文阅读清单在 GitHub 上上线了。对于元旦和寒假期间想要积累机器翻译背景知识、追踪前沿技术的同学来说,这份列表再合适不过了。
研究人员可能会觉得,如果有一份统计近年来所有 CS 顶会最佳论文的网站就好了。事实上,确实有这样一个网站:来自布朗大学计算机科学助理教授 Jeff Huang 统计了自 1996 年以来,计算机科学领域里所有重要会议的最佳论文。
越来越多的人正在关注自己的身材,却很可能遇到「无人可教」的问题:即使在一线城市里,专业级别的健身教练也很少。如果人工智能可以为你量身设计健身方案,让你获得更好的身材,事情会变成什么样?近日,Keep 在北京的技术开放日上分享了运动应用中的 AI 技术。
今日,一篇论文帖子在 Reddit 的机器学习版块引起了大家的关注。该论文表示 Concetto Spampinato 等人 2017 年的 CVPR 论文存在错误。但从讨论来看,这篇批评论文同样引起了网友的质疑。
12 月 21 日,阿里巴巴旗下的大数据营销平台阿里妈妈开源了其应用于自身广告业务的算法框架 X-Deep Learning(XDL)。该框架非常擅长处理高维稀疏数据,对构建推荐、搜索和广告系统非常有优势。此外,阿里还配套发布了一系列官方模型,它们都是阿里在实际业务或产品中采用的高效模型。
自 2012 年 AlexNet 挑战 ImageNet 获得巨大成功以来,用于图像领域的深度学习算法以令人目不暇接的速度飞速演化着。
英特尔在推出至强处理器,进入服务器市场后,依靠其在桌面电脑上建立起来的生态平台和对技术的持续改进,在成本和性能上实现了对 RISC 芯片的超越,几乎垄断了数据中心 CPU 市场。
社交网站上的广告能否猜透你的心?广告精准投放真的精准吗?这些算法是否窃取你的隐私和信息,从何窃取?这些广告让你顺心还是伤心?互联网、社交媒体发展以来,人们对数据隐私、广告等一直颇有微词。
年底,尽管资本寒冬的声音不绝于耳,但勇者往往无畏。在第四波 AI 浪潮下快速成长起的「小巨头」并没有停下开疆拓土的脚步。人脸、语音等多模态生物识别技术的融合成为人工智能应用的发展趋势之一。
Waymo 的自动驾驶出租车「Waymo One」已经上线了,现在美国亚利桑那州凤凰城的居民可以像叫个滴滴一样用手机 app 打来一辆自动驾驶汽车。这些高度智能化的无人车使用的是哪些技术?最近这家谷歌旗下的公司终于公开了自己的第一篇论文,介绍了 Waymo 自动驾驶算法的细节。
近日,来自 MIT 和 UNAM 的四名学生构建了一个收录了最优算法的网站,他们按领域、任务和数据集采集了最先进水平(SOTA)的论文,并为不同的任务提供了不同的性能度量标准。如果我们需要处理特定数据集或任务,这能大大减少搜索论文的时间,同时还能快速了解当前最优的解决方案。
当地时间 12 月 5 日,NeurIPS 2018 Posner Lecture 邀请到了 Facebook 蒙特利尔 FAIR 实验室负责人、麦吉尔大学副教授 Joelle Pineau。Joelle Pineau 在演讲中深刻揭露了强化学习中目前存在的一些问题(如可复现性等),并为参会者给出了系列建议。机器之心对她的演讲内容进行了整理。
在 NeurIPS 的第一届 Expo 上,百度向 NeurIPS 2018 年大会参与者展现了什么?
当地时间 12 月 3 日,AI 顶级会议 NeurIPS 2018 在加拿大蒙特利尔拉开帷幕,除了精彩的 Tutorial、Invited Talk、论文展示之外,NeurIPS 期间的竞赛同样吸引来自学术界、产业界的关注。
近日,微软亚洲研究院和华为举办了 ONNX 合作伙伴研讨会,这是 ONNX 开源社区成立以来首次在中国举办的活动。在研讨会中,微软、Facebook、华为和英特尔等的开发者介绍了他们在 ONNX 上的开源贡献及思考。
今日,ICML 2019 程序主席之一 Ruslan Salakhutdinov 教授在 Twitter 上表示为了鼓励可复现性和高质量的论文提交,今年 ICML 的程序委员会在论文提交上作出了三项改变。希望机器之心计划提交 ICML 2019 论文的读者们注意。
从统计理论转向人工智能,过去的教育经历让我十分关注深度学习背后的理论支持。相对学界在研究中的大胆探索,工业界一般是更保守的,注重模型的可解释性。
今年 9 月,机器之心报道了「CVPR 2018 论文复现争议」事件,引起了极大的关注,当时作者表示自己也在仔细检查论文。今天,经过两个多月的苦战,一作(华人,当时文章未特意指出担心带偏节奏)给出了一份小编觉得很有态度的结果,并在结语中分享了自己两个月来的感受,希望能对读者有所启发。「让我们继续探索、研究、分享吧!」