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人工智能專家：AI并不像你想象的那么先進(jìn)

【福布斯】人工智能蕩氣回腸的700年：1308 - 2016

深度學(xué)習(xí)之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)典模型介紹

技術(shù)綜述 | 你真的了解圖像分類嗎？

愚蠢的CNN，換個(gè)馬甲就認(rèn)不出貓！但，這病能治 | ICLR Oral

5MB的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也高效，F(xiàn)acebook新壓縮算法造福嵌入式設(shè)備

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)其實(shí)并不需要那么深！普林斯頓大學(xué)&英特爾提出ParNet，12層的網(wǎng)絡(luò)就能達(dá)到80%以上的準(zhǔn)確率！

只有加法也能做深度學(xué)習(xí)的AdderNet開源了！

ResNeXt：何愷明 Facebook 升級(jí) ResNet，提出神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)新維度

【AI版摩爾定律】10張圖盤點(diǎn)計(jì)算機(jī)視覺、語音和文本理解里程碑

谷歌 AI 新方法：可提升 10 倍圖像識(shí)別效率，關(guān)鍵還簡單易用

物聯(lián)網(wǎng)繼續(xù)邁向低碳化，MIT團(tuán)隊(duì)開發(fā)出一次訓(xùn)練、多平臺(tái)部署的AI系統(tǒng)

百度計(jì)算機(jī)視覺系統(tǒng)錯(cuò)誤率低于谷歌 接近人類水平

腦機(jī)頭條 第41期| 華裔科學(xué)家AI解碼腦電波，準(zhǔn)確率高達(dá)97％

AI創(chuàng)造的AI，比他們的發(fā)明者更強(qiáng)大！

谷歌大腦聯(lián)手Hinton提出SimCLR新框架，瘋狂提升自監(jiān)督學(xué)習(xí)性能 | 北郵畢業(yè)生一作

遷移學(xué)習(xí)是如何解決圖像分類問題的？

重新審視深度學(xué)習(xí)時(shí)代數(shù)據(jù)的非理性效果

即插即用新卷積：提升 CNN 性能、速度翻倍

字節(jié)提出TRT-ViT：面向TensorRT的視覺Transformer，加速顯著！

Hinton組力作：ImageNet無監(jiān)督學(xué)習(xí)最佳性能一次提升7%，媲美監(jiān)督學(xué)習(xí)

【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】VGG、ResNet、GoogleLeNet、AlexNet等常用網(wǎng)絡(luò)代碼及預(yù)訓(xùn)練模型

AI要完爆人類？一文讀懂AlphaGo Zero的偉大與局限

當(dāng)機(jī)器會(huì)學(xué)習(xí)能成長 人類下個(gè)被擊敗的領(lǐng)域會(huì)在哪?