完善資料讓更多小伙伴認(rèn)識(shí)你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標(biāo)簽 > deepmind
DeepMind,位于英國(guó)倫敦,是由人工智能程序師兼神經(jīng)科學(xué)家戴密斯·哈薩比斯(Demis Hassabis)等人聯(lián)合創(chuàng)立,是前沿的人工智能企業(yè),其將機(jī)器學(xué)習(xí)和系統(tǒng)神經(jīng)科學(xué)的最先進(jìn)技術(shù)結(jié)合起來(lái),建立強(qiáng)大的通用學(xué)習(xí)算法。
文章:123個(gè) 瀏覽:10901次 帖子:2個(gè)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)派的優(yōu)勢(shì)是在海量數(shù)據(jù)處理及預(yù)測(cè)方面表現(xiàn)非常好,/root但是其模型復(fù)用性不強(qiáng),比如識(shí)別人臉的模型只能用于訓(xùn)練人臉,而不能用來(lái)識(shí)別人手或者貓臉等...
“對(duì)于眼科醫(yī)生來(lái)說(shuō),這一產(chǎn)品的效果令人驚訝。你可以看到AI已經(jīng)對(duì)每一個(gè)點(diǎn)進(jìn)行了分割,在這次掃描中創(chuàng)建的超高分辨率圖像中,約有6500個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),“Moor...
DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實(shí)際上是演化算法?
在AlphaStar中,用于訓(xùn)練智能體的基于人口的訓(xùn)練策略(PBT)是使用拉馬克進(jìn)化(LE)的模因算法:在內(nèi)環(huán)中,使用反向傳播連續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而在外環(huán)...
2019-02-13 標(biāo)簽:智能體深度學(xué)習(xí)DeepMind 5832 0
DeepMind開(kāi)源了一個(gè)內(nèi)部強(qiáng)化學(xué)習(xí)庫(kù)TRFL
TRFL庫(kù)包含實(shí)現(xiàn)經(jīng)典RL算法以及更前沿技術(shù)的許多函數(shù)。這里提供的損失函數(shù)和其他操作是在純TensorFlow中實(shí)現(xiàn)的。它們不是完整的算法,而是在構(gòu)建功...
2018-10-19 標(biāo)簽:智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)DeepMind 5100 0
為什么AlphaGo調(diào)參用貝葉斯優(yōu)化?手動(dòng)調(diào)參需要8.3天
在應(yīng)用貝葉斯優(yōu)化之前,我們嘗試使用網(wǎng)格搜索來(lái)調(diào)整AlphaGo的超參數(shù)。具體來(lái)說(shuō),對(duì)于每個(gè)超參數(shù),我們構(gòu)建了一個(gè)有效值網(wǎng)格,并在當(dāng)前版本v和固定基線v0...
太秀了!DeepMind推出最強(qiáng)表示學(xué)習(xí)模型BigBiGAN
研究人員廣泛評(píng)估了BigBiGAN模型的表示學(xué)習(xí)和生成性能,證明這些基于生成的模型在ImageNet上的無(wú)監(jiān)督表示學(xué)習(xí)和無(wú)條件圖像生成方面都達(dá)到了sta...
DeepMind的最新研究結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)過(guò)程的優(yōu)點(diǎn)提出神經(jīng)過(guò)程模型
neural process的實(shí)現(xiàn)示意圖。圓圈中的變量對(duì)應(yīng)于(a)中圖模型的變量,方框中的變量表示NP的中間表示,粗體字母表示以下計(jì)算模塊:h - en...
2018-07-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)DeepMind 4075 0
DeepMind用強(qiáng)化對(duì)抗學(xué)習(xí)生成編寫(xiě)圖像的程序
我們?cè)O(shè)計(jì)了一款深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體SPIRAL,它可以和計(jì)算機(jī)的繪畫(huà)程序交互,可以在電子畫(huà)布上繪畫(huà),也可以改變筆刷的大小、按壓強(qiáng)度和顏色。未經(jīng)訓(xùn)練的智能體...
2018-03-31 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DeepMind 3880 0
DeepMind提出了一種讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象推理的新方法
我們還沒(méi)有辦法讓機(jī)器學(xué)習(xí)智能體接觸到類似的“日常體驗(yàn)”,這意味著我們無(wú)法輕易地衡量它們將知識(shí)從現(xiàn)實(shí)世界遷移到視覺(jué)推理測(cè)試的能力。盡管如此,我們?nèi)匀豢梢詣?chuàng)...
2018-07-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)DeepMind 3775 0
深度壓縮感知(DCS)框架通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練生成器和通過(guò)元學(xué)習(xí)優(yōu)化重建過(guò)程,顯著提高了信號(hào)恢復(fù)的性能和速度。作者探索了針對(duì)不同目標(biāo)的測(cè)量訓(xùn)練,并給予最小化測(cè)量...
2019-05-25 標(biāo)簽:GaN深度學(xué)習(xí)DeepMind 3647 0
DeepMind這項(xiàng)研究到底意味著什么?會(huì)帶來(lái)什么樣的影響?
在CASP 10之前,整個(gè)增長(zhǎng)曲線10年來(lái)基本上是平緩的。CASP11的提升,是因?yàn)橐肓藚f(xié)同進(jìn)化的方法。CASP 12帶來(lái)的提升,是這些方法最終被證明...
2018-12-21 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)DeepMind 3627 0
繼OpenAI發(fā)布Dota2的團(tuán)戰(zhàn)AI后,DeepMind今天也發(fā)布了自家的最新研究
為了讓這一過(guò)程更有趣,我們還設(shè)計(jì)了一個(gè)CTF的變體,其中的平面地圖每一場(chǎng)都不一樣。結(jié)果我們的智能體被迫學(xué)習(xí)到了一種“通用策略”,而非靠對(duì)地圖的記憶獲勝。...
DeepMind分享了他們?cè)诙嘀悄荏w學(xué)習(xí)方面的進(jìn)展
由此產(chǎn)生的智能體,我們稱之為For The Win(FTW)智能體,它學(xué)會(huì)了以非常高的標(biāo)準(zhǔn)玩CTF。最重要的是,學(xué)會(huì)的智能體策略對(duì)地圖的大小、隊(duì)友的數(shù)量...
這是一個(gè)大問(wèn)題。因?yàn)?,先進(jìn)的算法可以說(shuō)是在分析了無(wú)數(shù)的例子之后才學(xué)會(huì)被要求做的事情。例如,一個(gè)面部識(shí)別AI系統(tǒng)需要分析成千上萬(wàn)張人臉的圖片,這些圖片很可...
DeepMind訓(xùn)練出了一個(gè)AI智能體,學(xué)會(huì)了類 似哺乳動(dòng)物一樣的“抄近路”能力
哈薩比斯說(shuō),要證明我們能構(gòu)建出來(lái)我們想做的那種通用智能,大腦的存在就是一個(gè)證據(jù)。所以從神經(jīng)科學(xué)中為新的算法尋找靈感,是很有道理的。但我們同時(shí)也相信這種啟...
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AIDeepMind 3310 0
DeepMind徹底解決人工智能災(zāi)難性遺忘問(wèn)題
人工智能系統(tǒng)在設(shè)計(jì)上就傾向于在每次開(kāi)始新的學(xué)習(xí)之前,忘記先前學(xué)到的所有東西,這被稱為災(zāi)難性遺忘。
DeepMind開(kāi)發(fā)了PopArt,解決了不同游戲獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制規(guī)范化的問(wèn)題
我們將PopArt應(yīng)用于Importance-weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA),這是DeepMi...
2018-09-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體DeepMind 3185 0
DeepMind攜手研究機(jī)構(gòu)開(kāi)發(fā)出可處理50多種眼科疾病的AI系統(tǒng)
谷歌旗下的DeepMind公司聯(lián)合多家研究機(jī)構(gòu)所開(kāi)發(fā)出來(lái)的一套人工智能系統(tǒng)可以有效處理50多種眼科疾病,可與優(yōu)秀的人類專家媲美。
DeepMind最新研究通過(guò)函數(shù)正則化解決災(zāi)難性遺忘
近年來(lái),人們對(duì)持續(xù)學(xué)習(xí)(也稱為終身學(xué)習(xí))的興趣再度興起,這是指以在線方式從可能與不斷增加的任務(wù)相關(guān)的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的系統(tǒng)。持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)必須適應(yīng)所有早期任務(wù)的...
2019-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)DeepMind 2989 0
DeepMind用新方法讓智能體在復(fù)雜的非對(duì)稱博弈里找到納什均衡
隨著人工智能系統(tǒng)在現(xiàn)實(shí)世界中扮演越來(lái)越重要的角色,理解不同的系統(tǒng)如何相互作用至關(guān)重要。
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語(yǔ)言教程專題
電機(jī)控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動(dòng)駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無(wú)刷電機(jī) | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機(jī) | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進(jìn)電機(jī) | SPWM | 充電樁 | IPM | 機(jī)器視覺(jué) | 無(wú)人機(jī) | 三菱電機(jī) | ST |
伺服電機(jī) | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國(guó)民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹(shù)莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |