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深度学习图像识别的未来:机遇与挑战并存
?识别图像对人类来说是件极容易的事情,但是对机器而言,这也经历了漫长岁月。在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进。例如,在PASCALVOC物体检测基准测试中,检测器的性能从平均阅读全文>> -
地球在思考,人类只是一个神经元!科学家首次提出「星球智能」
?当生态圈进化时,地球有了自己的生命。如果一个星球可以有自己的生命,那它是否也会有自己的智能?英国罗切斯特大学的亚当·弗兰克、海伦·高恩、弗雷德·高恩,星球科学研究所的大卫·格林斯庞,美国亚利桑那州立大学的萨拉·沃克,在《国际天体阅读全文>> -
参数要足够多,神经网络性能才会好,这是什么原理?
传统上,只要参数的数量大于要满足的方程数量,我们就可以使用参数化模型来进行数据插值。但在深度学习中,一个令人困惑的现象是,模型训练使用的参数数量比这个经典理论所建议的要多得多。深度学习中经常会出现各种大型的神经网络,神经网络是执行类人任务的领先AI系阅读全文>> -
神经网络为何越大越好?NeurIPS论文证明:鲁棒性是泛化的基础
当神经网络的研究方向逐渐转为超大规模预训练模型,研究人员的目标似乎变成了让网络拥有更大的参数量,更多的训练数据,更多样化的训练任务。当然,这个措施确实很有效,随着神经网络越来越大,模型了解和掌握的数据也更多阅读全文>>