人工智能 第4页

探索与体重无关的神经网络
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探索与体重无关的神经网络

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在训练神经网络完成给定任务(无论是图像分类还是强化学习)时,通常都会细化与网络内每个连接相关的一组权重。另一种已取得实质性进展的成功神经网络的方法是神经架构搜索,它使用手工设计的组件(例如卷积网络组件或变压器块)构建神经网络架构。事实证明,...

模块化深度学习的递归草图
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模块化深度学习的递归草图

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许多传统机器学习 (ML) 侧重于利用可用数据做出更准确的预测。最近,研究人员考虑了其他重要目标,例如如何设计小型、高效和稳健的算法。考虑到这些目标,一个自然的研究目标是在神经网络之上设计一个系统,该系统可以有效地存储编码在其中的信息——换...

从未标记视频中学习跨模态时间表征
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从未标记视频中学习跨模态时间表征

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人们可以轻松识别视频中正在发生的活动并预测接下来可能发生的事件,但对于机器来说,这要困难得多。然而,对于机器来说,理解视频的内容和动态对于时间定位、动作检测和自动驾驶汽车导航等应用越来越重要。为了训练神经网络执行这样的任务,通常使用监督训练...

利用深度学习进行皮肤病的鉴别诊断
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利用深度学习进行皮肤病的鉴别诊断

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据估计,全世界随时都有 19 亿人患有皮肤病,由于皮肤科医生短缺,很多病例都由全科医生接诊。仅在美国,诊所就诊的患者中就有多达37%至少有一种皮肤病,而超过一半的患者由非皮肤科医生接诊。然而,研究表明,全科医生和皮肤科医生在皮肤病诊断的准确...

Ihmehimmeli 项目:脉冲神经网络中的时间编码
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Ihmehimmeli 项目:脉冲神经网络中的时间编码

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神经科学领域不断取得的发现是创造更高效的人工神经网络的灵感源泉,这些神经网络以与生物有机体相同的方式处理信息。这些网络最近在从棋盘游戏和视频 游戏到视频的细粒度理解等领域取得了巨大成功。然而,生物大脑有一个基本方面是人工神经网络尚未充分利用...

 深入了解洪水预报
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深入了解洪水预报

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几年前,我们认为洪水预报是改善人们生活的独特机会,并开始研究 Google 的基础设施和机器学习专业知识如何在此领域提供帮助。去年,我们在巴特那地区启动了洪水预报试点,从那时起,我们扩大了洪水预报覆盖范围,作为我们更大的AI for Soc...

 为 Deepfake 检测研究提供数据
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为 Deepfake 检测研究提供数据

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深度学习催生出几年前还被认为不可能实现的技术。现代生成模型就是其中一个例子,它能够合成超现实主义的图像、语音、音乐甚至视频。这些模型已被用于各种各样的应用,包括通过文本转语音使世界更容易接近,以及帮助生成用于医学成像的训练数据。与任何变革性...

利用经典机器学习改进量子计算
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利用经典机器学习改进量子计算

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实现近期量子计算机的主要挑战之一与其最基本的组成部分有关:量子比特。量子比特可以与附近任何携带接近其自身能量的物体相互作用,例如杂散光子(即不需要的电磁场)、声子(量子装置的机械振荡)或量子缺陷(制造过程中形成的芯片基板中的不规则性),这些...

 人工智能发展推动量子计算投资创纪录
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人工智能发展推动量子计算投资创纪录

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随着人工智能需求的不断增长,量子计算的效率和速度潜力使其成为一项有吸引力的投资。量子计算领域的融资已达到前所未有的水平,2024 年该领域的初创企业通过 50 笔交易获得了约 15 亿美元的风险投资。这一数额几乎是去年 7.85 亿美元的两...