
让机器准确「看懂」手物交互动作,清华大学等提出GeneOH Diffusion方法
让机器准确「看懂」手物交互动作,清华大学等提出GeneOH Diffusion方法在机器学习和计算机视觉中,让机器准确地识别和理解手和物体之间的交互动作,那是相当费劲。
在机器学习和计算机视觉中,让机器准确地识别和理解手和物体之间的交互动作,那是相当费劲。
多层感知器(MLP),也被称为全连接前馈神经网络,是当今深度学习模型的基础构建块。MLP 的重要性无论怎样强调都不为过,因为它们是机器学习中用于逼近非线性函数的默认方法。
今年 1 月份,2024 年度 IEEE 冯诺伊曼奖项结果正式公布,斯坦福大学语言学和计算机科学教授、AI 学者克里斯托弗・曼宁(Christopher Manning)获奖。
一种全新的神经网络架构KAN,诞生了! 与传统的MLP架构截然不同,且能用更少的参数在数学、物理问题上取得更高精度。
就在最近,清华大学SuperBench团队的新一轮全球大模型评测结果出炉了!
编者按:从2014年开始,Matt Turck每年都会推出一个反映大数据、机器学习、人工智能整体格局的版图
现今,机器学习(ML),更具体地说,深度学习已经改变了从金融到医疗等广泛的行业。在当前的 ML 范式中,训练数据首先被收集和策划,然后通过最小化训练数据上的某些损失标准来优化 ML 模型
培养 AI 人才,要从娃娃抓起,这句话似乎越来越不像开玩笑了。 本周五,顶级学术会议 NeurIPS 开设高中生论文 Track 的消息引爆了人工智能社区
从今年起,高中生也要卷AI顶会了,真是计算机从娃娃抓起?
联邦学习使多个参与方可以在数据隐私得到保护的情况下训练机器学习模型。但是由于服务器无法监控参与者在本地进行的训练过程,参与者可以篡改本地训练模型,从而对联邦学习的全局模型构成安全序隐患,如后门攻击。