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LeCun锐评诺奖:出于压力才颁给AI,但两个成果已经完全无用,玻尔兹曼机和Hopefield网络

LeCun锐评诺奖:出于压力才颁给AI,但两个成果已经完全无用,玻尔兹曼机和Hopefield网络

LeCun锐评诺奖:出于压力才颁给AI,但两个成果已经完全无用,玻尔兹曼机和Hopefield网络

今年诺贝尔奖颁给AI,是诺奖委员会感到压力的结果,需要承认深度学习的影响。 但物理奖颁给Hinton和Hopefield,获奖成果玻尔兹曼机和Hopefield网络现在完全无用。

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3841 点击    2024-10-25 15:12
RNN回归!Bengio新作大道至简与Transformer一较高下

RNN回归!Bengio新作大道至简与Transformer一较高下

RNN回归!Bengio新作大道至简与Transformer一较高下

近日,深度学习三巨头之一的Yoshua Bengio,带领团队推出了全新的RNN架构,以大道至简的思想与Transformer一较高下。

来自主题: AI技术研报
2850 点击    2024-10-25 14:42
深度|如何最大化 GPU 利用效率,让 ROI 最大化?

深度|如何最大化 GPU 利用效率,让 ROI 最大化?

深度|如何最大化 GPU 利用效率,让 ROI 最大化?

前不久在人工智能的帮助下,两位科学家获得了诺贝尔物理学奖。可以说人工智能已经在很多领域被广泛应用了。随着大语言模型(LLM)和深度学习的广泛应用,GPU 也已成为机器学习工程师和研究人员最重要的计算资源之一。

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7394 点击    2024-10-21 14:14
AI助力RNA病毒研究历史性突破,中山大学等用深度学习模型,发现超过16万种新病毒

AI助力RNA病毒研究历史性突破,中山大学等用深度学习模型,发现超过16万种新病毒

AI助力RNA病毒研究历史性突破,中山大学等用深度学习模型,发现超过16万种新病毒

2020 年初,新冠病毒的阴影迅速笼罩全球。在这场与时间的赛跑中,我们见证了无数英勇的个体和团队挺身而出,社会体系经历了一次次严峻考验,也为全球的公共卫生领域敲响了警钟。

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3627 点击    2024-10-16 12:59
图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?

图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?

图灵奖得主Yoshua Bengio新作:Were RNNs All We Needed?

自从 Transformer 模型问世以来,试图挑战其在自然语言处理地位的挑战者层出不穷。 这次登场的选手,不仅要挑战 Transformer 的地位,还致敬了经典论文的名字。 再看这篇论文的作者列表,图灵奖得主、深度学习三巨头之一的 Yoshua Bengio 赫然在列。

来自主题: AI技术研报
4226 点击    2024-10-14 15:42
AI作曲缺数据,浙大GTSinger数据集上线:适配所有歌声任务、带有真实乐谱

AI作曲缺数据,浙大GTSinger数据集上线:适配所有歌声任务、带有真实乐谱

AI作曲缺数据,浙大GTSinger数据集上线:适配所有歌声任务、带有真实乐谱

传统的歌声任务,如歌声合成,大多是在利用输入的歌词和乐谱生成高质量的歌声。随着深度学习的发展,人们希望实现可控和能个性化定制的歌声生成。

来自主题: AI技术研报
6273 点击    2024-10-14 10:38
深度|诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援

深度|诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援

深度|诺奖AI之父Hinton:我确实有些孤独,但并不是完全孤立无援

Hinton在人工智能领域的贡献极其卓越,被誉为 “神经网络之父”、“人工智能教父”。他的主要贡献包括:反向传播算法的改进与推广、深度学习模型的创新(深度置信网络、卷积神经网络等多个深度学习网络结构)。Hinton还为AI行业培养了包括OpenAI前首席科学家伊尔亚・苏茨克维(Ilya Sutskever)在内的诸多人才。

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3683 点击    2024-10-11 11:09
Python程序到计算图一键转化,详解清华开源深度学习编译器MagPy

Python程序到计算图一键转化,详解清华开源深度学习编译器MagPy

Python程序到计算图一键转化,详解清华开源深度学习编译器MagPy

2024 年 7 月,清华大学计算机系 PACMAN 实验室发布开源深度学习编译器 MagPy,可一键编译用户使用 Python 编写的深度学习程序,实现模型的自动加速。

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3145 点击    2024-10-06 16:02
从数据增强的隐藏作用出发,揭示视觉强化学习可塑性损失的独特机制

从数据增强的隐藏作用出发,揭示视觉强化学习可塑性损失的独特机制

从数据增强的隐藏作用出发,揭示视觉强化学习可塑性损失的独特机制

Sutton 等研究人员近期在《Nature》上发表的研究《Loss of Plasticity in Deep Continual Learning》揭示了一个重要发现:在持续学习环境中,标准深度学习方法的表现竟不及浅层网络。研究指出,这一现象的主要原因是 "可塑性损失"(Plasticity Loss):深度神经网络在面对非平稳的训练目标持续更新时,会逐渐丧失从新数据中学习的能力。

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3936 点击    2024-09-29 14:39