人工智能学术

最近，国外一个YouTuber发布了通过神经网络增强的1895年拍摄的纪录片《火车进站》，整部电影只有45秒长度，由路易·卢米埃和奥古斯特·卢米埃拍摄于法国一沿海城市。 这部电影采…

在深度学习刚刚进入视线时，大多数AI研究人员嗤之以鼻，但短短几年后，它的触角已经横跨医疗、教育、汽车等众多领域。 AI 在深度学习的加持下，近几年在人脸识别、围棋、Dota等任务上…

机器学习公平性的研究真的走在正确的道路上吗？  随着人工智能的发展，机器学习的技术越来越多地被应用在社会的各个领域，来帮助人们进行决策，其潜在的影响力已经变得越来越大，特…

  目录 对话到举动：大型常识库的会话问答 从用户反应学习的天然言语解析 神经语义的数据重组模型 SMPL-X: 表现力身体捕捉: 从一个单一的形象获取手，脸，…

导语：本文作者提出了一种新的视觉语言预训练模型ImageBERT，该模型基于Transformer架构，并对视觉-语言联合嵌入进行建模。更为重要的是，作者还从网络上收集了一千万规模…

近年来，神经网络借鉴了生物学策略的相关理论知识，实现了大飞跃，完成了之前无法完成的任务。神经进化作为人工智能的一个研究领域，试图通过进化算法而非随机梯度下降来设计和构建神经网络。本…

就因为少了个机器学习硕士学位，求职数据科学的岗位遭拒？ 这是本文作者 Richmond Alake 的亲身经历，也是让他从一位全职员工到成为一位机器学习硕士生的原因。 然而，机器学…

随着每一年的结束，麻省理工学院电气工程与计算机科学系博士 Gregory J Stein 都会回顾一下对其影响最大的各大研究趋势或论文，今年亦如此。 作为该领域的研究人员，他发现深…

对于自然语言处理领域来说，2019 年可谓是令人惊叹的一年！ 日前，NLP 专家 Elvis 盘点了 2019 年 NLP 和 ML 领域发生的大事件，涵盖具有价值的论文、文章、工…

大规模标注的数据集的出现是深度学习在计算机视觉领域取得巨大成功的关键因素之一。然而监督式学习过于依赖大规模标注数据集，数据集的收集和人工标注需耗费大量的人力成本。自监督模型解决了这…

本科毕业于清华姚班、博士毕业于普林斯顿大学，师从 Sanjeev Arora 教授，马腾宇作为 AI 学界一颗冉冉升起的新星，如今已在国际顶级会议和期刊上发表了 20 篇高质量的论…

模型的可解释性，已然成为了AI 领域最具挑战性的主题之一。 一般规律中，模型的复杂度和准确性往往是正相关关系，而越高的复杂度也代表着模型越无法实现可解释性。那 AI 模型的准确性和…

2019 年，可谓是 NLP 发展历程中具有里程碑意义的一年，而其背后的最大功臣当属  BERT ！ 2018 年底才发布，BERT 仅用 2019 …

有人说，不同言语之间的翻译，与其说是一门科学，不如说是一门艺术。 NLP 范畴的机器学习工程师 Riccardo Di Sipio 日前提出了一个观念：运用卷积网络要比运用循环神经…