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達摩院金榕教授113頁PPT詳解達摩院在NLP、語音和CV上的進展與應用實踐

來源:智東西      編輯:創(chuàng)澤      時間:2020/6/10      主題:其他   [加盟]

今年3月,阿里巴巴達摩院GJ研究員、美國密歇根州立大學終身教授金榕參與了CIO學院技術(shù)公益大咖說,就《困局與破局:從深度學習到AI三大關(guān)鍵技術(shù)》這一主題進行了分享。金榕教授介紹了語音、自然語言處理、計算機視覺三大核心AI技術(shù)的關(guān)鍵進展,并就AI技術(shù)在在實際應用中的關(guān)鍵挑戰(zhàn),以及達摩院應對挑戰(zhàn)的創(chuàng)新實踐進行了解讀。


達摩院在NLP、語音和CV上的進展與應用實踐




OpenAI發(fā)布了有史以來最強的NLP預訓練模型GPT-3

2020年5月底OpenAI發(fā)布了有史以來最強的NLP預訓練模型GPT-3,最大的GPT-3模型參數(shù)達到了1750億個參數(shù)

多尺度圖卷積神經(jīng)網(wǎng)絡:有效統(tǒng)一三維形狀離散化特征表示

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履約時間預估:如何讓外賣更快送達

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性能超越最新序列推薦模型,華為諾亞方舟提出記憶增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡

記憶增強的圖神經(jīng)網(wǎng)絡對短期的商品語境信息建模,并使用共享的記憶網(wǎng)絡來捕捉商品之間的長期依賴,對多個模型進行了對比,在Top-K序列推薦中效果極佳

如何創(chuàng)造可信的AI,這里有馬庫斯的11條建議

馬庫斯系統(tǒng)性地闡述了對當前AI研究界的批判,從認識科學領域中針對性地給出了11條可執(zhí)行的建議

用于微創(chuàng)手術(shù)的觸覺傳感器(二)

MIS 和RMIS觸覺傳感器最常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺傳感器進一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器

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應用于MIS的觸覺傳感器主要是基于電學或光學原理開發(fā)的,應該是小尺寸和圓柱形的,可在導管的管身或尖端集成

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大阪大學胡正濤博士(萬偉偉老師團隊)為機器人開發(fā)通用工具解決復雜變種變量的操作任務

通過機械機構(gòu)實現(xiàn)機械手到工具的動力傳遞,無需外部控制及供能,對機器人的避障路徑規(guī)劃影響極小

深度學習的可解釋性研究(三)——是誰在撩動琴弦

神經(jīng)網(wǎng)絡的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種,變量敏感性分析用來檢驗輸入屬性變量對模型的影響程度,樣本敏感性分析用來研究具體樣本對模型的重要程度

深度學習的可解釋性研究(二)——不如打開箱子看一看

神經(jīng)網(wǎng)絡模型本身其實并不是一個黑箱,其黑箱性在于我們沒辦法用人類可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

深度學習的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說人話的能力

為決策樹模型是一個具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹為代表的規(guī)則模型在可解釋性研究方面起到了非常關(guān)鍵的作用
 
資料獲取
新聞資訊
== 資訊 ==
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» 機器人的速度傳感器:測量平移和旋轉(zhuǎn)運動的
» 機器人的位移位置傳感器:直線移動傳感器,
» 機器人應用傳感器時應考慮的問題:程序設計
» 機器人的感覺順序與策略:變換,處理
» 機器人多指靈巧手的神經(jīng)控制的原理:控制系
» 機器人自適應模糊控制: PID 模糊控制
» 機器人的進化控制系統(tǒng):解決其學習與適應能
» 機器人的神經(jīng)控制系統(tǒng)特性和能力:并行處理
» 機器人的學習控制系統(tǒng):搜索、識別、記憶和
» 機器人的模糊控制系統(tǒng):模糊化接口、知識庫
» “人工智能+制造”專項行動實施意見:10
» 機器人的專家控制系統(tǒng):知識庫、推理機、控
» 智能機器人的遞階控制系統(tǒng):精度隨智能降低
» 機器人的力和位置混合控制方案:主動剛性控
 
== 機器人推薦 ==
 
迎賓講解服務機器人

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智能消毒機器人

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機器人底盤

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