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中国联邦学习「五大流派」

2020-05-09 12:56导语:花开五朵,各表一枝。联邦学习作为新一代人工智能基础技术,正在渗透到AI商用瓶颈的根源,通过解决数据隐私与数据孤岛问题,重塑金融、医疗、城市安防等领域。近两年,在杨强教授等世界级专家的联合推动下,国内外诸多科技巨头,均已开始搭建联邦学习的研究与应用团队。三年时间过去,国内已经出现联邦学习、共享智能、知识联邦、联邦智能和异步联邦学习等多个相关研究方向。花开五朵,各

3D人体姿态估计笔记

英文版:3D-Human-Pose-Estimation-Notes姿态估计人体姿态估计:估计人的关节点坐标(回归问题)RGB or RGBD图像 or 视频单目 or 多视角单人 or 多人2D or 3D3D姿态 or 3D形态2D姿态估计任务单人姿态估计Benchmark: MPII (2014)代表作: CPM (CVPR ...

人脸识别软件正在学习识别熊脸和牛脸

在加拿大不列颠哥伦比亚省花了十几年时间跟踪研究灰熊后,熊类生物学家Melanie Clapham与两位硅谷科技工作者合作开发了一款名为BearID的面部识别软件。该项目旨在监测灰熊,并通过疤痕和缺口等细小的差异来追踪它们 ,到目前为止,该项目已经用来识别132只灰熊。通过改编现有的人工智能程序,该团队能够收集到4674张灰熊的图像。根据该团队发表在《生态学与进化》上的研究结果,该系统目前的准确率达

今日 Paper | 手部和物体重建;三维人体姿态估计;图像到图像变换等

2020-02-04 11:08导语:为了更好地服务广大 AI 青年,AI 研习社正式推出全新「论文」版块。目录SMPL-H: 学习手部和操纵物体的关节重建SMPLify: 从一个单一的图像自动估计三维人体姿态和形状CDGAN:用于图像到图像变换的循环鉴别生成对抗网络大转弯时的小雾SCAIL:用于类增量学习的分类器权重缩放...

实现AGI,强化学习就够了?Sutton:奖励机制足够实现各种目标

几十年来,在人工智能领域,计算机科学家设计并开发了各种复杂的机制和技术,以复现视觉、语言、推理、运动技能等智能能力。尽管这些努力使人工智能系统在有限的环境中能够有效地解决特定的问题,但却尚未开发出与人类和动物一般的智能系统。人们把具备与人类同等智慧、或超越人类的人工智能称为通用人工智能(AGI)。这种系统被认为可以执行人类能够执行的任何智能任务,它是人工智能领域主要研究目标之一。关于通用人工智能的

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人脸识别门禁在安防行业的发展前景

大家都知道几年前的门禁就是通过钥匙或者IC门禁卡,那更先进的就是指纹识别门禁了吧,对传统的门禁管理的两大缺点理解。第一:安全性能不高目前一些老区应用传统的门禁系统,小区有着各种各样的人群,比如:发传单、产品推销、贴广告的杂乱无章的,而且还有不明的车辆来来往往。这样不仅影响居民的生活安全,还对于一些事情无法处理。因为传统的小区治安管理不高,对于一些盗窃事故不知如何去解决。第二:繁琐相信大家都有过忘记

监督学习、非监督学习、强化学习都是什么?终于有人讲明白了

01 术语整理本节概述机器学习及其三个分类(监督学习、非监督学习和强化学习)。首先,与机器学习相关的术语有人工智能(Artificial Intelligence,AI)、机器学习(Machine Learning,ML)、强化学习、深度学习等,这里对这些术语进行简单的整理。AI意味着人工智能,其定义因研究人员而异。从广义上讲,它指“像人类一样具有智能的系统和配备这种系统的机器人”。实现AI的方法

强化学习样本复杂性综述

基于一月做的一个组会报告。有兴趣可以讨论。

盘点:2020年最酷的12家机器学习初创公司

人工智能一直是近年来的热门技术领域,机器学习是人工智能的一个子集,是整个人工智能领域最重要的组成部分之一。机器学习是智能算法和统计模型的演进,可通过经验改进软件,而无需明确地编写实现这些改进的代码。例如,预测分析应用可以通过使用机器学习,随着时间的推移变得更加精准。但是机器学习也带来了挑战。开发机器学习模型和系统需要融合数据科学、数据工程和开发技能,获取和管理开发和训练机器学习模型所需的数据,也是

从自监督学习主流方法、最新工作进展,看未来前景研究方向

2020-08-03 00:27:08作者 | huybery编辑 | 丛 末本文作者来自东北大学,他通过整理自监督学习的一系列工作,把主流方法分成三大类,方便大家更全面的了解自监督学习的定义、方法、用途。与此同时,文中也穿插着几大主流方法的最新工作进展,现在正在探索自监督学习未来前景研究方向的同学,也不妨借鉴一二,说不定能找到灵感哦~1学习的范式我们首先来回顾下机器学习中两种基本的学习范式,如图

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