在开源框架领域，PyTorch 与 TensorFlow 之争一直存在，研究人员在写论文时也会有不同的偏向。但近年来，得益于 PyTorch 本身的一些优势，越来越多的学者偏向于选择 PyTorch，TensorFlow 的使用比例也因此逐渐下降。自 20

57 篇论文入选 ICCV，13 项赛事夺冠。在成为 AI 领军企业的同时，商汤也在为全球学术界作着自己的贡献。昨天于韩国首尔正式开幕的计算机视觉顶会 ICCV 2019 上，人工智能平台公司商汤科技展示了自己的科研实力：共有 57 篇论文被大会收录，是本

选自Github，机器之心编译，参与：思源、路雪。该项目主要基于几个月前 Nvidia 提出使用部分卷积修复图像不规则空缺的研究。本文将简要介绍这项研究与 DeepCreamPy 实现项目，读者可下载项目代码或预构建的二进制文件，并尝试修复漫画图像或马赛克

选自arXiv，作者：Aran Nayebi等，机器之心编译，参与：李诗萌、路。与当前的机器视觉行为仅涉及前馈过程不同，人类及灵长类动物的视觉行为包含前馈、反馈和时间预测等多种过程的整合。但灵长类动物的视觉系统还有不能用前馈 CNN 建模的其他解剖结构。尽

本论文从信息论的角度简要概述了深度学习，试图解决这两个问题： 深度神经网络为什么比浅层网络的泛化能力好？ 是否在所有场景下，更深层的神经网络的效果都更好？具体而言，令 L 表示某一深度神经网络中的卷积层和池化层层数，n 表示训练样本量，我们可推导出此网络的

韩松，2017 年斯坦福大学电子工程系博士毕业，师从 NVIDIA 首席科学家 Bill Dally 教授。他的研究也广泛涉足深度学习和计算机体系结构，他提出的 Deep Compression 模型压缩技术曾获得 ICLR'16 最佳论文，ESE 稀疏神

现在是各种机器学习框架群雄争霸的时代，各种各样的比较文章也层出不穷。近日，斯坦福大学计算机科学系博士生 Awni Hannun 也发表了一篇文章，谈了自己对 PyTorch 和 TensorFlow 这两大明星框架的心得体验，并在不同的方面对这两者进行了比

近日，腾讯发表了一篇介绍并行贝叶斯在线深度学习框架的论文，该论文表示这一框架已经用于腾讯广告系统的点击率预测，并获得了稳定高效的性能。该论文还详细推导展示了 PBODL 框架，并在实际试验中证明了 PBODL 相对于其他在线模型具有更好的表现。机器之心简要

5 月 27 日，机器之心主办的为期两天的全球机器智能峰会在北京 898 创新空间顺利开幕。下午，清华大学智能技术与系统国家重点实验室朱军发表了主题为《珠算：贝叶斯深度学习的 GPU 库》的演讲，他探讨分享了贝叶斯深度学习模型的计算平台：珠算，以下是该演讲

在 2016 年 9 月 24 日举办的 TEDxMontreal 2016 上，深度学习领域的著名学者 Yoshua Bengio 发表了主题为《使用深度学习的人工智能的崛起》的演讲。近日，TEDx Talks 官方在 YouTube 上发布了该演讲的视

英伟达今天发布了基于其最新的 Pascal 架构的新一代 Quadro 系列显卡。该公司宣称，新的芯片组可将桌面工作站转变成为具有突破性能力的超级计算机，为不同行业的专业任务提供保障。新的 Quadro 芯片组可以为设计、工程和有关虚拟现实以及深度学习的各

从微小器件到海量数据中心，格外强劲的硬件将能为深度学习领域内的一切提供助力。2016 年 3 月份，谷歌 DeepMind 的计算机在多轮围棋比赛中击败了世界围棋冠军李世乭。这一事件标志着人工智能领域内的一个新里程碑。获胜的 AlphaGo 借力于现在为大

一个问题可能对应着多个话题标签，如下图所示。总共有300万条问题-话题对，超过2亿词，4亿字，共1999个类别。

深度学习是机器学习的一个子域，关注模仿大脑功能和结构的算法 - 人工神经网络。线性代数是连续的而不是离散的数学形式，许多计算机科学家对它几乎没有经验。对于理解和使用许多机器学习算法，特别是深度学习算法，理解线性代数是非常重要的。线性代数、概率和微积分是机器

本文作者Ankit Agarwal是面向开发者的神经网络平台提供商Silversparro Technologies的CTO和创始人。1，第一步，了解什么是机器学习，最佳入门资源就是 Andrew Ngs , an online course at cou

基于CNN模型的短文本相似度的计算方法可以大致分为两类：一类是基于Siamese结构的神经网络模型，先分别学习输入的文本对儿的句子向量表达，再基于句子向量计算相似度；另一类是直接以词语粒度的相似度矩阵作为输入，学习并计算文本相似度。下面将分别展开介绍。LS

自然语言处理是人工智能研究的核心问题之一。近日，已宣布被 Salesforce 收购的深度学习公司 MetaMind 在其官方网站上发表了一篇文章，深度剖析了 LSTM 和词袋模型在自然语言处理上的应用。机器学习、深度学习和更广义上的人工智能的兴起是毫无