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今天要去清华听LeCun演讲?你需要这份笔记(另附:视频+PPT)

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) △这张票有点抢手 早就没票了。 今天下午,Facebook人工智能研究院院长Yann LeCun,将在清华大礼堂主讲一场两个小时的讲座,题目是《深度学习与人工智能的未来》。 如何优雅的听好LeCun的分享? 当然是提前预习。还能预习?当然,其实可以把LeCun的演讲当成一个巡演。很少有明星在巡演的过程中发表全新的主打歌,这放在人工智能领域也一样。 同理,LeCun这次不可能在清华发表一次全新的分享。所以,如果能事先预习一下,对于在现场理解和学习肯定是大大的加成。 去哪儿找预习的内容? 别担心,量子位都给你准备好了。我们不单给你找到了LeCun此前同题分享的视频,而且还找到了一份高质量的学习笔记……贴心不? 这个笔记的作者Valerian Saliou,是Crisp公司的CTO,也是一个全栈工程师。这份《听

迁移学习让AI更好地理解上下文:Salesforce新论文

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 让神经网络理解每个词的意思很容易,但上下文、词语之间的关系,依然是自然语言处理(NLP)中的难题。 Salesforce的一群NLP研究者发现,搞图像识别的同行们有个不错的办法,值得一试。 在图像识别领域,把ImageNet上预训练的CNN拿来,用在其他图像识别模型中,已经成为一种惯例。这种把训练好的模型参数迁移到新模型的方法,也就是这两年大热的迁移学习。 理解上下文,就是一个非常适合迁移学习的问题。 Learned in Translation 我们所能想到的大部分NLP任务,都有“理解上下文”的需求。 机器翻译模型需要知道英语句子中的这些词是怎样组合在一起的,才能正确地把它翻译成其他语言;自动文本摘要模型需要了解上下文,才能知道哪些词是最重要的;问答模型需要知道问题中的词如何与文档中的词关联。 既然大

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Rocky Linux(中文名:洛基)是由Gregory Kurtzer于2020年12月发起的企业级Linux发行版,作为CentOS稳定版停止维护后与RHEL(Red Hat Enterprise Linux)完全兼容的开源替代方案,由社区拥有并管理,支持x86_64、aarch64等架构。其通过重新编译RHEL源代码提供长期稳定性,采用模块化包装和SELinux安全架构,默认包含GNOME桌面环境及XFS文件系统,支持十年生命周期更新。

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