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前沿 | AI不用地图和GPS也能认路:DeepMind再放大招

是的,谷歌DeepMind又在搞事情。 这次,是用深度强化学习和神经网络来建立导航系统。无需标注好的地图指引,AI仅仅依靠街景照片的图像识别就能到达目的地。类似于AlphaGo Zero的没有棋谱,也能学会下棋。 注意,这无关乎驾驶,仅仅关乎导航——穿越真实城市,到达指定的经纬度坐标。整个过程不涉及交通数据(周围有没有车和人),也没有对车辆控制建模。 但这已经足够复杂了。在曼哈顿的5个区域、伦敦和巴黎市中心,AI能成功穿过复杂的交叉路口、人行道、隧道和各种拓扑结构。 3月31号,DeepMind在ArXiv上发布了相关论文:Learning to Navigate in Cities Without a Map。大数据文摘公众号后台回复“导航”即可下载这篇论文。 DeepMind随后发表的一篇博客文章称,AI做的这件事类似于一个小孩如何记住

如何走近深度学习人脸识别?你需要这篇超长综述 | 附开源代码

相信做机器学习或深度学习的同学们回家总会有这样一个烦恼:亲朋好友询问你从事什么工作的时候,如何通俗地解释能避免尴尬? 我尝试过很多名词来形容自己的工作:机器学习,深度学习,算法工程师/研究员,搞计算机的,程序员…这些词要么自己觉得不满意,要么对方听不懂。经历无数次失败沟通,最后总结了一个简单实用的答案:“做人脸识别的”。 为什么这个答案管用,因为人脸识别在深度学习相关领域的课题中属于商业落地情景多,被普及率广的一项技术,以至于谁说不出几个人脸识别应用,都有那么点落后于时代的意思。 今天出这篇人脸识别,是基于我过去三个月在人脸识别方向小小的探索,希望能为非技术从业者提供人脸识别的基本概念(第一部分),以及为人脸识别爱好者和入门人员提供储备知识和实验数据参考(第二、第三部分),也欢迎专业人士提供宝贵的交流意见。 本文将从接下来三个方面介绍人脸识别,读者可根据自身需求选择性阅读: Chapter 1:人脸识别是什么?怎么识别? Chapter 2:科研领域近期进展 Chapter 3:实验及细节 Chapter 1 人脸识别是什么 人脸识别问题宏观上分为两类:1. 人脸验证(又叫人脸比对)2...

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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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