LeCun、Bengio、Hinton三巨头曾合体,Nature发文综述深度学习(论文精华)
深度学习三巨头Yann LeCun、Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton曾在Nature上共同发表一篇名为《深度学习》的综述文章,讲述了深度学习为传统机器学习带来的变革。
从2006年Geoffrey Hinton为世人展示深度学习的潜能算起,深度学习已经蓬勃发展走过了10多个年头。这一路走来,深度学习究竟取得了怎样的成就,又会何去何从呢?
文摘菌节选了这篇论文的精华部分进行编译,对这些问题作出了回答。在公众号后台对话框内回复“三巨头”即可下载这篇论文~
左起:Yann LeCun(Facebook)、Geoffrey Hinton(谷歌/多伦多大学)、Yoshua Bengio(蒙特利尔大学)、吴恩达(deeplearning.ai)
借助深度学习,由多重流程层组成的计算模型能够从不同层级的抽象数据中学习数据的特征
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直播内容不合规怎么办?智能AI为您解决审核难题
背景 近些年来,视频直播快速发展,大量的直播平台如雨后春笋一般出现,但是这同样给直播内容的监管带来了巨大的挑战,一方面国家对于直播内容监管的要求日益严格,另一方面相对于文字内容的审核,多媒体内容的审核复杂度更高,资源耗费也更大技术门槛相对也较高,所以这逐渐成为制约直播服务健康发展的一个瓶颈,尤其是对于一些刚刚起步的中小直播平台。 对于内容审核,一些平台还是采用人肉审核的方法,雇佣大量的直播审核员,来从海量的直播视频中寻找那些不合规的视频,但是受限于人的精力,往往不能达到很好的效果,而且审核人员的紧缺薪水也响应的水涨船高。 幸好,人工智能的快速发展,给这个问题的解决带来的转机,人工智能审核+人工复审成为主流。 传统解决方案 有技术积累和人力的公司往往会自己组建自己的AI团队,根据自己的业务场景和海量的资源来训练自己的检测模型,这样优势是,能够
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25个深度学习相关公开数据集
作者:磐石 目录 介绍 图像处理相关 自然语言处理相关 语音处理相关 Supplement 一.介绍 通常来说,深度学习的关键在于实践。从图像处理到语音识别,每一个细分领域都有着独特的细微差别和解决方法。 然而,你可以从哪里获得这些数据呢?现在大家所看到的大部分研究论文都用的是专有数据集,这些专有数据集又通常不会公开。那么,想实践那些最新的理论方法往往就成了难题。 如果你也遇到了这样的问题,接下来我们会提供了一系列可用的公开数据集给大家。 在本文中,我们列出了一系列高质量的数据集,每个深度学习爱好者都可以使用这些数据集来提高自己的能力。应用这些数据集将使您成为一名更好的数据科学家,并且您从中获得的东西将在您的职业生涯中具有无可估量的价值。我们还收录了具有当前最好结果(SOTA)的论文,供您浏览并改进您的模型。 如何使用这些数据集? 首先要做的事:这些数据集的规模很大!所以请确保你的网络够快,确保下载没有任何限制。 有很多种方式可以使用这些数据集。比如:你可以使用它们来锻炼你的各种深度学习方法技巧;你可以使用它们来磨练你的技能,了解如何识别和构建每个问题,思考独特的使用案例和公布你的新发...
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