神经网络
在文章 OpenAI-Gym入门 中，我们以 CartPole-v1 环境为例学习了 OpenAI Gym 的基本用法。在文章 OpenAI-Gym神经网络策略及其训练 中，我们依然是以 CartPole-v1 为例，学习了策略梯度算法及其实现，并用 Keras 实际训练了一个神经网络策略。 在实际业务场景中，我们需要自己实现环境，也就是继承 gym.Env，然后重新实现 reset step render 等函数
近期，实验室关于场景识别任务的论文被IEEE TIP接收。IEEE TIP的全称是IEEE Transactions on Image Processing，是计算机视觉和图像处理领域的国际期刊之一，2020年SCI影响因子为9.340。论文信息如下： 对于场景识别任务，在场景图像中探索内在的空间结构是一个关键的研究方向
未来20年全球最重要的技术是人工智能，人工智能会像200年前的电力一样重要。 12月19日，2017云栖大会·北京峰会正式拉开帷幕，妙健康CTO赵进在“医疗健康专场”以《健康大数据的运用与畅想》为题，分享了妙健康在健康行为大数据上的运用实践，引发参会者的强烈共鸣。 《失控》的作者凯文·凯利曾表示，未来20年全球最重要的技术是人工智能，人工智能会像200年前的电力一样重要
本课程内容包含：人工智能技术演进、深度学习多层神经网络（DNN）和卷积神经网络（CNN）的模型原理，以及相关套件（Tensorflow Keras）的实作方法。资料视觉化呈现、资料前处理和常用机器学习（MLP Random Forest Logistic Regression SVM等）的原理和实作方法。使同学具备影像和数据资料的模型训练、分类、预测和评估的技术
我对几年前的一个晚上坐在 Yosemite 一个熊熊燃烧的篝火旁的情景记忆犹新。 这一记忆非常生动，因为在某个时刻，我从篝火转过头，看着周围的黑暗，却看到一群郊狼的眼睛耐心地从四面八方看着。 这段经历让我对基于边缘的监控有了一个相当独特的视角
什么是DALL-E？DALL-E 是如何工作的？ 什么是DALL-E？ DALL-E 是由 OpenAI 发布的一种基于 GPT-3 和图像生成技术的 AI 模型，它可以根据文本描述生成具有创意的图片。DALL-E 的名字来自于 Pixar 动画电影《怪兽电力公司》中的角色 Dall-e 和艺术家 Salvador Dalí。 DALL-E 是如何工作的？ DALL-E 的工作方式可以简单地概括为：根据输入的文本描述生成对应的图像
众筹网站上的项目图像描绘项目的主题和内容。本文着重于项目图像的设计。我们开发并训练了一个深度神经网络机器学习模型来识别图像中传达的情绪，然后将其用于从流行的众筹平台投射图像
由于全球能源短缺和环境污染问题日益严重，世界各国开始大力发展新能源汽车市场，以缓解能源短缺，减轻环境污染压力。中国市场是目前新能源汽车增量最大的市场。彭博新能源财经最新发布的《新能源汽车市场长期展望》报告指出，到2040年，新能源汽车在全球乘用车销量中的比重有望达到58%，占乘用车保有量的31%
重庆师范大学 数学科学学院; 重庆师范大学 重庆国家应用数学中心， 重庆 401331 【目的】研究解决传统神经网络手动设计网络结构的局限性，并探究差分进化算法对神经网络优化的有效性。【方法】提出了一种基于差分进化算法的多层前馈神经网络的优化设计方案，用以同时完成神经网络的权值空间和网络结构空间的搜索，给出不同场景下的最优网络结构。该算法采用（1+1）-ES二元进化策略，使用一种新的网络结构交叉和变异方法，通过双种群结构共同进化及自适应变异率等策略加快网络结构的搜索以及算法的收敛
深度神经网络(DNN)是模仿大脑神经网络的算法，与传统模式识别和机器学习相比，DNN的识别处理精度要高得多，预计将会广泛的应用在车用领域。 东芝(Toshiba)宣布成功开发出新款汽车应用影像识别系统级芯片(SoC)，与东芝上一代产品相比，该产品使深度学习加速器的速度提升10倍，功率效率提高4倍。该技术成果的详情已于2月19日在旧金山举行的2019 IEEE国际固态电路会议(ISSCC)上发表
