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達摩院金榕教授113頁PPT詳解達摩院在NLP、語音和CV上的進展與應用實踐

來源:智東西      編輯:創澤      時間:2020/6/10      主題:其他   [加盟]

今年3月,阿里巴巴達摩院GJ研究員、美國密歇根州立大學終身教授金榕參與了CIO學院技術公益大咖說,就《困局與破局:從深度學習到AI三大關鍵技術》這一主題進行了分享。金榕教授介紹了語音、自然語言處理、計算機視覺三大核心AI技術的關鍵進展,并就AI技術在在實際應用中的關鍵挑戰,以及達摩院應對挑戰的創新實踐進行了解讀。


達摩院在NLP、語音和CV上的進展與應用實踐




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解決了傳統圖卷積神經網絡中圖節點學習到的特征對圖分辨率和連接關系敏感的問題,可以實現在低分辨率的三維形狀上學習特征,在高低分辨率形狀之上進行測試,并且保持不同分辨率特征的一致性

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性能超越最新序列推薦模型,華為諾亞方舟提出記憶增強的圖神經網絡

記憶增強的圖神經網絡對短期的商品語境信息建模,并使用共享的記憶網絡來捕捉商品之間的長期依賴,對多個模型進行了對比,在Top-K序列推薦中效果極佳

如何創造可信的AI,這里有馬庫斯的11條建議

馬庫斯系統性地闡述了對當前AI研究界的批判,從認識科學領域中針對性地給出了11條可執行的建議

用于微創手術的觸覺傳感器(二)

MIS 和RMIS觸覺傳感器最常用的傳感原理是基于電氣的傳感器。這些觸覺傳感器進一步分為壓阻型、壓電型和電容型傳感器

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通過機械機構實現機械手到工具的動力傳遞,無需外部控制及供能,對機器人的避障路徑規劃影響極小

深度學習的可解釋性研究(三)——是誰在撩動琴弦

神經網絡的敏感性分析方法可以分為變量敏感性分析、樣本敏感性分析兩種,變量敏感性分析用來檢驗輸入屬性變量對模型的影響程度,樣本敏感性分析用來研究具體樣本對模型的重要程度

深度學習的可解釋性研究(二)——不如打開箱子看一看

神經網絡模型本身其實并不是一個黑箱,其黑箱性在于我們沒辦法用人類可以理解的方式理解模型的具體含義和行為

深度學習的可解釋性研究(一)— 讓模型具備說人話的能力

為決策樹模型是一個具有比較好的可解釋性的模型,以決策樹為代表的規則模型在可解釋性研究方面起到了非常關鍵的作用
 
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