​大数据文摘出品作者，Caleb在线工作正在逐渐正式进入我们的生活，根据数据公司EmsiBurningGlass统计，2020年初纽约全市16万3000个招聘岗位中，只有6700个允许在线工作，占总岗位数量的4%；但到去年12月，全市24万3000个招聘岗位中，在线工作的岗位数量增至2万5800个，...

  ​AI面部识别领域又开辟新业务了，这次，是鉴别二战时期老照片里的人脸图像，近日，来自谷歌的一名软件工程师DanielPatt研发了一项名为N2N，NumberstoNames，的AI人脸识别技术，它可识别二战前欧洲和大屠杀时期的照片，并将他们与现代的人们联系起来，用AI寻找失散多年的亲人2016年，...

  OpenCVHaar级联分类器用于检测图像中的人脸，使用Haar级联进行对象检测是一种基于机器学习的方法，其中使用一组输入数据对级联函数进行训练，OpenCV已经包含了许多预训练的分类器，用于人脸、眼睛、行人等等，在我们的案例中，我们将使用人脸分类器，你需要下载预训练的分类器XML文件并将其保存到你...

  现在在AI业界家喻户晓的Transformer，究竟是怎样在短短时间爆火的，Transformer的起源想象一下你逛附近的五金店，在货架上看到一种新型的锤子，它比其他锤子敲得更快、更准确，在过去几年里，它已经淘汰了许多其他锤子，至少在大多数用途中是这样，而且通过一些调整——这里加个附件，那里加个扭矩...

  预训练是按部就班的学习，微调就是强化训练，在学习大模型的过程中，预训练与微调是其中非常重要的两个阶段，一个模型效果好不好并不是由神经网络模型的好坏决定的，而是由预训练和微调来决定的，大家都知道openAI的GPT模型采用的是Transformer技术架构，但市面上其它采用transformer架构的...

  Word2Vec是一种广泛使用的词嵌入，WordEmbedding，技术，它能够将单词表示为高维空间中的密集向量，从而捕捉单词之间的语义和语法关系，Word2Vec主要包含两种模型，Skip，Gram，跳字模型，和CBOW，ContinuousBagofWords，连续词袋模型，Skip，Gram与...

  近日，网上流传一份ilya推荐给JohnCarmack的阅读清单，该清单包含了当今与AI相关30篇顶级文章，并称如果真的将它们读完，就能理解当下90%的AI技术，下面笔者带大家速览这40篇文章内容概要，1，AttentionIsAllYouNeed不解释了，transformer开山论文，不得不看，...

  一、引言深度学习变革了许多计算机视觉和自然语言处理，NLP，领域内的任务，它为越来越多的消费者和工业产品提供更强大的智能，并潜在地影响了人们在日常经验和工业实践上的标准流程，从理论上来说，深度学习和其他基于统计机器学习方法的自动化系统十分类似，它们都可以采用两个过程描述，首先，深度神经网络，DNN，...

  TensorFlow的主要功能是通过张量来传递其基本数据结构类似于NumPy中的多维数组，而图表则表示数据计算，它是一个符号库，这意味着定义图形和张量将仅创建一个模型，而获取张量的具体值和操作将在会话，session，中执行，会话，session，一种在图中执行建模操作的机制，会话关闭时，张量的任何...

  深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异，各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习，并取得了令人惊叹的成就，但深度学习近来也暴露出其内在缺陷，很多学界领军人物都在积极探讨解决办法和替代方案，因此本文力图阐述深度学习的局限性，引发更多对深度学习的思考，人工智能已经达到了炒作的顶峰，新...

  在本节中，我们探索，无状态，LSTM的一种变体，该变体学习字母表的随机子序列，并努力构建可以给定任意字母或子序列的模型并预测字母表中的下一个字母，首先，我们正在改变问题的框架，为简化起见，我们将定义最大输入序列长度并将其设置为5之类的小值，以加快训练速度，这定义了将要训练的字母子序列的最大长度，在扩...

  当创建模型时，SPINN.，init，被调用了一次，它分配和初始化参数，但不执行任何神经网络操作或构建任何类型的计算图，在每个新的批处理数据上运行的代码由SPINN.forward方法定义，它是用户实现的方法中用于定义模型向前过程的标准PyTorch名称，上面描述的是堆栈操作算法的一个有效实现，即在...

  递归神经网络，RNN，是一类神经网络，包括一层内的加权连接，与传统前馈网络相比，连接仅馈送到后续层，因为RNN包含循环，所以它们可以在处理新输入的同时存储信息，这种记忆使它们非常适合处理必须考虑事先输入的任务，比如时序数据，由于这个原因，目前的深度学习网络均以RNN为基础，本教程将探索RNN背后的思...

  1.神经网络基础神经网络可以当做是能够拟合任意函数的黑盒子，只要训练数据足够，给定特定的x，就能得到希望的y，结构图如下，将神经网络模型训练好之后，在输入层给定一个x，通过网络之后就能够在输出层得到特定的y，那么既然有了这么强大的模型，为什么还需要RNN，循环神经网络，呢，2.为什么需要RNN，循环...

  使用的技术跟我们上次分享的摔倒识别不同，摔倒识别使用的是基于骨骼点的时空卷积神经网络，适用于人体骨骼行为，而这次分享的打架识别使用的是循环神经网络RNN，可以实现更通用的视频分类任务，...。...