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UberAI论文|一种可微塑性的新方法.【AI科技大本营导读】为了给我们的智能产品提供类脑的学习能力，Uber人工智能实验室开发了一种称为可微塑性的新方法，这种方法能够通过梯度下降训练塑性连接的行为，以帮助以前训练的网络适应未来的新条件。.神经...
年初，Frankle和Carbin的论文「TheLotteryTicketHypothesis：FindingSparse，TrainableNeuralNetworks」提出了一种生成稀疏的高性能网络的简单方法，可以有效进行网络剪枝，这一突破性进展也让这篇论文成为ICLR2019最佳论文的得主之一。.在本文，UberAI研究院对这…
前几天，UberAI实验室发布了一篇非常瞩目的论文，说卷积神经网络(CNN)在一些很简单很直接的任务里面，会失守。比如，一张白色图片，上面有个黑点。给CNN喂食这个点的(i,j)坐标，它就是画不出原来那幅图。
“Uber的机器学习让我失望”，一位Uber用户IanXiao吐槽道。他曾在6个小时里，眼睁睁看着黑客侵入了他的账户并花掉了1000多美元。但在此期间，Uber所谓的先进技术与机器学习解决方案都没能成功将其阻止，这让IanXiao倍感无奈。拥有机器学习背景的IanXiao将自己的经历写成了一篇文章，并认真的对UberAI...
上图是给定一张原始图片（a）和一张“黑夜”风格图片（b），我们希望把（a）的风格转换成（b）的结果。.可见（c）与（d）的结果都没有英伟达声称的方法（e）看起来自然。.而英伟达这篇论文的一大半贡献不在深度网络，.而是如何把传统的WCT（白化和...
UberAI论文：利用反向传播训练可塑神经网络，生物启发的元学习范式2018-04-19AI变身记：不光能有人的智能，还要像狗一样“思考”2018-04-17IBM：长文解读人工智能、机器学习和认知计算…
AI式剥削：数据标注人员日薪低至51块钱.在数据标注行业流行着一句话，“有多少智能，就有多少人工”。.数据标注是人工智能发展中至关重要的一环，却常常容易被人忽视。.近日，普林斯顿大学、康奈尔大学、蒙特利尔大学以及美国国家统计科学研究院...
调研范围2018NIPS、2019NIPS、2018ECCV、2019ICCV、2019CVPR、2020CVPR、2019ICML、2019ICLR、2020ICLR2018NIPSContaminationAttacksandMitigationinMulti-PartyMachineLearning（防御）作者：JamieHayes(UniveristyCollege
ICLR2019最佳论文揭晓！.NLP深度学习、神经网络压缩夺魁|技术头条.【导语】ICLR是深度学习领域的顶级会议，素有深度学习顶会“无冕之王”之称。.今年的ICLR大会将于5月6日到5月9日在美国新奥尔良市举行，大会采用OpenReview的公开双盲评审机制，共接收...
Uber模式核心竞争力解析.近期，苹果投资滴滴10亿，吸引了全球回头率。.Uber躺枪的同时，Travis却站出来机智回应：“持有苹果股票的自家女友已经是滴滴投资人了。.”.当下互联网用车行业的竞争主要聚焦在类“Uber”模式下，这一方面可能与Uber模式应用的...
【AI科技大本营导读】为了给我们的智能产品提供类脑的学习能力,Uber人工智能实验室开发了一种称为可微塑性的新方法,这种方法能够通过梯度下降训练塑性连接的行为,以帮助以前训练...
随着世界各地的科学家在理解网络的基本属性方面取得的重要进展,UberAI的大部分研究也在这个方向上迅速跟进。相关工作包括评估内在的网络复杂性,寻找更自然的输入空间以及揭示流行模...
UberAI近日研究表明,如同深度神经网络的连接权重,神经可塑性也可以通过梯度下降来优化。在模式记忆、图像重建和强化学习任务上,该方法得到了超越传统非可塑网络的表现,表明可微可...
雷锋网AI科技评论按:作为某种程度上的技术黑盒,神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初,Frankle和Carbin的论文「TheLotteryTicketHypothesis:Findin...
AI科技评论按:作为某种程度上的技术黑盒,神经网络的诸多工作原理仍然有待探索。年初,Frankle和Carbin的论文「TheLotteryTicketHypothesis:FindingSparse,TrainableNeuralN...
UberAI近日研究表明,如同深度神经网络的连接权重,神经可塑性也可以通过梯度下降来优化。在模式记忆、图像重建和强化学习任务上,该方法得到了超越传统非可塑网...
来自UberAIlab的精选论文~让我们一起去AI的黑森林了解内部维度对最终结果的影响吧@雷锋字幕组233播放·1弹幕2018-05-1809:29:06来自UberAIlab的精选论文~让我们一起去AI的黑森林了解内...
UberAI近日研究表明,如同深度神经网络的连接权重,神经可塑性也可以通过梯度下降来优化。在模式记忆、图像重建和强化学习任务上,该方法得到了超越传统非可塑网络的表现,表明...
随着世界各地的科学家在理解网络的基本属性方面取得的重要进展,UberAI的大部分研究也在这个方向上迅速跟进。相关工作包括评估内在的网络复杂性,寻找更自然的输入空间以及揭示流行模...
最近来自爱丁堡大学的学者发布了关于元学习最新综述论文《Meta-LearninginNeuralNetworks:ASurvey》,值得关注,详述了元学习体系,包括定义、方法、应用、挑...