DeepMind 发布星际争霸强化学习课程

此前,跨象乘云介绍了:Pysc2 —— 基于 Python 的星际争霸 II 机器学习环境,这是 DeepMind 和暴雪合作开发星际争霸 II 到强化学习研究的一个丰富环境,为强化学习代理提供了与星际争霸 II 进行交互的界面,获得观察结果并发送动作。

很长时间以来,因为星际争霸这个游戏包含[……]

继续阅读

NVIDIA 开源 TensorRT 中的解析器和插件

TensorRT 是一款高性能深度学习推理平台,可为基于 NVIDIA GPU 的推荐、语音和图像/视频等应用提供低延迟和高吞吐量。它包含用于导入模型的解析器、以及能够在对推理进行优化之前支持新操作和层的插件。

今日,NVIDIA 将 TensorRT 中的解析器和插件开源,使广大的深度学习社[……]

继续阅读

人体姿态智能估算

大片中的人物特效如何实现,少不了应用人体姿态估计。这篇博客简介了使用深度学习技术的多人姿态估计方法,及其应用。人体姿态骨架图 (skeleton) 用图形格式表示人的动作。本质上,它是一组坐标,连接起来可以描述人的姿势。骨架中的每个坐标都被称为这个图的部件(或关节、关键点)。我们称两个部件之间的有效[……]

继续阅读

下一代 AI 系统基石:知识图谱将何去何从?

AI 前线导读:2012 年,Google 提出知识图谱的概念并将其用于搜索引擎中, 伴随 AI 技术的快速发展,智能服务的出现让知识图谱显得尤为重要,那么,作为知识工程的重要分支,它会给智能服务带来哪些影响?知识图谱真正要做到成熟可用,还将面临哪些挑战?

5 月 30 日,北京智源人工智能研[……]

继续阅读

Pytorch 图神经网络(GNN)实战推荐

一、资源简介

最近以来图神经网络 (GNN) 在各个领域越来越受到欢迎,包括社交网络、知识图谱、推荐系统,甚至生命科学。GNN 在对图形中节点间的依赖关系进行建模方面能力强大,使得图分析相关的研究领域取得了突破性进展。今天给大家推荐一篇关于 Pytorch 实战图神经网络的笔记,图神经网络在最近的[……]

继续阅读

TensorFlow 2.0 构建和部署端到端的图像分类器

2019 年 3 月 6 日,谷歌在 TensorFlow 开发者年度峰会上发布了最新版的 TensorFlow 框架 TensorFlow 2.0 。新版本对 TensorFlow 的使用方式进行了重大改进,使其更加灵活和更具人性化。具体的改变和新增内容可以从 TensorFlow 的官网找到,本[……]

继续阅读

新一代 MNIST 数据集 – QMNIST

在机器学习研究中,MNIST 手写数字图像数据集已经作为基准使用了二十余年。该数据集虽然经典,但也存在测试集过小等问题。近日,来自 Facebook 和纽约大学的研究者重建并扩展了该数据集,在测试集中新增了 50,000 个样本。MNIST 作者之一的 Yann LeCun 在推特中表示

如果多[……]

继续阅读

《深度学习入门之 PyTorch》教程

一、资源简介

深度学习入门之 PyTorch》深度学习如今已经成为科技领域最炙手可热的技术,在《深度学习入门之 PyTorch》中,我们将帮助你入门深度学习。《深度学习入门之 PyTorch》将从机器学习和深度学习的基础理论入手,从零开始学习 PyTorch ,了解 PyTorch 基础,以及如[……]

继续阅读