放弃华为天才少年 Offer、和陆奇 10 分钟定投资,25 岁的关超宇想...
在大三下学期和大四上学期,我获得了由学校组织的去微软亚洲研究院访问研究的实习机会,在微软跟着谢幸老师(微软亚洲研究院资深首席研究员)和王新兵老师(上海交通大学教授),做推荐相关的工作,当时的工作组叫SocialComputing,也是和NLP相关的领域。那是2019年底,BERT热度很高。我们基于一些可解释的方法,分析了在...
李丰对话逐际动力创始人张巍:人形?机器人?
如今主要是得益于人工智能的进步,特别是神经网络的发展,问题变得相对容易。以往,我们可能需要基于逻辑规则或模型手动设计每一种可能的应对策略,这既复杂又难以扩展。而现在,借助神经网络的端到端学习能力,双足机器人能够在模拟大量摔倒与恢复的场景中自行学习如何应对各种复杂情况。虽然神经网络在外界看来可能像是一...
九卦| 祝世虎:漫话人工智能算法在智能风控领域中的应用
笔者对深度学习算法研究已久,日久生情,每次理性使用高维逻辑回归和集成学习建模以后,便会感慨道:“曾经有一个模型任务放在我面前,我没有选择深度学习算法,等我建完模型的时候才后悔莫及,人世间最痛苦的事莫过于此。如果上天能够给我一个再来一次的机会,我想对深度学习说三个字:我选你。如果非要在这个算法上加上...
...有你用不到的领域——参加全国第九届近红外光谱学术会议心得体会
同时,采用人工神经网络神经网络(ANN)等校正方法提高小型化近红外光谱仪的性能;采用二维相关光谱(2D-COS)提高了特定近红外波段中不同仪器之间观察到的相对灵敏度;以及采用近红外光谱的量子力学模拟增强了近红外光谱收集到的信息对小型化近红外传感器的优化。近些年,多家国内外仪器生产公司致力于开发近红外光谱仪的开发与...
...会议的热门话题——参加第八届亚洲近红外光谱学术会议的心得体会
导读:化学计量学方法、光谱仪器以及应用是近红外光谱分析技术的三大研究方面。深度学习、高光谱成像以及医学诊断成为本届亚洲近红外光谱学术会议的亮点,这也将是未来近红外光谱技术发展的趋势。天津工业大学化学工程与技术学院王瑶吴德云石梓彤赵子贞(指导教师:卞希慧)...
支持异构图、集成GraphGym,超好用的图神经网络库PyG更新2.0版本
PyTorchGeometric(PyG)是一个构建于PyTorch之上的库,用来为一系列与结构化数据相关的应用编写和训练图神经网络(GNN)(www.e993.com)2024年10月24日。PyG对机器学习研究者以及机器学习工具包的首次使用者都很友好。就其特征和功能而言,PyG具有易用和统一的API,用户花费更少的时间在实现和运行图神经网络的底层机制上,只需要10至20行...
告别AI模型黑盒子:可解释的神经网络研究(一)
种种怀疑充斥在科学研究、金融市场等领域。众所周知,机器学习模型,如神经网络,深度神经网络等,有非常不错的预测能力,但是让人信任一个模型的结果除了有良好的精度之外,可解释性也是一个重要的因素。本文将介绍机器学习模型可解释性的定义、性质和方法,并在后续的文章中,着重介绍不同解释模型的方法,力求在维持模型...
谷歌周彦祺:LLM浪潮中的女性科学家多面手
2023智源大会「基础模型前沿技术」论坛邀请到谷歌研究科学家、T5模型作者周彦祺,她向智源社区介绍了她从事模型研发的前前后后,以及作为一线研究者,在大模型技术和商业路线上的心得体会。(本文仅代表个人观点)周彦祺谷歌研究科学家,曾参与T5等重要模型工作,曾在DavidWentzlaff指导下获得普林斯顿大学博士学位(2011-20...
资深算法工程师万宫玺:Java工程师转型AI的秘密法宝——深度学习...
个人在做AI方面的心得体会:机器学习是AI的主要解决方案,但不是唯一方案。深度学习并不是万能的,对于非结构化数据:图像、文本、语音会有出色的效果,但传统机器学习模型同样很重要。数据的质和量在实际的应用中共同决定了模型的泛化能力。转型AI同样可以从HelloWorld入手。
中科院脑智卓越中心孔妤博士:电镜技术平台发展与使用心得分享
神经组织的另一个显著特点是神经元有大量的神经突起或投射到其它神经核团上产生联系,这些神经突起、相互连接可以延伸很长的距离,甚至可以达到数毫米,构成极其复杂的神经网络。全脑神经网络连接具有极精细结构和不规则投射途径促进了体电镜技术的发展,也是当前神经生物学研究的重点之一。