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  • 3月19日下午,第10屆UEC杯計算機圍棋大賽在東京落幕,騰訊AI Lab(騰訊人工智能實驗室)研發的圍棋人工智能程序“絕藝”(Fine Art)首次參加比賽便一路過關切,繼18日的積分賽七連勝進入16強後,在19日的淘汰賽中又以四連勝的戰績奪取了本屆UEC杯冠軍。在決賽中,絕藝執白面對來自日本的人工智能“DeepZenGo” ,用時29分鐘,196手中盤戰胜對手。據騰訊介紹,今年3月26日,“絕藝”還將在東京與日本先鋒棋手一力遼在“電聖戰”中進行人機對弈。「絕藝」在第十屆UEC杯決賽中對陣DeepZenGo的棋譜UEC杯計算機圍棋錦標賽2007年始於日本,由日本電氣通信大學舉辦,是最具傳統和權威的計算機圍棋大賽,每年邀請各國高水平AI齊聚東京比賽,促進相關學術及科技的交流日本的DeepZenGo (3次),法國的Crazy Stone(4次)等世界著名人工智能圍棋程序曾先後在UEC杯折桂...
  • 選自arXiv.org作者:Kaiming He等參與:黃小天、吳攀  近日,Facebook 人工智能研究部門(FAIR)發布了一篇題為《Mask R-CNN》的新論文,描述了一種簡單、靈活和高效的通用目標分割框架。另外該團隊還在論文中表示將會發布該框架的代碼。機器之心在本文中對其進行了摘要介紹,論文原文請點擊文末「閱讀原文」查閱。我們提出了一個概念上簡單、靈活和通用的用於目標實例分割(object instance segmentation)的框架。我們的方法能夠有效地檢測圖像中的目標,同時還能為每個實例生成一個高質量的分割掩碼(segmentation mask)。這個方面被稱為 Mask R-CNN,是在 Faster R-CNN 上的擴展——在其已有的用於邊界框識別的分支上添加了一個並行的用於預測目標掩碼的分支。 Mask R-CNN 的訓練很簡單,僅比 Faster R-CNN...
  • 選自arXiv.org參與:李亞洲來自愛丁堡大學、紐約大學等高校的研究人員共同發布的一篇論文提出了新的神經機器翻譯工具箱 Nematus。據介紹 Nematus 已經被用來設計產品環境下的系統。讀者可點擊閱讀原文下載此論文。  摘要:我們提出了神經機器翻譯工具箱 Nematus。該工具箱優先考慮翻譯的準確率、易用性和延展性。在 WMT 和 IWSLT 的機器翻譯任務上,Nematus 被用來取得了頂級的表現,它也已經被用來訓練產品環境下的系統。項目地址:https://github.com/rsennrich/nematus   表 1:解碼器處理階段的不同  圖 1:「Hallo Welt!」一句從解碼器到編碼器翻譯的搜索圖可視化,beam 大小為 3來源:http://it.sohu.com/20170321/n484122655.shtml
  • 選自Github作者:Karthik Narasimhan等參與:李澤南最近,麻省理工學院(MIT)的在讀博士 Karthik Narasimhan 發起了一個為自然語言處理(NLP)準備的數據集/語料庫列表,以時間順序排列。該列表將持續更新。  項目地址:https://github.com/karthikncode/nlp-datasets   範圍問答系統對話系統面向目標的對話系統  問答系統  MS MARCO:人工生成的機器閱讀理解數據集,來自微軟,2016。  論文:https://arxiv.org/abs/1611.09268   數據:http://www.msmarco.org/   NewsQA:Maluuba 的機器理解數據集,2016。  論文:https://arxiv.org/abs/1611.09830   數據:https://github.com/Mal...
  • 選自QZ作者:Dave Gershgorn參與:吳攀、黃小天、李亞洲現代機器智能建立在模仿自然的基礎之上——這一領域的主要目的是在計算機中復制人類通過生物方式具備的強大決策能力。  30 年的發展取得了一些優秀成果,大多數腦啟發人工智能技術的進展都圍繞著「神經網絡」,這一術語借用自神經生物學,其把機器思考描述為被稱作「神經元」的互相連接的數學函數中的數據流動。但是自然界也有其他好想法:現在計算機科學家正再次踏入生物進化這一研究領域,希望通過在人工智能中植入生物進化元素的方式開發出更智能更有效的算法,恰如數十億年來生物進化塑造了人類大腦一樣。但是,首先讓我們回到中學的生物課本上。簡單地說,進化(evolution)這一概念表述了有機體基因組中的隨機變化會為其生存帶來了優勢或劣勢的結果,該思想最早由查爾斯·達爾文據此提出,後人又對其進行了不斷的完善。如果有機體的基因突變使其獲得了生存和繁殖的機...
  • 本月1日,NVIDIA發布了玩家們期待已久的GeForce GTX 1080 Ti顯卡,GTX 1080 Ti同樣擁有3584個CUDA處理器,下面就詳情來看看GeForceGTX 1080 Ti顯卡評測情況 對極致性能的追求可謂是顯卡界的主旋律,就像運動員刷新世界紀錄一樣,每一次的顯卡性能紀錄刷新都能讓玩家和從業者內心澎湃。隨著Pascal顯卡家族的誕生,業界的最強神話在短短一年不到的時間裡一次又一次地被打破,我還記得去年5月老黃手舉GTX 1080大聲宣布:“a new king borned !”;我也記得去年7月,老黃在斯坦福大學的AI會議上公佈NVIDIA TITAN X時驕傲的笑容;就在本月,最強遊戲顯卡的紀錄再次刷新,新卡皇在本月初正式降臨! 2017年3月1日,NVIDIA發布了玩家們期待已久的GeForceGTX 1080 Ti顯卡,老黃在GDC 20...
  • 今年是人工智能飛速發展的一年,如果說年初的時候,普羅大眾對於這個名詞感到陌生,那麼整個下半年,人工智能已經變得耳熟能詳,人們總是在不經意間,被“人工智能”刷了好幾次屏。近期的熱門新聞,“uber收購神秘創業公司要在人工智能挑戰谷歌”、“谷歌百度們即將用人工智能改變世界”等,一切都預示著2017年會成為人工智能的爆發點。Viscovery創意引晴是一家應用人工智能進行視頻分析的企業,專利研發的FITAMOS技術能夠識別人臉、圖片、文字、聲音、動作、物件、場景這七大類信息。分析視頻內容以及廣告產品的關聯性,從而進行廣告投放。比如系統識別到楊冪出現的畫面,就會切入楊冪代言的產品廣告。這樣關聯性的廣告,從概念上與GOOGLE的ADSense如出一轍。不同的是谷歌是對於文字信息進行處理,Viscovery應用了視頻內容。  谷歌的ADSense通過分析頁面的文字內容,提供相關的廣告給到用戶。比如在海...
  • NVIDIA發布了GeForce GTX 1080Ti顯卡,擁有3584個CUDA處理器,核心上一刀未動,可謂是開創了X80Ti和TITAN間關係的先河,那麼GTX 1080Ti和TITAN X/GTX 1080對比性能哪個好呢?下面就一起來看看吧   3月NVIDIA發布了玩家們期待已久的GeForce GTX 1080 Ti顯卡,國內定價5699元(人民幣),在GTX 1080 Ti未發布之前,很多人以為該卡會在NVIDIA TITAN X的基礎上再削減一部分流處理器來區分定位,但意外的是,GTX 1080 Ti同樣擁有3584個CUDA處理器,核心上一刀未動,可謂是開創了X80 Ti和TITAN間關係的先河。  下面就為大家帶來了GTX 1080 Ti和TITAN X、GTX 1080的綜合測試對比,一起來看看了解!GTX1080Ti採用了和TITAN ...
  • 選自github.io作者:Rylan Schaeffer參與:吳攀、李澤南、李亞洲引言我發現網絡上鋪天蓋地的人工智能相關信息中的絕大多數都可以分為兩類:一是向外行人士解釋進展情況,二是向其他研究者解釋進展。我還沒找到什麼好資源能讓有技術背景但對不了解更前沿的進展的人可以自己充電。我想要成為這中間的橋樑——通過為前沿研究提供(相對)簡單易懂的詳細解釋來實現。首先,讓我們從《Overcoming Catastrophic Forgetting in Neural Networks》這篇論文開始吧。動機實現通用人工智能的關鍵步驟是獲得連續學習的能力,也就是說,一個代理(agent)必須能在不遺忘舊任務的執行方法的同時習得如何執行新任務。然而,這種看似簡單的特性在歷史上卻一直未能實現。 McCloskey 和Cohen(1989)首先註意到了這種能力的缺失——他們首先訓練一個神經網絡學會了給一個...
  • 近段時間以來,我們頻頻聽到「機器學習(machine learning)」這個詞(通常在預測分析(predictive analysis)和人工智能(artificial intelligence)的上下文中)。幾十年來,機器學習實際上已經變成了一門獨立的領域。由於現代計算能力的進步,我們最近才能夠真正大規模地利用機器學習。而實際上機器學習是如何工作的呢?答案很簡單:算法(algorithm)。  機器學習是人工智能(artificial intelligence)的一種,其本質上講,就是計算機可以在無需編程的情況下自己學習概念(concept)。這些計算機程序一旦接觸新的數據,就將會改變它們的「思考」(或者輸出)。為了實現機器學習,算法是必需的。算法被寫入計算機並在其剖析數據時給與其需要遵循的規則。  機器學習算法經常被用於預測分析。在商業中,預測分析可以用於告訴企業未來最有可能發生什麼...