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neural network，DNN）等專業領域開拓了研究工作。谷歌發表了許多具有里程碑意義的論文，如“Cat Paper”（Le et al.，2011）和“Google Translate Paper
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【財新網】（特派舊金山記者 張琪）聯想集團副總裁、聯想研究院人工智能實驗室負責人徐飛玉表示，目前深度神經網絡（DNN）的“黑盒子”特性，阻礙了人工智能的落地和商業化。只有人類理解了AI的決策過程，才
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特征，從這個角度類比，相同水平的兩個人的思想交流，就類似于對抗生成網絡中相互“爭辯”的兩個DNN，通過對GAN訓練過程的觀察進行總結，也可以推出指導人際之間思想交流的法則。 將思想史分散成一個個聰明人
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面的專利申請最多，比2011年增長24%，排在第二位和第三位的分別是自然語言處理以及語音處理。 ? 在自然語言處理方面，涌現出現了很多開源的模型例如 ELMo, BERT, MT-DNN 和GPT-2
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求的關鍵技術，但很難準確地在大型集群上實現很高的可擴展性。 ? 在大型數據集上訓練的深度神經網絡（DNN）模型在各領域（如物體檢測，語言翻譯等）都取得了令人矚目的成果。然而，隨著DNN模型和數據集的增
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了DNN技術在ML領域之外的應用。 ? 原文： https://arxiv.org/abs/1902.04250v1 ? 基于CMH-ECC技術的高效人臉圖像檢索 ? ? 研究人員提出了一種新的深度糾
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實現快速并行，層數還可以增加到比較深，充分發掘DNN模型的特性，提升模型準確率。同時，在NLP任務上，還比CNN和RNN的性能都普遍要好，它不為王，誰為王。 ? 大數據文摘之前與百度NLP聯合出品了一
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規級SoC，集成了CPU、GPU，以及DNN和CV加速器，還有多路ISP和傳感器集成功能。如此高性能的芯片同時還做到了相對的低功耗（30-60瓦）。可以說，這款為自動駕駛定制的芯片，目的就是取代當前智
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