
数百万晶体数据训练、解决晶体学相位问题,深度学习方法PhAI登Science
数百万晶体数据训练、解决晶体学相位问题,深度学习方法PhAI登Science时至今日,晶体学所测定的结构细节和精度,从简单的金属到大型膜蛋白,是任何其他方法都无法比拟的。然而,最大的挑战——所谓的相位问题,仍然是从实验确定的振幅中检索相位信息。
时至今日,晶体学所测定的结构细节和精度,从简单的金属到大型膜蛋白,是任何其他方法都无法比拟的。然而,最大的挑战——所谓的相位问题,仍然是从实验确定的振幅中检索相位信息。
用光训练神经网络,清华成果最新登上了Nature!
这可能是当今最全面、最新的深度学习概述之一。
离开快手创业后,「李岩」悄悄拿到了快手联合创始人宿华、红点创投以及经纬创投的3200万美金种子轮融资。
近日,清华大学与密歇根大学联合提出的自动驾驶汽车安全性「稀疏度灾难」问题,发表在了顶刊《Nature Communications》上。研究指出,安全攸关事件的稀疏性导致深度学习模型训练难度大增,提出了密集学习、模型泛化改进和车路协同等技术路线以应对挑战。
在人工智能的辉煌历史中,Geoffrey Hinton教授不仅是深度学习的奠基人之一,更是推动了整个领域从理论到实践的转变。在这次深入的访谈中,Geoffrey Hinton分享了自己在人工智能研究中的个人经历、对深度学习未来发展的深刻见解,以及对当前技术可能带来的社会影响的深思熟虑。
在多标签图像识别领域中,由于图像本身和潜在标签类别的复杂性,收集满足现有模型训练的多标签标注信息往往成本高昂且难以拓展。中山大学联合广东工业大学联手探索标注受限情况下的多标签图像识别任务,通过对多标签图像中的强语义相关性的探索研究,提出了一种异构语义转移(Heterogeneous Semantic Transfer, HST) 框架,实现了有效的未知标签生成。
在人工智能科学的先锋领域,尤其是深度学习与决策智能的探索中,文青松博士凭借其在学术研究与实际应用方面的卓越贡献,已然成为业界领军人物。
Ilya前脚刚离职,OpenAI超级对齐团队负责人Jan Leike,紧接着也官宣了。
今天,OpenAI 联合创始人、首席科学家 Ilya Sutskever 发推宣告离职。