-
![]()
AI教父辛頓：從反向傳播到凡人計(jì)算
杰佛瑞·埃佛勒斯·辛頓（Geoffrey Everest Hinton，1947－）【1】，被譽(yù)為“AI教父”，他一生的理想是要明白“人的大腦是如何工作的”？機(jī)器是否能模仿大腦的運(yùn)作機(jī)制？為此他花了半個(gè)世紀(jì)的時(shí)間開發(fā)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，他在1986年和2022年，分別發(fā)表了兩篇與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法相關(guān)的重要論文，一前一后相隔三十多年，一反一正都是討論機(jī)器如何學(xué)習(xí)的問題。哪一種算法更接近人腦的運(yùn)作模式呢？辛頓對(duì)此有與眾不同的觀點(diǎn)，此文將為你解讀這兩篇文章的核心思想，然后，你對(duì)上述問題便能得出你自己的答案了。
知識(shí)分子的博客 · 2025/02/27 -
![]()
如何對(duì)抗算法偏見？| Physics World 專欄
是時(shí)候把被邊緣化和受算法影響的群體置于人工智能研究的中心了
Physics World專欄 · 2021/06/11 算法偏見 -
![]()
-
![]()
-
![]()
圖靈獎(jiǎng)得主等三人談：人工智能的未來十年會(huì)怎樣？
“我們并非只是為了獲得工程上有效的算法，我們希望能理解人類的心靈”
知識(shí)分子 · 2020/06/23 圖靈獎(jiǎng) 人工智能 -
![]()
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的太陽風(fēng)分類及其空間天氣預(yù)警應(yīng)用研究獲進(jìn)展
最近，人工智能技術(shù)得到了長(zhǎng)足進(jìn)步，機(jī)器學(xué)習(xí)算法開始取代一些需要人工介入的工作。多參數(shù)空間的分類算法作為機(jī)器學(xué)習(xí)的典型任務(wù)，面對(duì)空間物理大數(shù)據(jù)時(shí)代，其在模式識(shí)別領(lǐng)域的優(yōu)勢(shì)逐步凸顯，因而逐漸流行起來
知識(shí)分子 · 2020/05/25 太陽風(fēng) 天氣預(yù)警 機(jī)器學(xué)習(xí) -
![]()
-
![]()
腫瘤學(xué)最新研究：人工智能實(shí)時(shí)輔助內(nèi)鏡早期診斷上消化道腫瘤
通過采集上消化道癌患者和正常人群內(nèi)鏡圖像進(jìn)行大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)，徐瑞華教授團(tuán)隊(duì)利用和持續(xù)改進(jìn)以深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ)的圖像識(shí)別算法，成功研發(fā)出一套上消化道癌內(nèi)鏡AI智能診斷系統(tǒng)（GRAIDS），可大幅提高早期癌變的識(shí)別率和診斷的準(zhǔn)確性。
-
![]()
清華學(xué)者利用深度學(xué)習(xí)人工智能算法分析單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)
2019年10月8日，清華大學(xué)生命學(xué)院的張強(qiáng)鋒課題組在《自然通訊》上發(fā)表題為“SCALE方法基于隱特征提取進(jìn)行單細(xì)胞ATAC-seq數(shù)據(jù)分析”的學(xué)術(shù)文章，為研究者們解碼單細(xì)胞表觀遺傳學(xué)提供了有力的工具。
知識(shí)分子 · 2019/10/18 細(xì)胞 數(shù)據(jù)分析 人工智能 -
![]()
