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何以为猫？可解释AI从语义层面理解CNN的识别机制

来自北京大学、东方理工、南方科技大学和鹏城实验室等机构的研究团队提出了一种语义可解释人工智能(semantic explainable AI, S-XAI）的研究框架，该框架从语义层面解释了 CNN 的学习机制。近年来，CNN 因其优异的性能，在计算机视觉、自然语言处理等各个领域受到了研究者们的青睐...

CNN可解释性再受关注，人类真能理解机器的思想吗？ | 一周AI最火论文

本周关键词：对象识别、CNN、文本识别本周最佳学术研究SOLO：按位置分割对象的方法本文提出了一种新颖且极其简单的图像实例分割方法，称为SOLO，这是一种直接实例分割框架，由澳大利亚阿德莱德大学和字节跳动 AI 实验室的研究人员合作开发。SOLO是一种端到端的深度学习架构，可以将原始输入图像直接映射...

AI情绪鼓励师模型微调实操教学

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跨越N次元一键变身AI漫画人

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AI人像动漫画实操教学

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一周AI最火论文 | 移动端的3D实时CNN正在成为现实，加速框架细节起底

本周关键词：推荐系统、3D建模、BERT本周最佳学术研究新一代推荐系统实验工具如果你关注推荐系统，那么python版的LensKit推荐系统引擎库（LKPY）可能会引起你的兴趣。这是一个开源工具包，可用于构建、研究及学习推荐系统。2010年LensKit 的Java版本首次发布，目前该工具已经应用于...

一周AI最火论文 | 学习版CNN 101，极简神经网络手慢无！

本周关键词：机器翻译，神经网络教学，姿势估计本周最佳学术研究CNN 101: 卷积神经网络的交互式视觉学习为了应对深度学习模型中的复杂性挑战，研究人员开发了CNN 101，这是一个交互式的可视化系统，可以帮助学生更好地了解和学习卷积神经网络，它是基础的深度学习模型体系结构。使用现代Web技术构建的C...

传奇工程师卡马克入坑 AI：徒手一周实现反向传播和 CNN

约翰 · 卡马克是何方神圣？谁是约翰 · 卡马克？他是一位集传奇工程师、大神、疯狂程序员、黑客之神、第一人称射击游戏之父、业界活化石、一代玄学码神所有称号为一身的老牌程序员，一举一动都牵动人心。约翰 ·D· 卡马克二世（John D. Carmack II，出生于 1970 年 8 月 20 ...

欲取代CNN的Capsule Network究竟是什么来头？它能为AI界带来革命性转折么？

酝酿许久，深度学习之父Geoffrey Hinton终于在上月发表了备受瞩目的Capsule Networks(CapsNet)。 Hinton本次挟CapsNet而来，大有要用它取代CNN的气势。那么，CapsNet相比CNN到底有哪些优势？它又是否能为AI界带来革命性转折呢？今天，文摘菌就来为大...

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更新时间 2023-05-25 17:47:13

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数知地球 AI Earth

依托于阿里巴巴达摩院在深度学习、计算机视觉和地理空间分析方向上的技术积累，实现对多源遥感空间数据的智能计算与融合分析，为自然资源、水利水务、生态环保、智慧农业等多个领域提供解决方案。

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