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【多模态】8、MDETR | LeCun 团队于 2021 年推出的端到端多模态理解模型
文章目录 一、背景二、方法2.1 DETR2.2 MDETR 三、效果3.1 预训练调整后的检测器3.2 下游任务 论文:MDETR - Modulated Detection for End-to-End Multi-Modal Understanding 代码:https://github.com/ashkamath/mdetr 出处:ICCV 2021 Oral…
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深度学习综述Yann LeCun
论文作者:Yann LeCun 1,2 , Yoshua Bengio 3 & Geoffrey Hinton 4,5 深度学习系统可用于图像识别、电子购物中的商品推、网页搜索等。传统机器学习受限于对原始数据(如图像的像素值)的处理能力,在处理前需要设计特征提取器(子系统&#…
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LeCun谢赛宁全新多模态大模型开源:1000张A100算力训出SOTA,“不是另一个GPT-4V”...
一水 发自 凹非寺来源 | 量子位 QbitAI 刚刚,谢赛宁&Lecun团队官宣新成果—— 正式推出以视觉为中心的多模态大模型Cambrian-1! 模型名为“寒武纪”,谢赛宁本人激动表示: 就像在寒武纪大爆发中生物发展出更好的视力一样&#…
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LeNet-1998-Yann LeCun
卷积神经网络的网络结构——以LeNet-5为例 卷积神经网络是一种特殊的多层神经网络,像其它的神经网络一样,卷积神经网络也使用一种反向传播算法来进行训练,不同之处在于网络的结构。卷积神经网络的网络连接具有局部连接、参数共享的特点。局部…
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LeCun改口:5-10年就能实现AGI;马斯克预开发AI游戏 | AI头条
整理 | 王启隆 出品 | AI 科技大本营(ID:rgznai100) 一分钟速览新闻点! LeCun改变立场:预计5到10年内实现人类水平AI,但质疑当前大语言模型路径权限被故意泄露,OpenAI暂停Sora访问马斯克不满游戏…
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Yann LeCun最新万字演讲:致力于下一代AI系统,我们基本上不做LLM了
Datawhale干货 演讲:Yann LeCun,整理:Datawhale Yann LeCun 最新哈德逊论坛演讲:仅通过文本训练,LLM 永远不会达到接近人类水平的智能。所以现在 Meta 已经转向了更长期的下一代 AI 系统研究,基本不再专注…
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图灵奖得主Yann LeCun的六十年
2021-01-25 23:02:40 作者 | 陈大鑫、青暮 当今世界人工智能领域,有三位AI学者被业内奉为“神一样的存在”,其中两位来自加拿大,一位来自法国。 他们就是2018年的图灵奖得主Geoffrey Hinton、Yoshua Bengio,以及我们今天要着重介…
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激活函数总结(十三):Tanh系列激活函数补充(LeCun Tanh、TanhExp)
激活函数总结(十三):Tanh系列激活函数补充 1 引言 2 激活函数 2.1 LeCun Tanh激活函数 2.2 TanhExp激活函数 3. 总结 1 引言 在前面的文章中已经介绍了介绍了一系列激活函数 (Sigmoid、Tanh、ReLU、Leaky ReLU、PReLU、Swish、ELU、SELU、GEL…
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ACL 2024论文盖棺定论:大语言模型≠世界模拟器,Yann LeCun:太对了
如果 GPT-4 在模拟基于常识任务的状态变化时准确率都只有约 60%,那么我们还要考虑将大语言模型作为世界模拟器来使用吗? 最近两天,一篇入选 ACL 2024 的论文《Can Language Models Serve as Text-Based World Simulators?》在社交媒体 X 上引…
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图灵奖得主Yann LeCun:《机器如何才能达到人类智能水平?》66页报告
“欧米伽未来研究所”关注科技未来发展趋势,研究人类向欧米伽点演化过程中面临的重大机遇与挑战。将不定期推荐和发布世界范围重要科技研究进展和未来趋势研究。(关于欧米伽理论) 来源:欧米伽未来研究所 《机器如何才能达到人类智…
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AI 名人堂:Yann LeCun 卷积神经网络之父
Yann LeCun,被誉为“卷积神经网络之父”,是人工智能领域的先驱者和现代深度学习技术的奠基人。 2AGI.NET AI 名人堂 AI 名人堂:Yann LeCun 卷积神经网络之父AI 名人堂:Yann LeCun 卷积神经网络之父https://www.2agi.net/blog/ai-…
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LeCun的建模
卷友们好,我是rumor。 解决问题是个有意思的过程,也是很多工程师的成就感来源。记得我从上家公司离职时,一位技术前辈给我的职业忠告,就是要不断提升自己解决问题的能力。 我也是一直把这句话印在脑子里的,然而随着接触…
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LeCun世界模型出场!Meta震撼发布首个「类人」模型,理解世界后补全半张图,自监督学习众望所归
夕小瑶科技说 分享 来源 | 新智元 LeCun的世界模型终于来了,可谓是众望所归。既然大模型已经学会了理解世界、像人一样推理,是不是AGI也不远了? 长久以来,LeCun理想中的AI,一直是通往人类水平的AI,为此他提…
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人工智能有大事发生,LeCun也转型了
点击上方“视学算法”,选择加"星标"或“置顶” 重磅干货,第一时间送达 来源丨机器之心 编辑丨极市平台 导读 「深度学习撞墙」激辩到第 N 回合,Gary Marcus 回怼 LeCun:你们对我说的话有误解。 符号处理是逻辑学、数学…
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神经网络系列---权重初始化方法
文章目录 权重初始化方法Xavier初始化(Xavier initialization)Kaiming初始化,也称为He初始化LeCun 初始化正态分布与均匀分布Orthogonal InitializationSparse Initializationn_in和n_out代码实现 权重初始化方法 Xavier初始化(X…
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基于FPGA实现CIC升采样滤波器verilog HDL代码总结
基于FPGA实现CIC升采样滤波器verilog HDL代码总结 一、概述二、设计说明三、代码实现1、顶层代码2、产生正弦信号代码(调用了xilinx RAM IP)3、CIC升采样滤波实现代码 四、仿真结果 一、概述 上文中我们总结了CIC基本原理设计,本文将基于xil…
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CIC详细设计说明文档
1.1 CIC基本理论分析 CIC滤波器是一种基于零极点相抵消的FIR滤波器。N级CIC抽取滤波器的基本结构框图如图1所示。 图1 CIC基本结构 由图1可知,它由积分器( Integrator)、抽取器(Decimation)和梳状滤波器(CombFilte)三部分组成。 因此在实际的设计过程中,一个CIC滤波器的基本…
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matlab cic插值与抽取,CIC抽取滤波器和插值滤波器
一、CIC抽取滤波器 r 2; %抽取因子 hm mfilt.cicdecim(r); fs 44.1e3; %原始信号采样频率44.1khz n 1:10239; % 10240个采样点 x sin(2*pi*1e3/fs*n); %原始信号 y_fi filter(hm,x); % 得到抽取的5120个采样点 xdouble(x); ydo…
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基于matlab的CIC滤波器仿真
1.1 MATLAB设计说明 这个CIC滤波器的频率特性,如果上图,上图和梳子比较相似。所以称为梳状滤波器。 这个是CIC抽取滤波器,如图可以看到,每2个点抽取一个点,达到抽取效果。 这个是CIC内插滤波器,如图可以看到…
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CIC-IDS2017数据集训练和测试
1、数据集预处理 1.1 整合数据并剔除脏数据 如上图所示,整个数据集是分开的,想要训练,必须要整合在一起,同时在数据集中存在 Nan 和 Infiniti 脏数据(只有第 15 列和第 16 列存在)需要剔除: 具…
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