---- 新智元报道  作者：专知编辑：桃子【新智元导读】现在，AI4Science是个热门的话题。如何把机器学习方法用在科学领域是个比较实际的问题。科学机器学习(SciML)的领域。SciML的中心目标是将现有的科学理解与ML更紧密...

----点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号 新智元 授权【导读】与人类互动23万次后，AI的视觉识别能力提高了112%。人类从与他人的互动中学习，而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我...

反向传播技术是深度学习的核心，驱动了AI在视觉、语音、自然语言处理、游戏、生物预测等诸多领域的成功。反向传播的运行机制是通过反向的方式计算预测误差对神经网络连接权重的梯度，并通过微调每一层的权重来减少预测误...

---- 新智元报道  编辑：LRS 好困【新智元导读】一篇论文带你读完「连续分片线性函数」的发展。连续分片线性函数是一类具备局部线性特性和全局非线性特性的连续函数。具有特定表示模型的连续分片线性函数能够对紧集...

---- 新智元报道  作者：AI科技评论编辑：桃子【新智元导读】与人类互动23万次后，AI的视觉识别能力提高了112%。人类从与他人的互动中学习，而目前的人工智能却常常只能在与社会隔离的环境中学习。所以当我们把一个智能体...

BERT6mA: prediction of DNA N6-methyladenine site using deep learning-based approaches论文摘要：

论文题目：MDNN: A Multimodal Deep Neural Network for Predicting Drug-Drug Interaction Events论文摘要:多种药物的相互作用可能会导致严重的事件，从而导致伤害和巨大的医疗成本。对药物-药物相互作用(DDI)事件的准...

半监督（semi-supervised learning）：利用好大量无标注数据和少量有标注数据进行监督学习；

自监督学习主要是利用辅助任务（pretext）从大规模的无监督数据中挖掘自身的监督信息，通过这种构造的监督信息对网络进行训练，从而可以学习到对下游任务有价值的表征。（也就是说自监督学习的监督信息不是人工标注的，而是算法...

本篇文章介绍一篇自监督学习的论文《Scaling and Benchmarking Self-Supervised Visual Representation Learning》论文地址，通过介绍这篇文章，可以对当前自监督学习的效果有一个大概的认识。 本文从两个方面比较了自监...