自监督学习能在各种任务中学习到分层特征，并以现实生活中可使用的海量数据作为资源，因此是走向更通用人工智能的一种途径，也是深度学习三巨头之一、图灵奖得主 Yann LeCun 一直推崇的研究方向。...

文章核心思想非常直观易懂：希望去探究在自监督学习常用的双子结构网络中，通过在输入空间做图像融合来学习更加细粒度的特征表示。核心内容讨论了如何来设计数据采样和构建对应的损失函数，从而去匹配图像融合之后新的输入...

深度强化学习是人工智能最有趣的分支之一。它是人工智能社区许多显着成就的基石，它在棋盘、视频游戏、自动驾驶、机器人硬件设计等领域击败了人类冠军。...

你好，我是zhenguo这是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表，非常全面了，值得收藏！英文术语中文翻译0-1 Loss Function0-1损失函数Accept-Reject Sampling Method接受-拒绝抽样法/接受-拒绝采样法Accumulated Er...

在今天分享恺明团队新推出的自监督学习+Transformer=MoCoV3之前，我想和大家分享下最近我看到一篇目标检测文章，最近因为一直推送目标检测类的，觉得这篇是个不错的idea。...

两只新生猫的运动方式是否为主动，对视觉感知能力的影响非常大。这启发了人工智能中的具身学习范式，其中最关键的要素便是——主动。

机器学习主要分为有监督学习(supervisedlearning)和无监督学习(unsupervised learning)。

在商业中也有许多应用，如网络入侵检测（识别可能发出黑客攻击的网络流量中的特殊模式）、系统健康性监测、信用卡交易欺诈检测、设备故障检测、风险识别等...

吴恩达（Andrew Ng），毫无疑问，是全球人工智能（AI）领域的大 IP！然而，吴恩达从最早的 CS229，到后来的 deeplearning.ai 深度学习专项课程，还有其它 AI 资源，大神发布的 AI 知名课程和资料非常多。...

众所周知，传统的监督学习任务需要大量的标注数据，如 ImageNet1k 数据集便有 128 万的数据量，而标注如此大量数据更是耗时耗力，以至于数据往往成为了人工智能模型应用的瓶颈之一。...