近年来AI医学蓬勃发展，以“腾讯觅影”为代表的AI医学解决方案快速进入多种疾病的诊断核心环节。

几张贴纸就能「改变」交通标志识别结果，转个方向就看不出图中的动物种类，今天的人工智能系统经常会出现莫名其妙的 bug。最新一期《自然》杂志上的这篇文章向我们介绍了深度学习为什么如此容易出错，以及解决这些问题的研...

在过去一年多的时间里，以预训练模型形式进行的迁移学习已经成为NLP领域的主流，许多任务的基准都因而得到极大地提升。然而事实上迁移学习在NLP中并不是最近才出现的。...

然而，一个来自意大利拉不勒斯的小哥哥，决定利用“舞步”（身体姿势）来控制自己家的灯，整个过程利用一个神经网络实现。

本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。

尽管人类可以轻松地识别视频中发生的活动以及预测接下来可能发生的事件，但对机器而言这样的任务却要困难得多。然而，对于时间定位、动作检测和自动驾驶汽车导航等应用，理解视频的内容和动态对机器来说也越来越重要。为了...

如题，虽然 NLP 研究领域已经在深度学习的帮助下取得了长足的发展，许多技术也已经商业化落地，但我们也需要知道，这个领域还有几个开放性问题等待解决 —— 如果它们也能比较好地解决，也许我们能迎来 NLP 科研成果与商业落地...

在本教程中，我们将深入探讨如何对 torchvision 模型进行微调和特征提取，所有这些模型都已经预先在1000类的Imagenet数据集上训练完成。本教程将深入介绍如何使用几个现代的CNN架构，并将直观展示如何微调任意的PyTorch模...

在许多企业中，每天业务人员和客户的沟通都会产生大量记录，这些记录可能包括了客服的沟通数据（通话记录、通话小结），也可能包括了各式各样的报告数据（陪访报告、征信报告等）（见图1）。...

实际中，基本没有人会从零开始（随机初始化）训练一个完整的卷积网络，因为相对于网络，很难得到一个足够大的数据集[网络很深, 需要足够大数据集]。通常的做法是在一个很大的数据集上进行预训练得到卷积网络ConvNet, 然后将这...