这是来自 quantamagazine的一篇报道，当前使用人工智能的深度神经网络求解数学中偏微分方程的整个族，从而使得数学对复杂系统的建模更加容易，并且速度更快。 很难求解的方程式高中物理学中，我们通.

重用一种模型的知识并使其适应不同问题的能力是机器学习中最重要的突破之一：深度学习模型就像一个乐高模块集，将许多模块连接在一起，形成一个长结构。这些模块是机器学习中的层，每一层都有责任。尽管我们不清楚每.

预训练语言模型 XLM之类的自我监督正在加速在Facebook上的应用：包括 主动检测仇恨言论。我们已经部署XLM-R，该模型利用了我们的 罗伯塔 架构，以改善我们在Facebook和Instagra.

使用平白语言而不是复杂数学图表公式讲明白监督学习、无监督学习和强化学习、半监督学习、自主学习等关键区别。 监督学习监督学习可能是我们都听说过的最常见的问题类别。我们从示例及其对应标签（或答案）的数据集.

在过去的6年中，我一直在进行NLP / ML研究。我遇到了很多机器学习资源和论文。今天，我一直在思考与机器学习/ NLP /深度学习相关的博客文章（而非论文），这些文章对我来说是具有变革性的。在此博客.

就像生活中的大多数事物一样，假设前提直接决定了成功或失败的方向。同样，在机器学习中，了解机器学习技术背后的假定逻辑将引导您朝着为数据应用最佳工具迈进。 K-NN（K最近的邻居）假设前提：数据在特征空间.

数据标记通常是机器学习的最大瓶颈-查找，管理和标记大量数据以建立性能良好的模型可能需要数周或数月的时间。主动学习使您可以使用少得多的标签数据来训练机器学习模型。最好的人工智能驱动公司，例如特斯拉，已经.

无需购买即可进行深度学习，有更好（和更便宜）的选择。这里：Google ColabSagemakerKaggleAzure NotebooksIBM DataPlatform Notebooks关注您.

微软和谷歌一直在积极研究用于训练深度神经网络的新模型。这项工作的结果是发布了两个新框架：  Microsoft的PipeDream 和 Google的GPipe  ，它们遵循相似的原则来扩展深度学习模.

介绍了AI的关键概念和方法，涵盖了机器学习和深度学习，并提供了包括Narrow AI，Super Intelligence和Classic AI在内的最新广泛列表，以及NeuroSymbolic AI.

机器学习中可理解性interpretability和可解释性explainability是两个重要概念，对建立值得信赖和道德的AI系统非常重要。在机器学习和人工智能的背景下，可理解性和可解释性经常互换.

谷歌发布了一种NLP模型，称为pQRNN，它以最小的模型尺寸提高了NLP性能的最新水平。pQRNN的新颖之处在于它如何将简单的投影操作与准RNN编码器相结合，以实现快速，并行的处理。该模型可在文本分类.

GPT-3是深度学习NLP模型家族的最新成员，并且可以说是功能最强大的成员，涵括NLP领域的发展成就：其中包括Transformer（2017），BERT（2018），GPT系列（2018、2019、.

为了在深度学习代理中实现“想象力”，DeepMind团队依赖于称为I2A的聪明的神经网络架构。I2A体系结构的关键元素是一个称为Imagination Core的组件，该组件使用环境模型，在获得有关当.

随着人工智能最新技术的发展，AI正在摆脱狭义的专业定向的人工智能（AI）的局限，而进入暮光区，即专业AI与通用AI之间的模糊区域。迄今为止，所有机器学习和AI功能都属于狭义上专业AI。从保险评级到欺诈.

通过 Deep Java Library(DJL)和Spring Boot进行机器学习是一种简单而强大的方法，通过DJL提供的便捷抽象层将现有的微服务技术堆栈Spring Boot与MXNet，PyT.

人工智能的先驱人物朱迪亚·珀尔（Judea Pearl）认为，人工智能已经陷入了长达数十年的困境。前进的处方是什么？教机器学会了解原因。人工智能归功于Judea Pearl。在1980年代，他领导了使.

物理和机器学习具有基本的相似性，两个领域都涉及进行观测，然后建立模型来预测未来。这两个领域都寻求的模型并不局限于单个事物(banq注：类似面向对象建模中，根据个别对象特征建模为整个类class)。摘录.

机器学习和深度学习都是人工智能的形式。您还可以正确地说，深度学习是一种特定的机器学习。机器学习和深度学习都从训练和测试数据以及模型开始，然后经过优化过程以找到使模型最适合数据的权重。两者都可以处理数字.

本文回顾了有关基于深度学习的推荐系统方法的现有文献，以帮助新研究人员建立对该领域的全面理解。主要是，根据使用的深度学习技术的类型将当前文献分为10类，我认为这有助于读者构成整体理解。为什么要推荐使用深.

人类是一个复杂的学习机器，可以通过记忆日常事件归纳形成规则，比如麻雀会飞和鸽子会飞，归纳这些学习来的信息就可以应用到我们以前没有看到的事物，比如带有翅膀的动物会飞。而且能够更强大，记忆也允许我们使用意.

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