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neural network，DNN）等专业领域开拓了研究工作。谷歌发表了许多具有里程碑意义的论文，如“Cat Paper”（Le et al.，2011）和“Google Translate Paper
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【财新网】（特派旧金山记者 张琪）联想集团副总裁、联想研究院人工智能实验室负责人徐飞玉表示，目前深度神经网络（DNN）的“黑盒子”特性，阻碍了人工智能的落地和商业化。只有人类理解了AI的决策过程，才
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特征，从这个角度类比，相同水平的两个人的思想交流，就类似于对抗生成网络中相互“争辩”的两个DNN，通过对GAN训练过程的观察进行总结，也可以推出指导人际之间思想交流的法则。 将思想史分散成一个个聪明人
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面的专利申请最多，比2011年增长24%，排在第二位和第三位的分别是自然语言处理以及语音处理。 在自然语言处理方面，涌现出现了很多开源的模型例如 ELMo, BERT, MT-DNN 和GPT-2
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求的关键技术，但很难准确地在大型集群上实现很高的可扩展性。 在大型数据集上训练的深度神经网络（DNN）模型在各领域（如物体检测，语言翻译等）都取得了令人瞩目的成果。然而，随着DNN模型和数据集的增
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了DNN技术在ML领域之外的应用。 原文： https://arxiv.org/abs/1902.04250v1 基于CMH-ECC技术的高效人脸图像检索 研究人员提出了一种新的深度纠
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实现快速并行，层数还可以增加到比较深，充分发掘DNN模型的特性，提升模型准确率。同时，在NLP任务上，还比CNN和RNN的性能都普遍要好，它不为王，谁为王。 大数据文摘之前与百度NLP联合出品了一
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规级SoC，集成了CPU、GPU，以及DNN和CV加速器，还有多路ISP和传感器集成功能。如此高性能的芯片同时还做到了相对的低功耗（30-60瓦）。可以说，这款为自动驾驶定制的芯片，目的就是取代当前智
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