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另外可以观测到当交错光栅之间的距离较小时,存在一些模型的结果与其他模型的分布有较显著的差别。他们最终发现,使用深度增强技术训练的模型相比其他模型能够显著增强模型对交错光栅扭曲数据集的识别。该研究还招募了24名人类受试者,以评估不同的参数设置下,人类的幻觉轮廓感知能力以及其对数字和图像识别的影响。研究发现,即使是当前最先进的深度学习算法在交错光栅效应的识别上也与人类水平相距甚远。...
腾讯AI Lab给出了一个答案:自动模型压缩框架PocketFlow。这个模型,腾讯自己已经用上了,最近还将开源。全球首个自动模型压缩框架PocketFlow被腾讯AI Lab称为世界首款自动化深度学习模型压缩框架,它集成了腾讯自己研发的和来自其他同行的主流的模型压缩与训练算法,还引入了自研的超参数优化组件,实现了自动托管式模型压缩与加速。所谓“自动化”,就是说模型的压缩和加速过程都是自动完成的。...
实验室的使命是研究机器学习的机理,包括但不限于深度学习和强化学习,并且运用机理去解决现实问题。发展机器学习理论,研究新的机器学习模型和原型,设计高效的算法以及实现大规模的算法软件库/平台。目前研究方向主要集中在但不限于以下几个方面: 1. 发展理解深度学习机制的理论; 2. 发展高效的优化多层神经网络的算法; 3. 针对不同类型问题的网络结构设计; 4....
受人类和生物视觉系统中广泛存在的幻觉轮廓现象启发,中科院自动化所曾毅研究团队提出一种将机器学习视觉数据集转换成幻觉轮廓样本的方法,量化测量当前的深度学习模型对幻觉轮廓识别能力,实验结果证明,从经典的到最先进的深度神经网络都难以像人一样具有较好的幻觉轮廓识别能力,即使是当前最先进的深度学习算法在交错光栅效应(幻觉识别能力之一)的识别上也与人类水平相距甚远。...
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