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蓝月亮 六合彩无错公式

编辑: admin 来源: 时间: 2018-5-22 10:1:34

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今天的计算机研究每天都在发现新的东西,而这些东西往往是一些精彩的理论。但与此同时这些研究也非常实用,最终都将帮人们过上更好的生活。因此,一个有趣的现象是世界各地的大学和顶尖公司都在投入大量的人力物力从事计算机的基础研究。

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在人工智能高歌猛进,人们期待深度学习无往不胜之时,作为人工智能学者,我们必须保持冷静,分析深度学习技术的短板,开展针对性研究将其克服,从而助力人工智能的长期繁荣。事实上,今天深度学习成功的主要因素:超大规模训练数据、复杂的深层模型、分布式并行训练,也正是影响其进一步发展的障碍。首先,取得大量有标签训练数据需要付出巨大代价,不是每个领域都能满足这个条件;其次,深层模型很难优化,超大模型会突破计算机容量;再次,同步并行效率低下、异步并行受通信延时影响收敛缓慢。在这篇文章中,我将会介绍微软研究院的最新成果,展示如何通过“对偶通信博弈技术”有效利用无标签训练数据、如何利用“残差学习技术”解决深层神经网络的优化问题、如何借助“二维映射技术”缩小模型规模、以及如何使用“高阶泰勒补偿技术”解决通信延时问题。这些前沿技术将会陆续通过微软的开源项目CNTK和DMTK分享给业界,以期和大家一起推动人工智能技术的进一步发展。

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