现代深度学习架构一直被描述为一个黑匣子:被输入数据,并期望从中得到一些结果。然而,由于此类架构存在许多的复杂性,过程中发生的事情,通常难以解释和分析。这已发展成为整个社会未能广泛接受深度学习的主要原因之一,尤其是对于关键任务应用程序。因此,“黑匣子”的解体已成为机器学习研究人员的一个重大开放问题,并且是该领域当前感兴趣的问题之一,这一研究领域通常被称为机器学习架构的“可解释性”。在本文中,我们将讨论可解释性研究中的一个重要主题,即解耦问题。DisentangledSequential VAE光的解耦(Ddisentangled)我们举个常见的例子:在日常生活中,太阳光看起来是白色的,但是如果我...... Last article READ

微信 Windows 3.3.0 正式发布:部分用户支持刷朋友圈

6 月 7 日消息 微信 Windows 版在 5 月初进行了 3.3.0 内测,新增了浏览朋友圈功能,此外可以在搜一搜中搜索公众号、小程序、表情、视频、文章等内容。今日,微信 Windows 版 3.3.0 已正式发布,大家可以手动进行更新。

不过IT之家测试发现,更新之后并没有朋友圈入口,看来只是面向部分用户开放。

▲ 别人家的 Windows 版微信,我的 Windows 版微信

此外,搜一搜功能也获得增强,用户可以搜索公众号、小程序、表情、视频、文章等内容。IT之家测试发现,搜一搜也可以搜朋友圈了


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摘要在今天的报告中,我们将分析食品以预测它们是否可以食用。我们应用最先进的 迁移学习方法和 Tensorflow 框架来构建用于食品分类的机器学习模型。介绍图像分类是机器预测图片属于哪个类别的工作。在深度学习开始蓬勃发展之前,图像分类等任务无法达到人类水平。这是因为机器学习模型无法确定图像的邻域知识。模型只接收像素级命令。由于深度学习的潜力,图像分类任务可以利用被描述为卷积神经网络 (CNN) 的模型来传递人类水平的性能。CNN 是一种研究图像表征的深度学习模型。该模型无需个人参与即可确定从平面到高级的特征。该模型不仅接收像素级别的数据。该模型还通过称为卷积的机制从图像中获取相邻数据。卷积将通......Next article READ