字幕组双语原文，告别RNN，迎接TCN英语原文，FarewellRNNs，WelcomeTCNs翻译，雷锋字幕组，听风1996、君思、小哲，概述1.深度学习在FTS中的应用背景2.值得关注的FTS数据预处理实践3.时间卷积网络结构4.时间卷积网络在FTS中的实例应用基于TCN进行知识驱动下的股票走势预测与可解释性金融时间序列，FTS，...。
更新时间：2024-12-09 23:47:43
深度学习的发展带给人工智能领域的影响可谓是革命性的，然而该领域目前还存在很多未解决的问题，其中就包括不可解释性等问题，而希伯来大学计算机科学家和神经学家NaftaliTishby等人提出的，信息瓶颈，理论，则尝试来解决神经网络的一系列问题，自提出以来便一直受到AI界的广泛关注，IBM研究院也开展相关研究来分析这一理论，以期能够解决神经...。
更新时间：2024-12-09 22:01:43
雷锋网AI科技评论按，近日，ICML2017收录的一篇论文引起了雷锋网AI科技评论的注意，这篇关于序列数据预测的论文是AlexSmola和他在CMU时的两个博士生ManzilZaheer和AmrAhmed共同完成的，后者目前已经加入谷歌大脑，AlexSmola是机器学习界的重要人物，他的主要研究领域是可拓展算法、核方法、统计模型和它们...。
更新时间：2024-12-09 22:01:18
雷锋网AI科技评论按，正在进行的2017机器学习国际大会，ICML2017，早早地就在其官网公布了本次会议的最佳论文评选结果，重磅，ICML2017最佳论文公布！机器学习的可解释性成热点，，其中最佳论文奖为，UnderstandingBlack，boxPredictionsviaInfluenceFunctions，，其主题为如何利用...。
更新时间：2024-12-09 21:56:13
可解释性对人工智能发展来说至关重要，但在可解释系统的可信度方面，理解其可能带来的负面效应亦同等重要，近日，佐治亚理工学院研究团队发表最新研究，重点讨论了可解释人工智能系统，XAI，中一种重要却未被阐明的负面效应，在这篇论文中，作者提出，可解释性陷阱，EPs，的概念，指出即使设计者最初没有操控用户的意图，模型的可解释性也可能带来意料之...。
更新时间：2024-12-09 17:24:48
Paper研习社新功能上线啦！点击链接迅速跳转论文集下载界面，https，paper.yanxishe.com，library#计算语言学#，选择，回答和解释，可解释的对多文档多跳阅读理解模型，推荐理由，具有可解释性的多个文档多跳阅读理解是一个具有挑战性的问题，因为它要求对多个信息源进行推理，并通过提供支持证据来解释模型答案的预测...。
更新时间：2024-12-09 16:05:59
雷锋网AI掘金志按，7月12日，7月14日，2019第四届全球人工智能与机器人峰会，CCF，GAIR2019，于深圳正式召开，峰会由中国计算机学会，CCF，主办，雷锋网、香港中文大学，深圳，承办，深圳市人工智能与机器人研究院协办，在大会第三天的〖智能商业专场〗，阿里巴巴集团副总裁、CEO助理肖利华，京东零售首席科学家兼技术副总裁胡鲁辉...。
更新时间：2024-12-03 23:59:36
万一DALL·E，2是在向人类发出什么了不得的信号呢，这门语言快学起来！DALL·E和DALL·E，2从文本生成图像的魔力，想必大家都已经见识过了，作为深度生成模型，它们能够将文本作为输入，生成匹配给定文本的超逼真图像，不过，DALL·E，2的一个众所周知的局限性是它在生成例如，给出文本提示，Twofarmerstalkingabou...。
更新时间：2024-12-03 22:25:19
雷锋网AI科技评论按，你有没有想过，深度神经网络是依据什么来准确识别有猫的图片的，随着深度神经网络在金融、医疗及自动驾驶等领域的广泛应用，深度神经网络无法明确解释自身决策行为的问题也引起了越来越多的关注，明确解释深度神经网络的决策行为，能够大幅提升各类用户对深度神经网络的信任，并显著降低大规模使用深度神经网络所带来的潜在风险，是基于深...。
更新时间：2024-12-03 21:35:53
人工智能目前最大的，拦路虎，是不可信赖性，以深度学习为基础的算法，在实验室环境下可以达到甚至超过人类的水平，但在很多实际应用场景下的性能无法保证，而且存在对抗鲁棒性、解释性、公平性等问题，4月8日，在AITIME青年科学家——AI2000学者专场论坛上，北京交通大学计算机科学系教授、系主任桑基韬在报告，超，人的机器学习，非语义特征的...。
更新时间：2024-12-03 20:28:48
在生产环节中，95%是一个分水岭，以人为对照标准，人工的准确率在92%至98%之间，因此，行业对机器容忍度的判别标准取之中位数，未达到95%的部分，无论是80%乃至90%的准确率，对模型生成容忍度极低的生产环节而言，二者没有区别，过去几年，以计算机视觉、语音等为代表的AI技术领域取得了极大的成功，但受限于模型可解释性差、通用性不强等弊...。
更新时间：2024-11-30 23:32:14
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