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  • 未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络_网易易盾

    对于很多计算机程序,在黑客眼中,他们不是想享受这些程序提供的服务,而是想如何利用这些程序获得一些非法的收入。带黑帽子的黑客通常会利用程序中最微小的漏洞进入系统,窃取数据并造成严重破坏。未来安全隐患:AI的软肋——故意欺骗神经网络

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  • 大模型精准反哺小模型,知识蒸馏助力提高AI算法性能_网易易盾

    近年来,深度神经网络(DNN)在工业界和学术界都取得了巨大成功,尤其是在计算机视觉任务方面。深度学习的成功很大程度上归功于其具有数十亿参数的用于编码数据的可扩展性架构。大模型精准反哺小模型,知识蒸馏助力提高AI算法性能

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  • 机器眼中的《爱,死亡和机器人》黄暴场面_网易易盾

    让我们从人工智能图像识别模型(机器)的视角,一探剧中赛博朋克、性爱、恐怖和暗黑暴力等成人元素的全貌。机器眼中的《爱,死亡和机器人》黄暴场面

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  • AI网络安全实战:生成对抗网络_网易易盾

    在AI的原始应用中,这个词指的是用来欺骗评估神经网络或另一个机器学习模型的样本类型。随着机器学习在安全应用程序中的应用越来越多,这个样本类型变得非常重要。AI网络安全实战:生成对抗网络

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  • 网易易盾AI工程师出席ICME 2019 展示int8量化新算法_网易易盾

    全球计算机多媒体顶级会议ICME 2019(国际多媒体与博览会议)在上海圆满结束,网易易盾深度学习资深研发工程师姚益武受邀出席会议,展示了网易易盾在深度卷积神经网络int8量化算法上的最新研究成果。网易易盾AI工程师出席ICME 2019 展示int8量化新算法

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  • 网易易盾实验室多模态视角信息融合技术达到国际领先水平 准确率等关键指标创新高_网易易盾

    近日,网易云易盾实验室AI算法研究员的一篇论文,提出了一种对多视角多模态特征信息进行有效融合的自编码器神经网络,在准确率、NMI、Purity、ARI等各项性能指标上再创新高。网易易盾实验室多模态视角信息融合技术达到国际领先水平 准确率等关键指标创新高

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  • 自监督学习助力内容风控效果提升_网易易盾

    对于许多研究者而言,一个通用且强大的人工智能是最终梦想,然而当今海量的标注数据和数据驱动的神经网络模型似乎是唯一的途径。有没有办法摆脱成本高昂的标注数据,把海量的无标签数据利用起来?自监督学习助力内容风控效果提升

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  • AI之间的博弈,从造假视角看“深度伪造”对抗之道_网易易盾

    易盾的算法小组成功自研了一种基于神经网络的多视角“深度伪造”识别技术,凭借对AI决策模型的创新,更高效地发现视频中不自然的篡改痕迹。AI之间的博弈,从造假视角看“深度伪造”对抗之道

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  • 知物由学 | 只要5行代码,就可以实现AI图像识别_网易易盾

    在这篇文章中,我们将简要介绍人工智能领域,特别是计算机视觉领域中遇到的挑战,这些挑战的现有解决方法以及如何快捷地使用这些方法。知物由学 | 只要5行代码,就可以实现AI图像识别

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  • 数据挖掘、机器学习、深度学习有什么区别?_网易易盾

    数据挖掘是从海量数据中挖掘隐藏信息;数据挖掘采用的一个重要方法是机器学习,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘;而深度学习是器学习的一个子集,就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。数据挖掘、机器学习、深度学习有什么区别?

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