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MLSys 2021 | “进击”的神经网络行为分析,为设计和性能架起了一座桥梁

编者按:MLSys 大会全称为“Conference on Machine Learning and Systems”,由 Jeff Dean、Michael Jordan 和 Yann LeCun 等计算机系统和人工智能领域的全球顶尖科学家于2019年发起。2021年的 MLSys 大会共收到221篇投稿,52篇被录用,其中微软有四篇入选。本文将为大家介绍来自微软亚洲研究院的一项工作:通过分析深度学习算法设计空间在移动端侧推理平台的行为特性,以设计针对不同平台的高效深度学习模型。

发布时间:2021-04-08 类型:深度文章

MobiCom 2021 | 微软亚洲研究院与南大、科大等最新合作研究,助力模型高效推理和隐私保护

近年来中国的学术研究水平快速提升,在移动计算和网络领域当然也不例外。在今年计算机网络领域国际顶会 MobiCom 2021(Summer Round)接收的19篇论文中,微软亚洲研究院有三篇论文成功入围。这三篇论文,其中有两篇关于功耗优化、高效推理,有一篇则在深度学习的基础上提出了一种创新的隐私保护技术。

发布时间:2021-03-10 类型:深度文章

AAAI 2021 | 微软亚洲研究院论文大礼包请查收!

AAAI(Association for the Advance of Artificial Intelligence——美国人工智能协会)是人工智能领域的主要学术组织之一,其主办的年会也是人工智能领域的国际顶级会议。今年的 AAAI 2021 是该大会的第35届,会议于2月2日-2月9日全程在线上举办。本次大会中,微软亚洲研究院有多篇论文被录取,我们从中精选了7篇有代表性的工作为大家进行介绍。

发布时间:2021-02-02 类型:深度文章

AAAI 2021 | 微软与上交大最新研究,强化学习助力AI+金融

随着近年来深度强化学习技术的发展,学术界提出了一些利用深度强化学习解决订单执行问题的方法。微软亚洲研究院与上海交通大学合作在 AI+ 金融领域的最新研究工作《Universal Trading for Order Execution with Oracle Policy Distillation》就是利用了强化学习技术,来尝试优化金融市场交易中订单执行(Order Execution)的问题。该工作已被 AAAI 2021 接收。

发布时间:2021-01-29 类型:深度文章

AAAI 2021 | 不依赖文本也能做翻译?UWSpeech语音翻译系统了解一下

语音到语音翻译已经被越来越多地应用在人们的日常生活和工作中。但是目前的语音翻译系统高度依赖于语音对应的文本,不能应用于如方言、少数民族语言等没有文字的语言。为此,微软亚洲研究院提出了语音翻译系统 UWSpeech,该系统可针对没有文字的语言进行语音系统构建。相关工作已被 AAAI 2021 接收。

发布时间:2021-01-26 类型:深度文章

NeurIPS 2020 | 微软亚洲研究院论文摘录之强化学习&GAN篇

12月6日至12日,国际人工智能顶级会议 NeurIPS 2020 在线上举办。相比前几年,NeurIPS2020 无论是论文的投稿数量还是接收率都创下了记录:论文投稿数量创历史最高记录,相比去年增长了38%,接收率却为史上最低。今天,我们精选了微软亚洲研究院入选 NeurIPS 2020 中有关强化学习和生成式对抗网络 GAN 领域的工作,为大家进行介绍。

发布时间:2020-12-10 类型:深度文章

SIGGRAPH ASIA 2020 微软亚洲研究院论文精选

由 ACM SIGGRAPH 举办的 SIGGRAPH ASIA 2020 大会于12月4日-13日在线上举办,本届大会涉及了视觉科学、艺术、动画、游戏、互动、教育、电影等多个领域。今天我们将为大家介绍一下微软亚洲研究院在 SIGGRAPH ASIA 2020 上发表的两篇论文,内容涉及了真实世界数字化方法和草图到 CAD 建模领域。

发布时间:2020-12-08 类型:深度文章

NeurIPS 2020 | 微软亚洲研究院论文摘录之目标检测篇

12月6日至12日,国际人工智能顶级会议 NeurIPS 2020(Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems,神经信息处理系统大会)将在线上举办。相比前几年,2020年 NeurIPS 会议不管从论文投稿数量还是接收率都创下了记录:论文投稿数量创历史最高记录,比2019年增长了38%,但接收率却为史上最低。目标检测(object detection)是计算机视觉中的基础任务,旨在定位图像或视频中某几类物体的坐标位置。本文将对微软亚洲研究院入选 NeurIPS 2020 中的目标检测工作进行介绍。

发布时间:2020-12-07 类型:深度文章

NeurIPS 2020 | “百里挑一”:如何加速超网训练的收敛和搜索速度

随着深度学习的发展,神经网络结构的设计逐渐由手工设计转变为算法自动设计。在近期的神经网络设计(Neural Architecture Search, NAS)研究中,现有的方法存在一定缺陷,结果往往不能真正体现出众多子网络正确的排序关系。为解决这一问题,微软亚洲研究院的研究员们提出了基于优先路径蒸馏的网络结构搜索方法。采用这一方式选出的网络在 ImageNet 上的分类准确率达到了80.0%, 超越了现有的 EfficientNet-B0/B1 和 MobileNetV3。该论文已被 NeurIPS 2020 接收。

发布时间:2020-11-25 类型:深度文章

NeurIPS 2020 | AI编程:如何从复制粘贴走向推理合成

AI 编程是人们对人工智能的一大期望,现在的 AI 编程技术虽然已经惠及了许多不会编程的普通用户,但还远没有达到满足人们预期的程度,一大痛点在于:现有 AI 只会进行机械地记忆与复制粘贴,难以灵活处理人们的需求。微软亚洲研究院提出的新型神经网络架构 LANE(Learning Analytical Expressions)能够模拟人类的抽象化思维,从而在 AI 编程中获得组合泛化能力。

发布时间:2020-11-18 类型:深度文章