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深度學(xué)習(xí)

1699內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型、框架、開發(fā)與應(yīng)用知識(shí)。

文章博文課程

共 1699 條

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)觸到天花板了嗎

經(jīng)過了多波浪潮的人工智能這次能夠有新的突破嗎?還是，歷史依然會(huì)重演呢?歲末年初，本文作者Thomas Nield從歷史上的英國講起，進(jìn)而探討了人工智能到底是什么，以及這一波人工智能浪潮又有哪些不同。

2019-01-17 05:14:07

深度學(xué)習(xí)人工智能 AI

一文看懂深度學(xué)習(xí)改變的五大計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)

本文主要介紹計(jì)算機(jī)視覺中主要的五大技術(shù)，分別為圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、目標(biāo)跟蹤、語義分割以及實(shí)例分割。針對(duì)每項(xiàng)技術(shù)都給出了基本概念及相應(yīng)的典型方法，簡單通俗、適合閱讀。

2019-01-11 18:52:35

深度學(xué)習(xí)視覺技術(shù)人工智能

VGG卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型解析

VGG全稱是Visual Geometry Group屬于牛津大學(xué)科學(xué)工程系，其發(fā)布了一些列以VGG開頭的卷積網(wǎng)絡(luò)模型，可以應(yīng)用在人臉識(shí)別、圖像分類等方面，分別從VGG16～VGG19。

2019-01-05 08:40:17

VGG 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

討論 | 人工智能可以取代同傳翻譯嗎？

隨著全球化網(wǎng)絡(luò)時(shí)代的到來，語言障礙已經(jīng)成為二十一世紀(jì)社會(huì)發(fā)展的重要瓶頸，實(shí)現(xiàn)任意時(shí)間、任意地點(diǎn)、任意語言的無障礙自由溝通是人類追求的一個(gè)夢(mèng)想。這僅是全球化背景下的一個(gè)小縮影。在社會(huì)快速發(fā)展的進(jìn)程中，機(jī)器翻譯將扮演越來越重要的角色。

2019-01-04 09:30:05

人工智能同傳翻譯深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)之父的憂慮：數(shù)據(jù)泄漏 AI軍備與對(duì)批判的缺乏

　馬丁·福特（Martin Ford）2015 年出版的《機(jī)器人的崛起》一書曾掀起波瀾，該書詳細(xì)介紹了許多自動(dòng)化的加速發(fā)展趨勢(shì)，以及它們?nèi)绾斡绊懮虡I(yè)，特別是就業(yè)。

2019-01-03 09:32:15

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)泄漏人工智能

換個(gè)角度看GAN：另一種損失函數(shù)

2019-01-02 08:04:29

GAN 損失函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

同為工程師，搞算法的憑什么工資比你高？

算法工程師到底有什么特別之處？這個(gè)崗位真的比普通工程師高一等嗎？同為工程師，算法工程師為啥工資高幾倍？從普通工程師轉(zhuǎn)為算法工程師，會(huì)有多困難？算法真的那么難搞嗎？

2018-12-28 09:25:50

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)工程師

從想法到實(shí)干，2018年13項(xiàng)NLP絕美新研究

在即將過去的 2018 年中，自然語言處理有很多令人激動(dòng)的想法與工具。從概念觀點(diǎn)到實(shí)戰(zhàn)訓(xùn)練，它們?yōu)?NLP 注入了新鮮的活力。

2018-12-25 22:44:06

機(jī)器人人工智能系統(tǒng)

人工智能將迎來第五次變革，你能抓住這次機(jī)會(huì)嗎？

人工智能的快速發(fā)展將有助于賦能新零售商，有效重構(gòu)零售行業(yè)“人、貨、場(chǎng)”等要素，提升各環(huán)節(jié)效率，最終提升消費(fèi)者購物體驗(yàn)，推動(dòng)零售行業(yè)迎來第五次變革

2018-12-25 16:00:55

人工智能互聯(lián)網(wǎng)深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)果實(shí)即將摘盡？11位大牛談AI的當(dāng)下（2018）與未來（2019）

KDnuggets 向 11 位來自學(xué)界和業(yè)界不同領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)和 AI 專家咨詢，以期總結(jié)出今年的業(yè)內(nèi)進(jìn)展并預(yù)測(cè)明年的關(guān)鍵趨勢(shì)。

2018-12-24 08:47:01

深度學(xué)習(xí)AI 人工智能

這種有序神經(jīng)元，像你熟知的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)嗎？

本文基于以前的 RNN 模型研究，提出了一種有序神經(jīng)元，該神經(jīng)元能夠強(qiáng)制執(zhí)行隱藏狀態(tài)神經(jīng)元之間更新頻率的順序，并且將潛在樹結(jié)構(gòu)整合到循環(huán)模型中。

2018-12-20 11:38:37

神經(jīng)元神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言

手把手 | 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的菜鳥入門秘籍

在過去幾年中，如果你打開過瀏覽器，那么你肯定看到過幾百回“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”這個(gè)詞。在這篇短文中，我將為你初步介紹這一領(lǐng)域和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身的背景信息。

2018-12-20 08:31:44

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)元

AI開發(fā)面臨碎片化深度學(xué)習(xí)框架要統(tǒng)一

人工智能繁榮發(fā)展的背后是各大廠商暗戰(zhàn)的開始，大家都在為了爭搶開發(fā)者推出各自的深度學(xué)習(xí)開發(fā)框架，而隨著應(yīng)用在不同場(chǎng)景下的關(guān)聯(lián)性越來越強(qiáng)，碎片化的框架也對(duì)開發(fā)人員造成了困擾，開發(fā)框架需要統(tǒng)一。

2018-12-17 17:14:06

AI 數(shù)據(jù)科技

2018年下半年，別錯(cuò)過這些深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目！

通過本文我們可以看到AI的研究趨勢(shì)是什么，社區(qū)正在采用哪些框架，以及哪些技術(shù)正在受到青睞。

2018-12-17 07:45:16

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)自然語言

手把手教你用Python創(chuàng)建簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（附代碼）

了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作方式的最佳途徑莫過于親自創(chuàng)建一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本文將演示如何做到這一點(diǎn)。

2018-12-10 10:00:06

Python 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程語言

另一種（深度）學(xué)習(xí)：自我監(jiān)督學(xué)習(xí)會(huì)是下一個(gè)重點(diǎn)導(dǎo)向嗎？

在這篇文章中，我將嘗試討論一些最有趣的方法：其中一些是做事，并稱之為“不同種類(深度)學(xué)習(xí)”。我絕不會(huì)試圖預(yù)測(cè)深度學(xué)習(xí)的未來發(fā)展，而只是呈現(xiàn)給大家一些最近有趣的作品，這可能不會(huì)成為人們關(guān)注的焦點(diǎn)。

2018-12-05 15:35:04

深度學(xué)習(xí)自我監(jiān)督學(xué)習(xí)人工智能

全球機(jī)器學(xué)習(xí)教父Tom Mitchell宣布加入松鼠AI

2018年11月16日，北京，在全球AI+智適應(yīng)教育峰會(huì)AIAED上，著名學(xué)府美國卡內(nèi)基梅隆大學(xué)CMU計(jì)算機(jī)學(xué)院院長、美國工程院、藝術(shù)與科學(xué)院院士，美國科學(xué)促進(jìn)會(huì)（AAAS）、國際人工智能協(xié)會(huì)（AAAI）Fellow，Tom Mitchell教授，正式宣布接受松鼠AI的邀約，出任Chief AI officer一職。

2018-11-27 12:14:59

機(jī)器學(xué)習(xí)

如何理解深度學(xué)習(xí)的優(yōu)化？通過分析梯度下降的軌跡

深度學(xué)習(xí)很大程度上仍是一個(gè)黑箱，但研究者一直沒有停下理解它的步伐。普林斯頓高等研究院的研究者 Nadav Cohen 近日發(fā)文介紹了理解深度學(xué)習(xí)優(yōu)化的進(jìn)展以及他們近期在這方面的一項(xiàng)研究成果。

2018-11-20 15:23:30

深度學(xué)習(xí)梯度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

從Zero到Hero，OpenAI重磅發(fā)布深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)資源

OpenAI 發(fā)布了 Spinning Up，這是一份教學(xué)資源，旨在讓所有人熟練掌握深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面的技能。

2018-11-14 10:28:38

AI 數(shù)據(jù)科技

自然語言處理(nlp)比計(jì)算機(jī)視覺(cv)發(fā)展緩慢，而且更難！

不是說nlp在這波深度學(xué)習(xí)浪潮下沒有進(jìn)展，而是說突破并沒有cv那么巨大。很多文本分類任務(wù)，你用一個(gè)巨復(fù)雜的雙向LTSM的效果，不見得比好好做手工feature + svm好多少，而svm速度快、小巧、不需要大量數(shù)據(jù)、不需要gpu，很多場(chǎng)景真不見得深度學(xué)習(xí)的模型就比svm、gbdt等傳統(tǒng)模型就好用。

2018-11-07 09:25:07

自然語言處理計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)

需要熟知的八大神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一套特定的算法，它徹底改變了機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域。他們受到生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的啟發(fā)，目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)被證實(shí)效果很好。

2018-11-04 11:59:03

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

CNN與RNN比較與組合

CNN和RNN幾乎占據(jù)著深度學(xué)習(xí)的半壁江山，所以本文將著重講解CNN+RNN的對(duì)比，以及各種組合方式。

2018-11-01 09:14:42

CNN RNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能的兩種路線之爭

侯世達(dá)在1995年預(yù)言，10年后，預(yù)言成真了，20年后的今天，侯世達(dá)預(yù)言的Analogy Intelligence已經(jīng)隨著Alpha Go的出現(xiàn)，占有人工智能幾乎全部的主要成果。

2018-10-30 15:15:16

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

挑選一種顏色，這個(gè)AI系統(tǒng)就能設(shè)計(jì)出標(biāo)識(shí) 譯文

生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)是一種分兩部分的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，包括生成樣本的生成器(generatorr)和試圖辨別生成樣本與真實(shí)樣本的鑒別器(discriminator)。GAN應(yīng)用于眾多領(lǐng)域，比如發(fā)現(xiàn)新藥物、做出栩栩如生的漢堡和蝴蝶照片，并生成腦部腫瘤的合成掃描。

2018-10-30 09:00:00

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 人工智能

分享 | 美團(tuán)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的工程實(shí)踐

深度學(xué)習(xí)作為AI時(shí)代的核心技術(shù)，已經(jīng)被應(yīng)用于多個(gè)場(chǎng)景。在系統(tǒng)設(shè)計(jì)層面，由于其具有計(jì)算密集型的特性，所以與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法在工程實(shí)踐過程中存在諸多的不同。

2018-10-29 15:50:23

深度學(xué)習(xí)工程實(shí)踐技術(shù)

為什么CNN能自動(dòng)提取圖像特征

深度學(xué)習(xí)對(duì)外推薦自己的一個(gè)很重要的點(diǎn)是——深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)提取特征。如果你是從 DNN 開始了解深度學(xué)習(xí)，你會(huì)對(duì) “深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)提取特征” 很迷茫。但是如果你是從 CNN 開始了解深度學(xué)習(xí)的，你就會(huì)很自然地理解 “深度學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)提取特征”。

2018-10-29 13:11:54

深度學(xué)習(xí)CNN 提取圖像

川大優(yōu)秀畢業(yè)生在GitHub上建了一個(gè)項(xiàng)目，還未完結(jié)就獲贊無數(shù)

為了幫助正在學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的伙伴們，川大的一名優(yōu)秀畢業(yè)生，在GitHub上創(chuàng)建了一個(gè)項(xiàng)目：《深度學(xué)習(xí)500問》，通過問答的形式對(duì)常用的概率知識(shí)、線性代數(shù)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺等熱點(diǎn)問題進(jìn)行闡述，以幫助自己及有需要的讀者。全書分為15個(gè)章節(jié)，近20萬字。

2018-10-26 17:06:04

深度學(xué)習(xí)算法項(xiàng)目

詳解知乎反作弊垃圾文本識(shí)別的深度學(xué)習(xí)實(shí)踐原創(chuàng)

截止今年 8 月，知乎注冊(cè)用戶量已突破 2 億。對(duì)于垃圾信息的治理，我們面臨著更大的挑戰(zhàn)和考驗(yàn)。過去我們通過不斷升級(jí)「悟空」的策略引擎，通過在行為、環(huán)境、資源、文本等多維度組合應(yīng)用，已經(jīng)取得了非常不錯(cuò)的效果。近期我們嘗試引入深度學(xué)習(xí)識(shí)別垃圾文本，「悟空」對(duì) Spam 的治理能力又邁上了一個(gè)新的臺(tái)階。

2018-10-24 09:48:17

深度學(xué)習(xí)文本識(shí)別知乎

前端工程師掌握這18招，就能在瀏覽器里玩轉(zhuǎn)深度學(xué)習(xí)

TensorFlow.js 的發(fā)布可以說是 JS 社區(qū)開發(fā)者的福音!但是在瀏覽器中訓(xùn)練一些模型還是會(huì)存在一些問題與不同，如何可以讓訓(xùn)練效果更好?本文的作者，是一位前端工程師，經(jīng)過自己不斷的經(jīng)驗(yàn)積累，為大家總結(jié)了 18 個(gè) Tips，希望可以幫助大家訓(xùn)練出更好的模型。

2018-10-20 15:30:44

深度學(xué)習(xí)前端前端工程師

AI的推動(dòng)引擎——深度學(xué)習(xí) 原創(chuàng)

如今，人工智能已經(jīng)成為一個(gè)具有眾多實(shí)際應(yīng)用和活躍研究課題的領(lǐng)域，并且正在蓬勃發(fā)展。而這一輪AI的技術(shù)發(fā)展，主要源于深度學(xué)習(xí)技術(shù)。

2018-10-19 16:24:09

深度學(xué)習(xí)無人駕駛語音識(shí)別

你知道人工智能和大數(shù)據(jù)對(duì)我們的生活會(huì)帶來什么嗎？

「大數(shù)據(jù)」和「人工智能」儼然已經(jīng)成為科技行業(yè)最具價(jià)值的領(lǐng)域，無論是蘋果、谷歌還是阿里、騰訊，所有的科技公司都在這兩個(gè)領(lǐng)域投入了大量的心血。

2018-10-17 15:10:49

人工智能大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)

Keras還是TensorFlow？程序員該如何選擇深度學(xué)習(xí)框架？

深度學(xué)習(xí)發(fā)展勢(shì)頭迅猛，但近兩年涌現(xiàn)的諸多深度學(xué)習(xí)框架讓初學(xué)者無所適從。

2018-10-15 10:08:53

程序員技能深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí) VS 深度學(xué)習(xí)到底有啥區(qū)別，為什么更多人選擇機(jī)器學(xué)習(xí)

本文中，我們將深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)作比較。我們將逐一了解他們。我們還會(huì)討論他們?cè)诟鱾€(gè)方面的不同點(diǎn)。除了深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的比較，我們還將研究它們未來的趨勢(shì)。

2018-10-12 16:12:37

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能

快1萬倍！伯克利提出用深度RL優(yōu)化SQL查詢

如何優(yōu)化 SQL 連接是數(shù)據(jù)庫社區(qū)數(shù)十年來一直在研究的一個(gè)大問題。近日，伯克利 RiseLab 公布了一項(xiàng)研究表明，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)可以被成功地應(yīng)用在優(yōu)化 SQL 連接上。對(duì)于大型的連接，這項(xiàng)技術(shù)的運(yùn)行速度比傳統(tǒng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃快上 10 倍，比窮舉快上 10000 倍。

2018-10-09 14:00:41

SQL 深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)入門必須理解這25個(gè)概念

神經(jīng)元（Neuron）就像形成我們大腦基本元素的神經(jīng)元一樣，神經(jīng)元形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。想象一下，當(dāng)我們得到新信息時(shí)我們?cè)撛趺醋觥．?dāng)我們獲取信息時(shí)，我們一般會(huì)處理它，然后生成一個(gè)輸出。

2018-09-29 10:05:54

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元

在本文中，為了評(píng)估 2018 到底哪些框架比較流行，作者從領(lǐng)英職位需求、谷歌搜索熱度、Medium 文章數(shù)、arXiv 論文數(shù)和 GitHub 活躍度等方面審視不同的框架。

2018-09-25 05:33:23

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)Python

深度學(xué)習(xí)中常見的10個(gè)方法，你應(yīng)該知道

在過去十年中，人們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的興趣激增。幾乎每天，我們都可以在各種各樣的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程、行業(yè)會(huì)議、華爾街日?qǐng)?bào)等等看到有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的討論。

2018-09-18 10:55:24

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

騰訊AI Lab開源首款自動(dòng)化模型壓縮框架：將深度學(xué)習(xí)裝口袋

騰訊 AI Lab 機(jī)器學(xué)習(xí)中心今日宣布成功研發(fā)出世界上首款自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)模型壓縮框架——PocketFlow，并即將在近期發(fā)布開源代碼。

2018-09-18 10:12:47

騰訊框架深度學(xué)習(xí)

用自己的數(shù)據(jù)構(gòu)建一個(gè)簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在本文中，我們將構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，將對(duì)7種類型的數(shù)千個(gè)圖像進(jìn)行訓(xùn)練，即：鮮花，汽車，貓，馬，人，自行車，狗，然后能夠預(yù)測(cè)是否給定的圖像是貓，狗或人。

2018-09-17 15:12:25

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編程語言

深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：最值得關(guān)注的6大趨勢(shì)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本思想是模擬計(jì)算機(jī)“大腦”中多個(gè)相互連接的細(xì)胞，這樣它就能從環(huán)境中學(xué)習(xí)，識(shí)別不同的模式，進(jìn)而做出與人類相似的決定。

2018-09-13 22:22:48

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

8個(gè)超贊的深度學(xué)習(xí)課程（附評(píng)分）

入門深度學(xué)習(xí)的好課不僅讓你了解技術(shù)領(lǐng)域的前沿，還能幫助你提升求職競(jìng)爭力。以下 8 門課程(大部分評(píng)分來自 Class Central)推薦給你。

2018-09-13 21:56:26

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

通過可視化隱藏表示，更好地理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

本文介紹了如何利用隱藏表示可視化來更加直觀地理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程。本文使用的工具是 Neural Embedding Animator，大家可以利用該工具更好地理解模型行為、理解訓(xùn)練過程中數(shù)據(jù)表示的變化、對(duì)比模型、了解此詞嵌入的變化。

2018-09-09 23:58:25

可視化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

AI從業(yè)者需要應(yīng)用的10種深度學(xué)習(xí)方法

深度學(xué)習(xí)是非常注重技術(shù)實(shí)踐的。本文中的每個(gè)新想法都沒有太多具體的解釋。對(duì)于大多數(shù)新想法都附帶了實(shí)驗(yàn)結(jié)果來證明它們能夠運(yùn)作。深度學(xué)習(xí)就像玩樂高，掌握樂高與任何其他藝術(shù)一樣具有挑戰(zhàn)性，但相比之下入門樂高是容易的。

2018-09-06 11:25:46

機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

TF Learn : 基于Scikit-learn和TensorFlow的深度學(xué)習(xí)利器原創(chuàng)

Scikit-learn 是最常用的 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)框架，在各大互聯(lián)網(wǎng)公司做算法的工程師在實(shí)現(xiàn)單機(jī)版本的算法的時(shí)候或多或少都會(huì)用到 Scikit-learn 。TensorFlow 就更是大名鼎鼎，做深度學(xué)習(xí)的人都不可能不知道 TensorFlow。

2018-09-06 08:00:00

深度學(xué)習(xí)TensorFlow Python

亞當(dāng)與夏娃：解決深度學(xué)習(xí)問題的利器譯文

近年來，深度學(xué)習(xí)的大潮席卷了互聯(lián)網(wǎng)的各個(gè)角落。從金融科技到電商，從反欺詐到推薦系統(tǒng)，隨處都可以見到深度學(xué)習(xí)的身影。深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而由于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度較深，如何能夠快速高效的進(jìn)行計(jì)算成為了深度學(xué)習(xí)很重要的課題。

2018-09-04 08:00:00

人工智能深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

實(shí)用｜一文帶你零基礎(chǔ)入行深度學(xué)習(xí)

本文希望從一個(gè)小白的角度出發(fā)，真正從零基礎(chǔ)的角度來為大家提供一些專業(yè)的建議和指導(dǎo)。深度學(xué)習(xí)到底有多熱，這里我就不再強(qiáng)調(diào)了，也因此有很多人關(guān)心這樣的幾個(gè)問題，“適不適合轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)）”，“怎么樣轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)）”，“轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)需要哪些入門材料？”等等。

2018-08-31 14:51:30

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

CatBoost：比XGBoost更優(yōu)秀的GBDT算法譯文

互聯(lián)網(wǎng)的算法有很多應(yīng)用場(chǎng)景，包括推薦系統(tǒng)、計(jì)算廣告和金融反欺詐等。許多互聯(lián)網(wǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)挖掘問題都可以轉(zhuǎn)化為分類問題。在處理這一類分類問題的時(shí)候，最常用的方法包括邏輯回歸、GBDT和深度學(xué)習(xí)等。

2018-08-31 08:03:00

深度學(xué)習(xí)GBDT算法 CatBoost

給卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)“修理工”的一份“說明書”

這篇文章的主要內(nèi)容來自作者的自身經(jīng)驗(yàn)和一些在線資源(如最出名的斯坦福大學(xué)的CS231n課程講義)，是關(guān)于如何調(diào)試卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從而提升其性能的。

2018-08-31 07:51:57

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳解，正向傳播和反向傳播

主要講了Logistic regression的內(nèi)容，里面涉及到很多基本概念，是學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)。下面我們由Logistic regression升級(jí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，首先我們看看“淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Shallow Neural Network）”

2018-08-30 09:15:42

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

將基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)和識(shí)別算法應(yīng)用到SAR圖像智能解譯

近年來隨著阿爾法狗在圍棋上碾壓人類選手，人工智能技術(shù)變的家喻戶曉。人工智能(1956提出)是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科―怎樣表示知識(shí)以及怎樣獲得知識(shí)并使用知識(shí)的科學(xué)。如果機(jī)器能夠通過圖靈測(cè)試，那么就可以看成具有人類智能。

2018-08-30 08:47:43

人工智能深度學(xué)習(xí)計(jì)算機(jī)視覺

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深度學(xué)習(xí)