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深度學習

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涵蓋深度學習相關模型、框架、開發與應用知識。

文章博文課程

共 1699 條

不同的領域、框架，這是一份超全的深度學習模型GitHub集合

近日有開發者發布了一個模型聚合平臺，我們可以分領域在上面搜索到當前最為流行的開源模型。作者根據 GitHub 項目收藏量、項目所屬領域、實現框架等特點對這些模型分類，因此我們能快速定位合適的模型。

2018-06-14 15:34:59

深度學習 GitHub 機器學習

大數據+人工智能雙擎驅動企業數字化轉型原創

數字化時代，大數據及人工智能成為驅動企業業務增長的技術引擎，數字化轉型也已成為企業生存和發展的必修課。全球領先的數據和分析解決方案供應商Teradata天睿公司，也在加速其在大數據及人工智能領域的布局，適時推出了Teradata Everywhere及AI戰略，強化Teradata分析平臺(Teradata Analytics Platform)，助力客戶加速數字化轉型。

2018-06-13 10:55:55

大數據人工智能 Teradata

AI愈來愈強，人類該怕？其實比起被機器人取代，眼前有更大危機

人工智能發展日新月異，許多人都感到備受威脅。但事實上，與其憂心被取代，我們或許更該關心科技巨頭的發展

2018-06-11 09:32:00

人工智能深度學習機器學習

利用卷積神經網絡（CNN）檢測皮膚癌準確率高達95%

由德國、美國和法國科研人員組成的研究小組用10萬多張圖片對搭載了人工智能(AI)系統的機器進行了訓練，該機器使用了卷積神經網絡(CNN)算法，從而可以區分出危險的皮膚病和良性的皮膚損傷。

2018-06-08 15:51:56

CNN 皮膚癌人工智能

人工智能利用單眼強度圖像進行面部深度圖估計的對抗架構深度學習

在本文中，提出了一種用單眼強度圖像進行面部深度圖估計的對抗架構。通過遵循圖像到圖像的方法，我們結合了監督學習和對抗訓練的優勢，提出了一個有條件的生成對抗網絡，有效地學習將強度人臉圖像轉換為相應的深度圖。

2018-06-04 10:39:39

人工智能深度學習

AI的寒冬將來臨！深度學習不具有擴展性...

處于所謂的 AI 革命的前沿至今已有好幾年；許多人過去認為，深度學習是神奇的“銀彈”，會把我們帶到技術奇點（general AI）的奇妙世界。

2018-06-01 17:57:19

AI 深度學習技術

AI在診斷皮膚癌的比賽中戰勝了17個國家的58名皮膚科醫生

據法新社5月28日報道，一個由德國、美國和法國研究人員組成的團隊訓練了一個人工智能（AI）系統辨別危險性皮膚病變與良性病變，并向該系統展示了超過10萬幅圖片。

2018-06-01 09:52:23

AI 卷積神經網絡診斷皮膚癌

從概念到應用，人工智能所激發的潛力

目前，已知的人工智能最大的潛力在于分析技術，包括回歸和分類。神經網絡技術可以提供更高的功能性，或者產生附加的見解和應用。

2018-05-30 08:15:08

人工智能神經網絡

語音交互與神經網絡打造的人工智能車機系統WindLink3.0正式問世

由東風風神、百度、博泰聯合，歷時兩年時間共同研發的WindLink3.0人工智能車機系統終于問世了。這套系統以用戶體驗為核心，聯合各家開發商的研發優勢從硬件系統、UI設計、AI智能語音、生態應用環境四大方面入手，為用戶提供最優的使用體驗。

2018-05-29 17:00:15

語音交互神經網絡

人工智能通過多域卷積神經網絡定位JPEG雙重壓縮圖像偽造區域

最近，基于機器學習的方法已經開始出現在圖像取證領域，以解決各種任務，如采集源識別和偽造檢測。在最后一種情況下，未來的目標是獲得一個訓練有素的神經網絡，在給定待檢查圖像的情況下，可以可靠地定位偽造區域。

2018-05-29 11:00:33

人工智能神經網絡壓縮圖像

無需深度學習框架，如何從零開始用Python構建神經網絡

作者根據自己從零開始學習用 Python 構建神經網絡的經驗，編寫了一份攻略。內容涵蓋神經網絡定義、損失函數、前向傳播、反向傳播、梯度下降算法，對于想要了解深度學習運作原理的各位來說，內容精彩不可錯過。

2018-05-28 13:12:49

深度學習 Python 神經網絡

機器學習VS深度學習，兩者區別在哪里？譯文

機器學習對深度學習——二者間的相近之處與差異所在。如今人工智能已經成為一大熱門話題，而人工智能的基本構建要素分為機器學習與深度學習。

2018-05-28 09:09:00

機器學習深度學習

讓深度學習進入移動端，蘑菇街在移動端的深度學習優化實踐原創

深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法，與傳統靠手工設計特征的機器學習算法不同，深度學習能根據不同任務自動學習數據的特征。

2018-05-22 10:30:37

深度學習蘑菇街移動端

預測電影偏好？如何利用自編碼器實現協同過濾方法

深度自編碼器（Deep Autoencoder）由兩個對稱的深度信念網絡組成，它相比常見的自編碼器加入了更多隱藏層。在本文中，作者將嘗試使用該工具進行協同過濾，幫助人們研究和預測大量用戶對于不同電影的喜好。

2018-05-21 08:22:14

自編碼器協同過濾深度學習

如何用深度學習檢測女性的第一殺手“乳腺癌”？原創

在本文中我將構建一個基于 WideResNet 的神經網絡，并將幻燈片圖像分為兩類，一類使用深度學習來檢測乳腺癌，另一類是不使用深度學習來檢測。

2018-05-18 09:57:04

深度學習乳腺癌神經網絡

關于神經網絡：你需要知道這些

神經網絡（NN）幾乎可以在每個領域幫助我們用創造性的方式解決問題。本文將介紹神經網絡的相關知識。讀后你將對神經網絡有個大概了解，它是如何工作的？如何創建神經網絡？

2018-05-16 09:41:13

神經網絡 NN 函數

來看看人工智能AI創造的精彩“世界”

AI既是現在，也是未來。AI是一個太龐大、太復雜的系統。AI給了世界，給了人們無限的想象空間和無線的可能。

2018-05-15 09:25:09

人工智能機器學習深度學習

想入門設計卷積神經網絡？這是一份綜合設計指南

這篇文章可以作為一個設計指南，為特定的分類任務的 CNN 設計提供指導。尤其是，我們會聚焦在 3 個主要指標上：準確率、速度和內存消耗。

2018-05-15 09:15:03

CNN 卷積神經網絡函數

AI開發者看過來，主流移動端深度學習框架大盤點

移動設備相較于 PC ，攜帶便攜，普及率高。近年來，隨著移動設備的廣泛普及與應用，在移動設備上使用深度學習技術的需求開始涌現。

2018-05-14 12:18:47

AI開發深度學習框架

沒錯，純SQL查詢語句可以實現神經網絡

在這篇文章中，我們將純粹用SQL實現含有一個隱藏層（以及帶 ReLU 和 softmax 激活函數）的神經網絡。這些神經網絡訓練的步驟包含前向傳播和反向傳播，將在 BigQuery 的單個SQL查詢語句中實現。當它在 BigQuery 中運行時，實際上我們正在成百上千臺服務器上進行分布式神經網絡訓練。

2018-05-14 10:50:13

SQL 查詢語句神經網絡

16個GitHub收藏和貢獻率最高的深度學習框架

在本文中文摘菌將為大家詳細介紹16種GitHub中最受歡迎的深度學習開源平臺和開源庫，除此之外，還有些比較不錯的平臺和框架雖然沒有進入榜單。

2018-05-10 07:45:26

深度學習機器學習 GitHub

從零開始使用Python進行深度學習！

現在的人工智能已經呈指數級增長。比如，自動駕駛汽車的時速達數百萬英里，IBM Watson在診斷病人的情況上比醫生更好，AlphaGo擊敗了世界冠軍。這其中，人工智能扮演著關鍵的角色。

2018-05-09 20:08:09

人工智能深度學習 Python

10大人工智能領域引領媒體行業的自動化

媒體行業目睹了自然語言處理（NLP），面部識別，異常檢測等領域的幾位獲獎者，其中人工智能以其無與倫比的效率實現大規模自動化。2107標志著人工智能在廣播中開始收獲豐厚紅利的重要一年，內容管理，后期制作，廣告和更多垂直行業。他們說，這只是AI之旅的開始！

2018-05-09 18:57:22

人工智能深度學習機器學習

【收藏】16個GitHub收藏和貢獻率最高的深度學習框架

在本文中將為大家詳細介紹16種GitHub中最受歡迎的深度學習開源平臺和開源庫，除此之外，還有些比較不錯的平臺和框架雖然沒有進入榜單，文摘菌也列了出來，供大家參考。

2018-05-09 14:28:09

GitHub 框架深度學習

打破AI算力瓶頸的，是基于FPGA的異構計算加速平臺解決方案原創

近日，杭州加速云信息技術有限公司（簡稱：加速云）加速云創始人兼CEO鄔剛在新品發布會上表示：“人工智能未來發展存在瓶頸，需要硬件技術和算法方面的突破。異構計算是計算架構的未來趨勢，而FPGA 是實現異構計算的完美選擇。”

2018-05-08 20:38:21

AI算力 FPGA 異構計算加速

數據增強：數據有限時如何使用深度學習？（下）

你精通機器學習的相關概念，并能將其應用于機器學習模型。打開瀏覽器搜索相關數據，很可能會找到一系列數據以及上百幅相關照片。

2018-05-07 14:38:23

數據機器學習人工智能

NanoNets :數據有限時如何應用深度學習？(上)

我覺得人工智能就像是去建造一艘火箭飛船。你需要一個巨大的引擎和許多燃料。如果你有了一個大引擎，但燃料不夠，那么肯定不能把火箭送上軌道;如果你有一個小引擎，但燃料充足，那么說不定根本就無法成功起飛。所以，構建火箭船，你必須要一個巨大的引擎和許多燃料。

2018-05-07 14:32:28

人工智能深度學習數據

人人都能用的深度學習：當前三大自動化深度學習平臺簡介

深度學習技術往往比較復雜，從頭開發的難度較大，但現在有一些公司提供了能幫助開發者輕松使用深度學習的自動化深度學習(ADL)平臺，比如微軟的 CustomVision.AI、谷歌的 Cloud AutoML、OneClick.AI。

2018-05-06 15:51:22

深度學習自動化人工智能

機器學習者必知的5種深度學習框架

在這篇文章中，我想向大家介紹推動深度學習發展的5個主力框架。這些框架使數據科學家和工程師更容易為復雜問題構建深度學習解決方案，并執行更復雜的任務。這只是眾多開源框架中的一小部分，由不同的科技巨頭支持，并相互推動更快創新。

2018-05-04 08:20:39

機器學習深度學習人工智能

RNN和LSTM弱爆了！注意力模型才是王道！

循環神經網絡(RNN)，長短期記憶(LSTM)，這些紅得發紫的神經網絡——是時候拋棄它們了!LSTM和RNN被發明于上世紀80、90年代，于2014年死而復生。接下來的幾年里，它們成為了解決序列學習、序列轉換(seq2seq)的方式，這也使得語音到文本識別和Siri、Cortana、Google語音助理、Alexa的能力得到驚人的提升。

2018-05-03 16:27:29

RNN 神經網絡 ResNet

深度學習的局限性和未來

深度學習最令人驚訝之處就在于它十分簡單。十年前，沒有人指望由梯度下降方法訓練的簡單參數模型就可以在機器感知問題上獲得驚人的結果。現在，事實證明，你只需要一個有足夠多參數的模型，并且在足夠大的數據集上使用梯度下降進行訓練。

2018-04-26 13:41:57

深度學習人工智能機器學習

繞坑走!細數那些神經網絡的弊端和缺點

增加深度學習的受歡迎程度的一個因素是2018年可用的大量數據，這些數據是在過去幾年和幾十年中收集的。這使得神經網絡能夠真正發揮他們的潛力，因為他們獲得的數據越多越好。

2018-04-25 09:39:27

神經網絡弊端缺點

什么是人工智能神經網絡？它為何無法實現人類的推理或產生意識？

人腦中的神經網絡是一個非常復雜的組織，成人的大腦中約有1000億個神經元，人類至今仍在探索人腦的工作原理。而人們通過對生物神經元的研究和理解，構建了一個模擬人腦的計算模型：人工神經網絡！

2018-04-25 09:07:41

人工智能神經網絡

用10行Python代碼進行圖像識別

隨著深度學習算法的興起和普及，人工智能領域取得了令人矚目的進步，特別是在計算機視覺領域。ImageAI是一個Python庫，旨在幫助開發人員構建具有自包含計算機視覺功能的應用程序和系統。

2018-04-24 10:45:00

Python 人工智能圖像識別

人工智能的10大趨勢，抓住風口ALL IN，再不看看我們都要下崗了！

2017年，中國人工智能初創公司投入在全球占比48％，并首次超越美國占據榜首。2018年，據CBInsights預測，就人工智能創業公司和總股本交易數量而言，美國在全球仍將領先，但其正在逐漸失去全球交易主導地位。

2018-04-23 12:36:01

人工智能機器學習人臉識別

圍繞深度學習框架，谷歌、Facebook、百度展開“三國殺”

最近很多海外企業之中在發生一種很有趣的改變，那就是AI正在脫離來其他部門附屬品的角色，成為一個獨立的部門或事業部。對于AI行業來說，這顯然是好消息。

2018-04-23 11:19:24

深度學習谷歌 Facebook

如何從零開始構建深度學習項目？這里有一份詳細的教程

在學習了有關深度學習的理論課程之后，很多人都會有興趣嘗試構建一個屬于自己的項目。本文將會從第一步開始，告訴你如何解決項目開發中會遇到的各類問題。

2018-04-19 14:42:48

深度學習 DL 數據集

機器學習如何發現你喜歡的音樂：音樂個性化推薦背后的科學原理

我希望本文可以對你有所啟發，并且像當時它對我一樣能夠激起你的好奇。懷著對幕后的機器學習技術的了解和感激之情，現在我將通過我自己的每周發現來尋找我喜歡的音樂。

2018-04-19 10:20:19

機器學習神經網絡音樂

【深度學習系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實現GoogLeNet InceptionV2/V3/V4

上一篇文章我們引出了GoogLeNet InceptionV1的網絡結構，這篇文章中我們會詳細講到Inception V2/V3/V4的發展歷程以及它們的網絡結構和亮點。

2018-04-18 09:39:07

加速云發布新品，異構計算加速平臺有效滿足AI及高性能計算業務需求

加速云隆重發布四大創新產品及三大解決方案，并邀請Intel和Cytech專家分享工業以太網、基于FPGA OpenCL及基因加速等解決方案。

2018-04-17 20:19:24

加速云異構計算 AI

【深度學習系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實現經典CNN網絡GoogLeNet

前面講了LeNet、AlexNet和Vgg，這周來講講GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的論文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮點是提出一種叫Inception的結構，以此為基礎構建GoogLeNet，并在當年的ImageNet分類和檢測任務中獲得第一

2018-04-17 09:40:22

【深度學習系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實現經典CNN網絡Vgg

上周我們講了經典CNN網絡AlexNet對圖像分類的效果，2014年，在AlexNet出來的兩年后，牛津大學提出了Vgg網絡，并在ILSVRC 2014中的classification項目的比賽中取得了第2名的成績（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。

2018-04-16 11:30:32

深度學習戰爭：Facebook支持的PyTorch與Google的TensorFlow

Google 的 TensorFlow 是一個被廣泛使用的機器學習和深度學習框架。另一方面，PyTorch 是由 Facebook 最近開發的用于訓練神經網絡的 Python 包，改編自基于 Lua 的深度學習庫 Torch。

2018-04-11 17:50:14

深度學習 PyTorch TensorFlow

【深度學習系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實現經典CNN網絡AlexNet

上周我們用PaddlePaddle和Tensorflow實現了圖像分類，分別用自己手寫的一個簡單的CNN網絡simple_cnn和LeNet-5的CNN網絡識別cifar-10數據集。

2018-04-11 09:30:41

深度學習與經典機器學習的優劣勢一覽！

盡管深度學習具有如此高的性能，但使用經典的機器學習和一些特定的情況下，使用線性回歸或決策樹而不是大型深度網絡會更好。

2018-04-09 10:16:27

機器學習深度學習 AI

自然語言處理技術在商業領域可以支持哪些應用？譯文

人工智能和機器學習技術在很多領域已經取得了重大進展。就某些任務而言，人工智能已經超越了人類的水平。在這波新的 AI 浪潮中，圖像識別和語音處理技術方面的突破給人的印象最深刻。相比較它們而言，自然語言處理 (NLP) 領域的進展卻給我們一種很滯后的感覺。

2018-04-04 12:00:00

人工智能深度學習自然語言

利用Python實現卷積神經網絡的可視化

本文簡單說明了CNN模型可視化的重要性，以及介紹了一些可視化CNN網絡模型的方法，希望對讀者有所幫助，使其能夠在后續深度學習應用中構建更好的模型。

2018-04-03 14:42:46

Python 神經網絡深度學習

【深度學習系列】PaddlePaddle之手寫數字識別

上周在搜索關于深度學習分布式運行方式的資料時，無意間搜到了paddlepaddle，發現這個框架的分布式訓練方案做的還挺不錯的，想跟大家分享一下。

2018-04-02 10:45:11

深度學習 PaddlePaddl 手寫數字識別

深度學習未來的發展之路：神經進化

過去幾年時間里，我們有一個完整的團隊致力于人工智能研究和實驗。該團隊專注于開發新的進化計算方法（EC），包括設計人工神經網絡架構、構建商業應用程序，以及使用由自然進化激發的方法來解決具有挑戰性的計算問題。

2018-03-25 21:30:31

深度學習發展之路神經進化

用于語音合成的深度前饋序列記憶網絡原創

我們提出了一種基于深度前饋序列記憶網絡的語音合成系統。該系統在達到與基于雙向長短時記憶單元的語音合成系統一致的主觀聽感的同時，模型大小只有后者的四分之一，且合成速度是后者的四倍，非常適合于對內存占用和計算效率非常敏感的端上產品環境。

2018-03-25 20:51:07

語音合成深度前饋序列記憶網絡

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