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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。

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共 1699 條

如何用TensorFlow在安卓設備上實現深度學習推斷

在 Insight 任職期間，我用 TensorFlow 在安卓上部署了一個預訓練的 WaveNet 模型。我的目標是探索將深度學習模型部署到設備上并使之工作的工程挑戰！這篇文章簡要介紹了如何用 TensorFlow 在安卓上構建一個通用的語音到文本識別應用程序。

2017-11-27 17:29:43

深度學習 TensorFlow 安卓設備

深入淺出解讀卷積神經網絡

卷積神經網絡和全連接的神經網絡結構上的差異還是比較大的，全連接的網絡，相鄰兩層的節點都有邊相連，而卷積神經網絡，相鄰節點只有部分節點相連。

2017-11-24 11:10:39

神經網絡卷積神經網絡全連接神經網絡

黑箱難題仍在阻礙深度學習的普及

當前，深度學習扛起了人工智能的大旗，讓我們得以一窺智能機器在將來的能耐。但深度學習有個不小的問題：沒人知道它是如何運作的。我們并不是對深度學習一無所知。作為當今神經網絡的核心，機器學習算法已經發展了幾十年，它定義完善，文獻豐富。

2017-11-24 08:30:25

深度學習機器學習黑箱難題

自創數據集，用TensorFlow預測股票教程

本文非常適合初學者了解如何使用 TensorFlow 構建基本的神經網絡，它全面展示了構建一個 TensorFlow 模型所涉及的概念與模塊。本文所使用的數據集可以直接下載，所以有一定基礎的讀者也可以嘗試使用更強的循環神經網絡處理這一類時序數據。

2017-11-24 08:00:06

深度學習 TensorFlow 預測股票

使用深度學習來預測NBA比賽結果

這篇文章，我們來使用深度學習來預測 NBA 比賽結果。要用深度學習來預測比賽結果，需要有大量技術統計數據作為學習樣本。

2017-11-23 14:49:51

深度學習 NBA 數據

CNN與RNN對中文文本進行分類--基于TENSORFLOW實現

本文是基于TensorFlow在中文數據集上的簡化實現，使用了字符級CNN和RNN對中文文本進行分類，達到了較好的效果。

2017-11-23 14:35:36

深度學習 TENSORFLOW CNN

深度學習的異構加速技術（二）：螺獅殼里做道場

無論在FPGA還是ASIC設計，無論針對CNN還是LSTM與MLP，無論應用在嵌入式終端還是云端（TPU1），其構架的核心都是解決帶寬問題。不解決帶寬問題，空有計算能力，利用率卻提不上來。

2017-11-21 12:02:03

深度學習異構技術

深度學習的異構加速技術（一）：AI 需要一個多大的“心臟”？

作為通用處理器，CPU (Central Processing Unit) 是計算機中不可或缺的計算核心，結合指令集，完成日常工作中多種多樣的計算和處理任務。然而近年來，CPU在計算平臺領域一統天下的步伐走的并不順利，可歸因于兩個方面，即自身約束和需求轉移。

2017-11-21 10:35:14

深度學習異構加速

深度強化學習入門：用TensorFlow構建你的第一個游戲AI

強化學習起初看似非常有挑戰性，但其實要入門并不困難。在這篇文章中，我們將創造一個基于 Keras 的簡單機器人，使它能玩 Catch 游戲。

2017-11-21 09:20:06

深度學習 TensorFlow 游戲AI

AI實踐者需要掌握的10大深度學習方法：反向傳播、遷移學習、梯度下降……

本文總結了10個強大的深度學習方法，包括反向傳播、隨機梯度下降、學習率衰減、Dropout、最大池化、批量歸一化、長短時記憶、Skip-gram、連續詞袋、遷移學習等，這是AI工程師可以應用于他們的機器學習問題的。

2017-11-20 13:46:10

AI 深度學習方法

一文概覽深度學習中的激活函數

本文從激活函數的背景知識開始介紹，重點講解了不同類型的非線性激活函數：Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish，并詳細介紹了這些函數的優缺點。

2017-11-20 05:08:16

深度學習激活函數神經網絡

一篇文章講清楚人工智能、機器學習和深度學習的區別與聯系

人工智能的浪潮正在席卷全球，諸多詞匯時刻縈繞在我們耳邊：人工智能、機器學習、深度學習。不少人對這些高頻詞匯的含義及其背后的關系總是似懂非懂、一知半解。為了幫助大家更好地理解人工智能，這篇文章用最簡單的語言解釋了這些詞匯的含義，理清它們之間的關系，希望對剛入門的同行有所幫助。

2017-11-17 08:39:40

人工智能機器學習深度學習

移動設備上的實時深度學習

2017年，在移動應用的深度學習方面取得了一些重大進展。2017年4月，谷歌發布了輕量級神經網絡MobileNets。2017年6月，蘋果公司發布了Core ML，支持在移動設備上運行機器學習模型。除此之外，最近發布的一些高端設備配備了GPU，它們運行機器學習甚至比MacBook Pro還要快。

2017-11-16 17:26:35

深度學習移動設備 MobileNets應

超越Softmax瓶頸：一種高秩RNN語言模型

在因式分解(factorization)的基礎上，基于循環神經網絡(RNN)的語言模型在多項基準上都達到了當前最佳的水平。盡管 RNN 作為通用近似器有出色的表達能力，但點積和 Softmax 的組合是否有能力建模條件概率(會隨語境的變化而發生巨大的變化)，這個問題還沒有得到清楚的解答。

2017-11-15 19:00:49

深度學習 Softmax RNN語言模型

深度學習高手該怎樣煉成？這位阿里天池大賽冠軍為你規劃了一份專業成長路徑

深度學習本質上是深層的人工神經網絡，它不是一項孤立的技術，而是數學、統計機器學習、計算機科學和人工神經網絡等多個領域的綜合。深度學習的理解，離不開本科數學中最為基礎的數學分析(高等數學)、線性代數、概率論和凸優化;深度學習技術的掌握，更離不開以編程為核心的動手實踐。沒有扎實的數學和計算機基礎做支撐，深度學習的技術突破只能是空中樓閣。

2017-11-13 14:38:53

深度學習神經網絡數學

如何使用TensorFlow和自編碼器模型生成手寫數字

自編碼器是一種能夠用來學習對輸入數據高效編碼的神經網絡。若給定一些輸入，神經網絡首先會使用一系列的變換來將數據映射到低維空間，這部分神經網絡就被稱為編碼器。

2017-11-10 12:45:16

TensorFlow Python 神經網絡

深度學習在單圖像超分辨率上的應用：SRCNN、Perceptual loss、SRResNet

單圖像超分辨率技術涉及到增加小圖像的大小，同時盡可能地防止其質量下降。這一技術有著廣泛用途，包括衛星和航天圖像分析、醫療圖像處理、壓縮圖像/視頻增強及其他應用。我們將在本文借助三個深度學習模型解決這個問題，并討論其局限性和可能的發展方向。

2017-11-10 11:02:36

深度學習單圖像超分辨率 SRCNN

23個熱門深度學習庫的排名

基于 Github 和 Stack Overflow 上的活躍度以及 Google 搜索結果，The Data Incubator 最近制作了一個 23 個熱門深度學習庫的排名。

2017-11-08 14:26:54

深度學習庫排名

神經學家的探尋：這就是機器如何擁有意識的方法

日前，法蘭西學院的認知科學家斯坦尼斯拉斯·迪昂、加州大學洛杉磯分校的Hakwan Lau和巴黎文理研究大學的希德·庫韋德爾共同在著名的《科學》雜志上發表了一篇評論文章，他們認為：雖然機器現在還沒有意識，但未來已有一條清晰的發展道路。

2017-11-07 11:13:04

意識機器人神經科學

用深度學習來解析夢境中出現的物體

去開ASSC的時候聽到一個很有趣的工作，用深度學習來解析人類夢境中出現的物體類別。我見到的為數不多融合深度學習和神經科學的工作。回來之后翻了下相關文章，來在這分享下。

2017-11-06 14:00:46

深度學習神經科學夢境

那些深度學習《面試》你可能需要知道的

本文是問題“那些深度學習《面試》你可能需要知道的”的回答，一共61道，希望對大家有所幫助。

2017-11-03 15:39:29

深度學習面試問答

Google Brain工程師演講實錄：TensorFlow與深度學習

Google Brain 的工程師首先跟大家分享深度深入學習的例子，然后再跟大家簡單介紹一下什么是 TensorFlow ，以及 TensorFlow 一些最新特性，包括即將公開甚至還沒有完成一些的特性，最后的時間簡要介紹一下 Google Brain 兩個研究項目。

2017-11-03 13:30:41

深度學習 TensorFlow Google Brai

學霸君首席科學家陳銳鋒：借力技術削減知識孤島，實現教學增效原創

學霸君首席科學家陳銳鋒在專訪中表示，公司定位在成立之初就很明確，教師和學生是最重要的合作伙伴，學霸君不會替代老師，只會借力 ABCD 對抗知識孤島，實現 EEE。

2017-11-02 22:41:08

學霸君技術教學增效

盤點金融領域里常用的深度學習模型

在今天我們發布的這篇文章中，作者 Sonam Srivastava 介紹了金融中的三種深度學習用例及這些模型優劣的證據。

2017-11-02 14:24:08

深度學習模型金融領域

外行也能看懂的科普：這就叫自然語言處理

由于自然語言是人類區別于其他動物的根本標志。沒有語言，人類的思維也就無從談起，所以自然語言處理體現了人工智能的最高任務與境界，也就是說，只有當計算機具備了處理自然語言的能力時，機器才算實現了真正的智能。

2017-11-02 12:08:56

深度學習自然語言處理

如何保存和恢復TensorFlow訓練的模型

在這篇文章中，我們來看一下如何保存和恢復TensorFlow模型，我們在此介紹一些最有用的方法，并提供一些例子。

2017-11-01 15:13:49

TensorFlow 神經網絡深度學習

當前深度神經網絡模型壓縮和加速方法速覽

大型神經網絡具有大量的層級與結點，因此考慮如何減少它們所需要的內存與計算量就顯得極為重要，特別是對于在線學習和增量學習等實時應用。此外，近來智能可穿戴設備的流行也為研究員提供了在資源(內存、CPU、能耗和帶寬等)有限的便攜式設備上部署深度學習應用提供了機會。

2017-10-31 11:05:00

深度學習神經網絡壓縮和加速方法

keras中最常用深度學習的API

眾所周知，利用Keras-Python庫可以快速、輕松地創建屬于自己的深度學習的模型，今天我們就來介紹一些我們常用的API函數。

2017-10-30 13:34:22

深度學習 Keras API

一份不可多得的深度學習技巧指南

輸入神經網絡數據的好壞直接關系著網絡訓練結果，一般需要對數據進行預處理，常用的數據預處理方式有去均值、歸一化和PCA/白化。

2017-10-30 09:53:05

深度學習技巧指南

微軟開源用于Spark的深度學習庫MMLSpark

微軟開源了MMLSpark，用于Apache Spark的的深度學習庫。MMLSpark可以與微軟認知工具包和OpenCV完美整合。雖然SparkML可以建立可擴展的機器學習平臺，絕大多數開發者的精力都耗在了調用底層API上。MMLSpark旨在簡化PySpark中的重復性工作。

2017-10-26 13:54:49

深度學習 Spark MMLSpark

一文概覽基于深度學習的監督語音分離

語音分離是指將目標語音從背景干擾中分離出來的任務。傳統上，語音分離被當作一個信號處理問題。最近出現一種新方法把語音分離作為監督學習問題處理，從訓練數據中學習語音、說話人和背景噪聲的判別模式(discriminative pattern)。

2017-10-25 19:05:18

深度學習語音分離

如何理解深度學習分布式訓練中的large batch size與learning rate的關系？

在深度學習進行分布式訓練時，常常采用同步數據并行的方式，也就是采用大的batch size進行訓練，但large batch一般較于小的baseline的batch size性能更差，請問如何理解調試learning rate能使large batch達到small batch同樣的收斂精度和速度?

2017-10-25 16:30:47

深度學習分布式訓練

百度發布DeepVoice最終版：模仿萬人、半小時學會一種口音

搜索巨頭百度推出了一個名叫 DeepVoice 的全新人工智能系統，借助熱門的深度學習技術，它能夠實現文本到語音（TTS）的轉換。

2017-10-25 09:51:08

一文讀懂深度學習與機器學習的差異

機器學習和深度學習變得越來越火。突然之間，不管是了解的還是不了解的，所有人都在談論機器學習和深度學習。無論你是否主動關注過數據科學，你應該已經聽說過這兩個名詞了。

2017-10-24 11:19:16

深度學習機器學習數據

自然語言處理終極方向：深度學習用于自然語言處理的5大優勢

在自然語言處理領域，深度學習的承諾是：給新模型帶來更好的性能，這些新模型可能需要更多數據，但不再需要那么多的語言學專業知識。在這篇文章中，您將看到深度學習方法應對自然語言處理問題的具體前景。

2017-10-19 17:05:58

深度學習自然語言

深度學習入門篇——手把手教你用TensorFlow訓練模型

Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架寫的深度網絡結構(https://github.com/tensorflow/models )，大大降低了開發難度，利用現成的網絡結構，無論fine-tuning還是重新訓練方便了不少。

2017-10-18 09:48:13

深度學習 TensorFlow 入門篇

十年云計算老兵零基礎進軍深度學習方法論

人工智能是當今的熱議行業，深度學習是熱門中的熱門，浪尖上的浪潮，但對傳統 IT 從業人員來說，人工智能技術到處都是模型、算法、矢量向量，太晦澀難懂了。所以本文作者寫了這篇入門級科普文章，目標是讓 IT 從業者能看清讀懂深度學習技術的特點，希望讀者能夠從中受益，順利找到自己心儀的工作。

2017-10-17 09:08:07

人工智能深度學習方法論

微博深度學習平臺架構和實踐

隨著人工神經網絡算法的成熟、GPU計算能力的提升，深度學習在眾多領域都取得了重大突破。本文介紹了微博引入深度學習和搭建深度學習平臺的經驗，特別是機器學習工作流、控制中心、深度學習模型訓練集群、模型在線預測服務等核心部分的設計、架構經驗。

2017-10-13 13:13:14

人工智能深度學習微博

百度總裁張亞勤：AI是我們這一時代最具變革性的力量

北京時間10月10日上午消息，作為中國搜索巨頭，百度公司在西雅圖地區設立的辦事處剛剛開業，將全力支持人工智能(AI)，提升其改變無數行業的能力。

2017-10-11 09:25:27

人工智能變革性突破

最受歡迎的12個AI工具、庫和平臺

隨著近年來AI的使用率越來越高，我們需要更加清楚地了解現在有哪些可供選擇的人工智能工具、庫、平臺，以及它們提供了哪些功能，有哪些缺點，哪個最適合你。本文列舉出了最受歡迎的前12個AI工具、庫和平臺，介紹了它們最常見的用途，有哪些優點和缺點，還有一些其它的內容，根據這些信息，將會使你更加輕松地做出上述問題的決策!

2017-10-10 13:29:54

AI工具庫平臺

人工智能并不能完全取代臨床醫生

在未來的一些年里，你可能會第一次與醫學人工智能(AI)系統進行互動，能夠自動駕駛汽車、家庭語音助手以及自我標簽的圖片庫的相同技術如今在衛生保健領域取得了快速的發展，而首個醫學人工智能系統(AI)如今已經開始轉向臨床應用了。

2017-10-10 09:58:44

人工智能應用臨床

深度學習的局限性，你了解嗎？

AI、機器學習、深度學習是近年大熱的領域，但我們要清楚，深度學習的局限性，即雖然可以使用連續幾何變換把 X 映射到 Y，但缺乏推理能力和抽象能力。訓練集樣本不足，有些數據無法用連續的幾何變換表示。雖然現在機器學習能夠改變很多行業的游戲規則，但距離人性化 AI 還有很遠的路要走。

2017-10-09 19:12:52

AI 深度學習局限性

迅雷創始人程浩：人工智能創業的6大核心問題

今天跟大家聊聊人工智能領域的創業和創新，包括如何選擇賽道、團隊的搭配、以及如何應對巨頭的挑戰，從投資人的視角，給大家總結了人工智能創業的6大核心問題。

2017-10-09 15:53:18

神經網絡求解新思路：OpenAI用線性網絡計算非線性問題

我們展示了深度線性網絡(使用浮點運算實現)實際上并不是線性的，它可以執行非線性計算。我們利用這一點使用進化策略在線性網絡中尋找參數，使我們能夠解決重要問題。

2017-10-09 11:21:46

神經網絡 OpenAI 非線性

為什么要用深度學習來做個性化推薦 CTR 預估

深度學習應該這一兩年計算機圈子里最熱的一個詞了。基于深度學習，工程師們在圖像，語音，NLP等領域都取得了令人振奮的進展。而深度學習本身也在不斷的探索和發展中，其潛力的極限目前還沒有被看到。

2017-09-29 14:56:28

深度學習 CTR 預估

[ I am Jarvis ] ：聊聊 FaceID 背后的深度學習視覺算法

在上周發布的iPhoneX中，最吸引我的，不是那蠢萌的兔耳朵，而是蘋果的FaceID。在蘋果用FaceID取代TouchID的背后，是強大的視覺算法支持，讓iPhoneX有能力識別各種欺騙和偽裝，從而敢于將FaceID作為最重要的安全校驗手段。

2017-09-29 14:29:59

深度學習視覺算法

使用反向傳播訓練多層神經網絡的原理

每個神經元由兩部分組成。第一部分是輸入信號和權重系數的加權和。第二部分是非線性函數，稱為神經元激活函數。信號e是加權和的輸出(加法器的輸出)信號。y=f(e)是非線性函數(元件)的輸出信號。信號y也是神經元的輸出信號。

2017-09-28 16:15:12

神經網絡訓練多層

揭秘支付寶中的深度學習引擎：xNN

xNN的模型壓縮工具 (xqueeze) 在業務模型上實現了近50倍的壓縮比，使得在包預算極為有限的移動App中大規模部署深度學習算法成為可能。xNN的計算性能經過算法和指令兩個層面的深度優化，極大地降低了移動端DL的機型門檻。

2017-09-28 14:48:46

支付寶深度學習 xNN

內存帶寬與計算能力，誰才是決定深度學習執行性能的關鍵？

隨著深度學習的不斷發展，計算能力得到了深度學習社區越來越多的注意。任何深度學習模型，歸根到底都是需要跑在設備上的，而模型對設備性能的要求越低，則能得到越多的運用——千萬不能讓硬件成為了模型普及的瓶頸！

2017-09-28 11:20:59

深度學習內存帶寬計算能力

如何解決深度學習中的多體問題

多個智能體如何協同工作才能高效完成任務？深度學習領域中的多體問題就像物理領域中的一樣難解。很多研究機構正致力于研發先進技術處理多代理系統的問題。

2017-09-28 10:40:10

深度學習多體問題多代理系統

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