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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

如何一步一步提高圖像分類準確率？

本文介紹的調參歷程，希望能幫助到大家，聽說過這么一句話，“讀研期間學習人工智能，什么都不用學，學好調參就行了”，而“調參”二字卻包含著無數的知識，希望大家能多分享神經網絡相關的干貨。

2017-09-28 09:40:36

圖像分類準確率

資源 | 8張思維導圖幫你梳理深度學習&機器學習多個知識點

本文是對作者@Daniel Martinez(https://twitter.com/danielmartinezf)在GitHub上的開源項目介紹，作者通過思維導圖對深度學習和機器學習中的一些重點和架構進行了梳理。

2017-09-26 13:52:52

深度學習機器學習思維導圖

神經網絡訓練中，傻傻分不清Epoch、Batch Size和迭代

只有在數據很龐大的時候(在機器學習中，幾乎任何時候都是)，我們才需要使用 epochs，batch size，迭代這些術語，在這種情況下，一次性將數據輸入計算機是不可能的。因此，為了解決這個問題，我們需要把數據分成小塊，一塊一塊的傳遞給計算機，在每一步的末端更新神經網絡的權重，擬合給定的數據。

2017-09-26 10:09:55

Epoch Batch Size 神經網絡

從數據獲取到深度學習（內含福利）

機器學習(Machine Learning，ML)是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。其專門研究計算機是怎樣模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構，使之不斷改善自身的性能。本文將從架構和應用角度去解讀這兩個領域。

2017-09-25 16:18:12

深度學習機器學習數據挖掘

深度學習：自動編碼器基礎和類型

很顯然，深度學習即將對我們的社會產生重大顯著的影響。今天我們將進一步了解深度學習的架構類型，并詳細討論自動編碼器。

2017-09-24 12:13:52

深度學習自動編碼器機器學習

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。

2017-09-23 22:07:24

深度學習 N 體問題 GAN

深度學習 + OpenCV，Python實現實時視頻目標檢測

在本文中我們將學習如何擴展原有的目標檢測項目，使用深度學習和 OpenCV 將應用范圍擴展到實時視頻流和視頻文件中。

2017-09-22 11:45:10

深度學習 OpenCV Python

微信OCR（2）：深度序列學習助力文字識別

本文主要對于深度序列學習在OCR中的應用進行了綜述總結。

2017-09-21 15:43:02

深度序列學習

深度學習利器：TensorFlow在智能終端中的應用

本文主要基于看花識名APP應用，講解TensorFlow模型如何應用于Android系統;在服務器端訓練TensorFlow模型，并把模型文件遷移到智能終端;TensorFlow Android開發環境構建以及應用開發API。

2017-09-21 12:29:58

深度學習 TensorFlow 智能終端

如何利用深度學習診斷心臟病

本文探討的是開發一個能夠對心臟磁共振成像(MRI)數據集圖像中的右心室自動分割的系統。到目前為止，這主要是通過經典的圖像處理方法來處理的。而現代深度學習技術有可能提供更可靠、更自動化的解決方案。

2017-09-20 18:20:24

深度學習圖像處理心臟病

深度學習時代的目標檢測算法綜述

近年來，分類模型已經超過了人類的表現，因此該問題基本算是一個已經解決的問題。圖像分類領域有許多挑戰，但是也有許多文章介紹已經解決了的，以及未解決的挑戰。

2017-09-20 16:25:00

深度學習視覺領域計算機

深度學習目標檢測模型全面綜述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD

Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三種目前最優且應用最廣泛的目標檢測模型。其他流行的模型通常與這三者類似，都依賴于深度 CNN(如 ResNet、Inception 等)來進行網絡初始化，且大部分遵循同樣的 proposal/分類管道。本文介紹了深度學習目標檢測的三種常見模型：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。

2017-09-19 16:10:50

深度學習目標檢測模型

初學者指南：神經網絡在自然語言處理中的應用

深度學習正在給自然語言處理帶來巨大的變革。但是，作為一個初學者，要從哪里起步才好呢?深度學習和自然語言處理都是很寬泛的領域。哪些方面才是最重要的，還有，深度學習又是從哪個層面深刻影響了 NLP 呢?

2017-09-19 13:56:46

神經網絡自然語言深度學習

從三大神經網絡，測試對比TensorFlow、MXNet、CNTK、Theano四個框架

本文比較了 Keras 支持的主流深度學習框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通過使用同一模型和不同的 Keras 后端，而測試不同框架在不同類型任務中的性能。本文通過五個任務分別測試了 MLP、CNN 和 RNN 模型，機器之心不僅對該試驗進行了介紹，同時還使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 數據集上試運行了 CNN。

2017-09-18 17:34:53

深度學習學習框架 Keras

云計算深度學習平臺架構與實踐的必經之路

定義云深度學習平臺什么是云深度學習?隨著機器學習的發展，單機運行的機器學習任務存在缺少資源隔離、無法動態伸縮等問題，因此要用到基于云計算的基礎架構服務。云機器學習平臺并不是一個全新的概念，Google、微軟、亞馬遜等都有相應的服務，本文列舉幾個比較典型的例子。

2017-09-18 17:00:04

云深度學習機器學習云服務

私人珍藏，九個開源的頂級深度學習項目

在過去幾年，計算機科學家在人工智能(AI)方面取得了巨大的飛躍，也讓人工智能技術變得越來越普遍。而深度學習無疑又是人工智能的研究熱點，本文將為您推薦最著名的9個開源頂級深度學習項目。

2017-09-18 13:05:37

深度學習人工智能開源項目

深度學習真的可以零基礎入門嗎?

如果你想進入這一領域，你應該首先學習 Python。盡管這一領域還支持其它很多語言，但 Python 是應用范圍最廣而且最簡單的一個。

2017-09-18 10:48:06

深度學習零基礎入門

30行JavaScript代碼，教你分分鐘創建神經網絡

今天我們要講的例子是一個非常簡單的神經網絡，我們將用它來學習邏輯異或方程(XOR equation)。同時，我也在Scrimba上創建了一個交互式屏幕錄像。

2017-09-15 13:35:11

JavaScript 神經網絡

卷積神經網絡如何進行圖像識別

在機器視覺的概念中，圖像識別是指軟件具有分辨圖片中的人物、位置、物體、動作以及筆跡的能力。計算機可以應用機器視覺技巧，結合人工智能以及攝像機來進行圖像識別。

2017-09-08 13:30:32

深度學習圖像識別卷積神經網絡

3億會員、4億商品，深度學習在大型電商商品推薦的應用實踐！

電商行業中，對于用戶的商品推薦一直是一個非常熱門而且重要的話題，有很多比較成熟的方法，但是也各有利弊。

2017-09-08 09:47:06

深度學習應用實踐

深度學習的這些坑你都遇到過嗎？神經網絡11大常見陷阱及應對方法

如果你的神經網絡不工作，該怎么辦?本文作者列舉了搭建神經網絡時可能遇到的11個常見問題，包括預處理數據、正則化、學習率、激活函數、網絡權重設置等，并提供解決方法和原因解釋，是深度學習實踐的有用資料。

2017-09-07 15:23:21

神經網絡數據網絡

基于AWS使用深度學習的10個Linux命令

在AWS上執行大規模的深度學習處理是一個廉價而且有效的學習和開發方式。花少量的錢就可以使用數十GB的內存，數十個CPU，多個GPU，這是值得推薦的。

2017-09-07 15:10:18

深度學習 AWS Linux命令

給人工智能降點溫：深度學習不是萬能良藥

近幾年，深度學習已經進入一定程度的狂熱狀態，人們正試圖用這個技術解決每一個問題。然而，深度學習真是萬能的嗎?閱讀此文后，你便能夠從深層理解為什么深度學習并不是想象的那般“神話”了。

2017-09-07 14:15:28

人工智能深度學習

為了合成讓人類聽懂的語音，機器做了哪些“深度學習”？

深度學習在2006年開始嶄露頭腳后，近幾年取得了飛速的發展，無論是學術研究還是企業應用均呈現出指數級增長的趨勢;伴隨著這項技術的不斷成熟，深度學習在智能語音領域率先發力，取得一系列成功的應用。

2017-09-05 08:14:09

深度學習語音合成

教你一個簡單的深度學習方法檢測人臉面部特征

在過去，檢測面部及其特征，包括眼睛、鼻子、嘴巴，甚至從它們的形狀中提取表情是非常困難的，而現在，這項任務可以通過深度學習“神奇”地得到解決，任何一個聰明的年輕人都可以在幾個小時內完成。雷鋒網 AI 科技評論編譯的這篇來自佐治亞理工大學學生 Peter Skvarenina 的文章將介紹這一實現方法。

2017-09-04 20:06:32

深度學習檢測人臉追蹤

IEEE論文提出徑向變換實現圖像增強

近日，一篇題為《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》IEEE 論文提出了一種使用少量數據訓練神經網絡的新方法，即通過極坐標空間中的徑向變換(radial transform) 實現圖像增強。它并未改變數據的信息內容，而是改進了數據的多樣性，并最終提升了神經網絡的泛化表現。

2017-09-04 15:43:00

深度學習神經網絡徑向變換

深度學習在電商商品推薦當中的應用

電商行業中，對于用戶的商品推薦一直是一個非常熱門而且重要的話題，有很多比較成熟的方法，但是也各有利弊。

2017-09-01 15:20:33

深度學習電商商品應用

用大數據和機器學習揭開十二星座的真實面目！

本文也不是教大家如何成功，但利用本文的研究成果，可以幫助大家少走些彎路。現在網絡上充斥著各種星座分析，但和本文相比都弱爆了。不管大家之前對星座分析持何種態度，我希望大家耐心讀完本文之后，能對星座與天賦有全新的認識。

2017-09-01 10:32:56

機器學習大數據星座

深度學習可視化工具大盤點（附資源）

深度網絡對機器學習研究和應用領域產生了巨大的影響，與此同時卻無法很清晰地解釋深度網絡的來龍去脈。人們一直致力于更透徹地去理解其中復雜的過程。由于人類對于世界的認知和感受主要來自于視覺，良好的可視化可以有效的幫助人們理解深度網絡，并進行有效的優化和調節。本文主要基于ICML可視化的workshop和查到的相關論文，分享一下提到的一些先進的可視化概念和方法。

2017-09-01 10:11:04

深度學習可視化工具

從技術到產品，蘋果Siri深度學習語音合成技術揭秘

Siri 是一個使用語音合成技術與人類進行交流的個人助手。從 iOS 10 開始，蘋果已經在 Siri 的語音中用到了深度學習，iOS 11 中的 Siri 依然延續這一技術。使用深度學習使得 Siri 的語音變的更自然、流暢，更人性化。

2017-08-30 09:20:47

深度學習語音合成 Siri

破解人類識別文字之謎，對圖像中的字母進行無監督學習

Nature 子刊 Nature Human Behavior 上最新發表了一篇關于人類行為的研究，通過對自然圖像中的字母進行無監督學習，探討了人類是如何獲得文字識別能力的。研究人員提出了一個基于深度神經網絡的大規模字母識別計算模型，通過將概率生成模型與視覺輸入擬合，以完全無監督的方式開發了復雜的內部表征的層次結構。

2017-08-29 14:30:34

深度學習文字識別神經網絡

如何使用TensorFlow構建、訓練和改進循環神經網絡

本文將提供一個有關如何使用 RNN 訓練語音識別系統的簡短教程，其中包括代碼片段。本教程的靈感來自于各類開源項目。

2017-08-29 13:50:03

TensorFlow 深度學習神經網絡

使用TENSORFLOW訓練循環神經網絡語言模型

Language Model，即語言模型，其主要思想是，在知道前一部分的詞的情況下，推斷出下一個最有可能出現的詞。在本文中，我們更加關注的是，如何使用RNN來推測下一個詞。

2017-08-28 21:31:37

TensorFlow 深度學習神經網絡

調試神經網絡讓人抓狂？這有16條錦囊妙計送給你

即便對于行家來說，調試神經網絡也是一項艱巨的任務。數百萬個參數擠在一起，一個微小的變化就能毀掉所有辛勤工作的成果。然而不進行調試以及可視化，一切就只能靠運氣，最后可能浪費掉大把的青春歲月。

2017-08-28 21:02:55

深度學習神經網絡

處理移動端傳感器時序數據的深度學習框架：DeepSense

DeepSense 是一種在端設備上運行的深度學習框架，它可以在本地獲取需要處理的傳感器數據，并且在不上傳到云端的情況下對這些數據應用深度學習模型，如卷積神經網絡或門控循環神經網絡等。

2017-08-28 15:00:02

深度學習 DeepSense 傳感器

如何用深度學習訓練一個像你一樣會聊天的機器人？

本文主要會詳細介紹聊天機器人在文本方面的運作，我們將看到如何使用深度學習模型訓練聊天機器人用我們所希望的方式在社交媒體上進行對話。

2017-08-25 15:08:24

深度學習機器人

小白學CNN以及Keras的速成

如今在深度學習大火的時候，第三方工具也層出不窮，比較出名的有Tensorflow，Caffe，Theano，MXNet，在如此多的第三方框架中頻繁的更換無疑是很低效的，只要你能夠好好掌握其中一個框架，熟悉其原理，那么之后因為各種要求你想要更換框架也是很容易的。

2017-08-25 10:20:34

深度學習 CNN Keras

如何破解「千人千面」，深度解讀用戶畫像

用戶畫像的概念大熱，眾多企業都希望通過“用戶畫像”驅動產品智能，但什么才是用戶畫像呢?通過這篇文章，我們介紹我們理解的兩種用戶畫像(User Persona 和 User Profile)，以及如何構建用戶畫像(User Profile)的標簽體系并驅動產品智能。

2017-08-24 09:55:57

人工智能深度學習用戶畫像

向量化與HashTrick在文本挖掘中預處理中的體現

在(文本挖掘的分詞原理)中，我們講到了文本挖掘的預處理的關鍵一步：“分詞”，而在做了分詞后，如果我們是做文本分類聚類，則后面關鍵的特征預處理步驟有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我們就對向量化和特例Hash Trick預處理方法做一個總結。

2017-08-24 09:35:06

深度學習向量化 Hash Trick

一篇文章掌握TensorFlow深度學習

TensorFlow的流行讓深度學習門檻變得越來越低，只要你有Python和機器學習基礎，入門和使用神經網絡模型變得非常簡單。TensorFlow支持Python和C++兩種編程語言，再復雜的多層神經網絡模型都可以用Python來實現，如果業務使用其他編程也不用擔心，使用跨語言的gRPC或者HTTP服務也可以訪問使用TensorFlow訓練好的智能模型。

2017-08-22 16:20:01

深度學習 TensorFlow

如何將深度學習與你正在做的事情相結合？

深度學習往往需要大量數據，當數據量不足，或者數據不足以覆蓋所有場景時，往往就要把深度學習、知識圖譜、邏輯推理、符號學習等結合起來，將人類已有的一些先驗知識結合神經網絡進行訓練。

2017-08-22 15:35:12

人工智能深度學習量化投資

數據科學家必須知道的10個深度學習架構

近年來，深度學習的發展勢頭迅猛，要跟上深度學習的進步速度變得越來越困難了。幾乎每一天都有關于深度學習的創新，而大部分的深度學習創新都隱藏在那些發表于ArXiv和Spinger等研究論文中。

2017-08-21 17:25:57

數據科學家深度學習計算機視覺

2017年為什么我一定要學深度學習

對于深度學習，我也是一個初學者，這篇文章只是我的個人想法，能力有限，所以對不對，不好說，但的確是我現在的真實想法，我也會按這個思路去嘗試。請大家帶著質疑精神去讀吧。

2017-08-17 11:11:41

深度學習弱智能機器學習

深度學習利器：TensorFlow與NLP模型

自然語言處理(簡稱NLP)，是研究計算機處理人類語言的一門技術，NLP技術讓計算機可以基于一組技術和理論，分析、理解人類的溝通內容。傳統的自然語言處理方法涉及到了很多語言學本身的知識，而深度學習，是表征學習(representation learning)的一種方法，在機器翻譯、自動問答、文本分類、情感分析、信息抽取、序列標注、語法解析等領域都有廣泛的應用。

2017-08-16 10:57:52

深度學習 TensorFlow NLP

深度神經網絡（DNN）是否模擬了人類大腦皮層結構？

我是生物本科，認知神經科學研究生在讀，課余時間比較喜歡編程和機器學習，正在自學，了解的稍微多一些。我試著從我的角度來說下我看到的深度學習和神經科學的聯系。

2017-08-11 17:44:31

人工智能神經網絡神經元

神經網絡和數學之間的聯系在哪里？看完你就明白

在我們了解過神經網絡的人中，都了解神經網絡一個有很常見的訓練方法，BP 訓練算法。通過 BP 算法，我們可以不斷的訓練網絡，最終使得網絡可以無限的逼近一種我們想要擬合的函數，最終訓練好的網絡它既能在訓練集上表現好，也能在測試集上表現不錯！

2017-08-07 11:36:04

神經網絡數學 BP

當深度學習遇見自動文本摘要

本文主要介紹基于深度神經網絡的生成式自動文本摘要，著重討論典型的摘要模型，并介紹如何評價自動生成的摘要。

2017-08-03 16:20:42

深度學習文本摘要遞歸神經網絡

SMP、NUMA、MPP體系結構介紹

從系統架構來看，目前的商用服務器大體可以分為三類，即對稱多處理器結構 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存儲訪問結構 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行處理結構 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。

2017-08-03 14:01:07

大數據深度學習體系結構

將注意力機制引入RNN，解決5大領域的序列預測問題

編碼器-解碼器結構在多個領域展現出先進水平，但這種結構會將輸入序列編碼為固定長度的內部表征。這限制了輸入序列的長度，也導致模型對特別長的輸入序列的性能變差。將注意力機制引入循環神經網絡幫助解決這一局限性。該方法可用于多個領域的序列預測中，包括文本翻譯、語音識別等。

2017-08-03 11:06:52

RNN 序列預測注意力機制

如何使用深度學習檢測XSS

眾所周知，深度學習在計算機視覺、自然語言處理、人工智能等領域取得了極大的進展，在安全領域也開始嶄露頭角走向了實際應用。本文中進行的實驗主要以文本分類的方法，使用深度學習檢測XSS攻擊，由于本人是初學者，難免對算法本身的理解不夠確切，所以本文盡量使用通俗簡單的方式介紹算法，不會過多的講解細節，以免誤導大家。

2017-08-03 11:00:20

深度學習算法 XSS

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