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聚合人工智能話題下，包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域的新聞資訊、前沿理論、技術知識、應用案例。

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共 3.2w 條

LSTM、GRU與神經圖靈機：詳解深度學習最熱門的循環神經網絡

循環神經網絡是當前深度學習熱潮中最重要和最核心的技術之一。近日，Jason Brownlee 通過一篇長文對循環神經網絡進行了系統的介紹。

2017-07-10 09:37:01

循環神經網絡深度學習 RNN

機器學習算法在自動駕駛領域的應用大盤點

將汽車內外傳感器的數據進行融合，借此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類，都要用到機器學習。本文中，我們講解了不同的自動駕駛算法。

2017-07-10 09:28:19

人工智能機器學習自動駕駛

機器學習算法在自動駕駛領域的應用大盤點

將汽車內外傳感器的數據進行融合，借此評估駕駛員情況、進行駕駛場景分類，都要用到機器學習。本文中，我們講解了不同的自動駕駛算法。

2017-07-07 16:52:54

機器學習人工智能自動駕駛

長文解密卷積神經網絡體系結構

近日，Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上發表了一篇題為《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demystified》的文章，對用于圖像識別和分類的卷積神經網絡架構作了深度揭秘；作者在文中還作了通盤演示，期望對 CNN 的工作機制有一個深入的剖析。

2017-07-07 16:15:21

圖像識別卷積神經網絡人工智能

如何實現模擬人類視覺注意力的循環神經網絡？

將感興趣的東西放在視野中心，每次只處理視野中的部分。

2017-07-07 15:46:38

循環神經網絡視覺注意力模擬

人工智能在線特征系統中的數據存取技術

主流互聯網產品中，不論是經典的計算廣告、搜索、推薦，還是垂直領域的路徑規劃、司機派單、物料智能設計，建立在人工智能技術之上的策略系統已經深入到了產品功能的方方面面。

2017-07-07 11:34:53

人工智能數據存儲在線特征

一文詳解神經網絡 BP 算法原理及 Python 實現

關于反向傳播。

2017-07-06 17:03:45

BP算法 Python 神經網絡

純干貨 | 深度學習研究綜述

深度學習已經在很多領域得到了大力的發展，尤其是語音，圖像，視頻等領域都得到了較大的進步，都優于以前的方法。現在比較熱門的是人臉檢測識別(刷臉)，智能管理(考勤，車牌檢測，監控)，醫學檢查與預測(腦電波返回圖可預測疾病等)等技術。

2017-07-06 13:18:37

深度學習應用問題及趨勢

解讀神經形態計算：從基本原理到實驗驗證

「不知為何，人腦——我們自己的生物體——已經弄清楚了如何讓人腦在傳遞 AI 操作上比傳統的超級計算機快一百萬倍」神經形態是一次機會，它嘗試提出一個基于 CMOS 的架構，它能夠模仿人腦，從人腦模型中獲益，保持能效和成本效益。

2017-07-06 11:34:17

神經形態計算人工智能突觸

從特征分解到協方差矩陣：詳細剖析和實現PCA算法

本文先簡要明了地介紹了特征向量和其與矩陣的關系，然后再以其為基礎解釋協方差矩陣和主成分分析法的基本概念，最后我們結合協方差矩陣和主成分分析法實現數據降維。

2017-07-06 08:36:10

特征向量矩陣 PCA

如何在時間緊迫情況下進行機器學習：構建標記的新聞

本文介紹了作者和他的三位朋友參加了編程馬拉松，開發出了一個根據Hacker News提交的文章進行分類的分類器，緊接著作者分享了比賽過程中的一些經驗。

2017-07-05 18:25:00

機器學習構建標記經驗教訓

SLAM算法解析：抓住視覺SLAM難點，了解技術發展大趨勢

SLAM(Simultaneous Localization and Mapping) 是業界公認視覺領域空間定位技術的前沿方向，中文譯名為「同步定位與地圖構建」，它主要用于解決機器人在未知環境運動時的定位和地圖構建問題。

2017-07-05 16:23:50

人工智能的三個階段：我們正從統計學習走向語境順應

我們處在人工智能的哪個階段？我們將要去向哪里？到達后我們會遭遇什么？

2017-07-04 17:19:24

人工智能語境順應統計學習

打造生態閉環開著房車帶上TA向著風景快樂出發原創

近日，上汽大通于首屆世界智能大會隆重發布“房車智慧出行愿景——帶上家，向美好出發”，圍繞房車智慧出行5大場景，構建線下生態圈和線上出行平臺，為用戶提供智慧出行全新網絡。

2017-07-03 17:14:15

深度學習如何將個性化引入互聯網譯文

從基本概念角度出發，深度學習方法往往具備非常基礎的共通特征。深度學習算法通過多個處理層對原始數據進行解釋。其中每個處理層皆將前一處理層的輸出結果作為輸入結果，同時創建出更為抽象的表達。因此，只要將更多數據饋送至正確的算法當中，則算法通常能夠給出更多與相關規則及特征緊密關聯的推理與情景，并據此在處理新的類似情況時作為參考。

2017-07-03 11:00:51

深度學習人工智能

DeepMind解密黑箱第一步：原來神經網絡的認知原理和人類是一樣的！

因為AlphaGo而名聲大噪的人工智能公司DeepMind近期發表了一篇論文介紹自己在神經網絡的解釋性問題上最新探索。論文被ICML接受后，DeepMind的研究員們又寫了一篇通俗的介紹文章讓更多的人理解他們的方法和效果。

2017-07-03 10:58:35

DeepMind 深度學習

MIT 提出Network Dissection框架，全自動窺探神經網絡訓練的黑箱

神經網絡通過分析大型訓練數據集學習如何完成計算任務，它對如今表現優異的人工智能系統有巨大貢獻，例如語音識別系統、自動翻譯器和自動駕駛汽車。但神經網絡是個黑箱，一旦被訓練，即使設計者本人也不了解其運作機制：即它們處理了什么數據、如何處理數據。

2017-07-03 10:55:48

神經網絡深度學習

為什么深度學習沒有局部最小值？

這一結論進一步假設SGD解決者實際中無法分辨鞍點與局部最小值的區別，因為Hessian理論的假設是很有問題的。LeCun最近的數值計算研究證實了這一點。他的研究顯示Hessian理論假設有很多0值。

2017-07-03 10:52:20

深度學習人工智能

深入淺出AES算法

高級加密標準(Advanced Encryption Standard，AES)是美帝2001年發布的塊加密算法，AES是屬于塊加密算法框架中的一個組件，所以理解AES的關鍵是搞清楚塊加密算法。下面，就一起來講講塊加密算法工作原理。

2017-07-02 18:04:53

塊加密算法 AES 算法

上汽大通發布“房車智慧出行愿景”，打造閉環生態

2017年6月30日，上汽大通“房車智慧出行愿景”于首屆世界智能大會上隆重發布——以“帶上家向美好出發”為愿景，圍繞房車智慧出行5大場景，通過構建線下生態圈和線上出行平臺，為用戶提供智慧出行全新網絡。

2017-06-30 19:47:36

房車智慧出行

世界智能大會開幕李彥宏/馬云/柳傳志等大咖集聚原創

“邁向大智能時代” 為主題的世界智能大會于天津梅江會展中心隆重開幕。大會主論壇由天津市市委書記李鴻忠、世界工程組織聯合會當選主席馬林·肯加、全國政協副主席、科學技術部部長萬鋼致辭開幕。主論壇期間，天津市市委副書記、中國科學院院士懷進鵬主持，英德拉吉特·班納吉、李彥宏、柳傳志、維克托·邁爾-舍恩伯格、潘云鶴、馬云等來自海內外知名人士進行了精彩的主題演講。

2017-06-29 19:49:00

世界智能李彥宏馬云

自然語言處理技術（NLP）在推薦系統中的應用

個性化推薦是大數據時代不可或缺的技術，在電商、信息分發、計算廣告、互聯網金融等領域都起著重要的作用。具體來講，個性化推薦在流量高效利用、信息高效分發、提升用戶體驗、長尾物品挖掘等方面均起著核心作用。在推薦系統中經常需要處理各種文本類數據，例如商品描述、新聞資訊、用戶留言等等。

2017-06-29 13:02:54

大數據自然語言 NLP

從零開始使用TensorFlow建立簡單的邏輯回歸模型

TensorFlow 是一個基于 python 的機器學習框架。在 Coursera 上學習了邏輯回歸的課程內容后，想把在 MATLAB 中實現了的內容用 TensorFlow 重新實現一遍，當做學習 Python 和框架的敲門磚。

2017-06-29 11:05:46

TensorFlow 深度學習

未來即將“觸臉可及”，人臉識別技術大揭秘！原創

通過這些不同的應用方式，人臉識別技術不但為人們的生活帶來了便利，也增添了生活的樂趣。互聯網時代，人臉識別技術應用到很多場合，如何保證數據安全以及技術的合理使用，是不容忽視的課題。只有安全合理的使用，我們才能發揮好人臉識別技術的作用，為人們生活帶來福利。

2017-06-29 09:46:51

人臉識別技術揭秘

從算法原理，看推薦策略

協同過濾推薦算法應該算是一種用的最多的推薦算法，它是通過用戶的歷史數據來構建“用戶相似矩陣”和“產品相似矩陣”來對用戶進行相關item的推薦，以達到精準滿足用戶喜好的目的。比如亞馬遜等電商網站上的“買過XXX的人也買了XXX”就是一種協同過濾算法的應用。

2017-06-29 09:15:36

推薦算法策略

2035年AI將為中國帶來7萬億美元產出，埃森哲分析全球12大產業

基于埃森哲的分析和建模，報告顯示當 AI 被視為生產的新因素，而不僅僅是生產率增強劑時，AI 將促進中國生產力大幅增長。

2017-06-28 16:20:25

人工智能振興中國產業

人工智能時代的倫理框架

技術可以改變倫理，比如避孕藥的出現，它在公眾掀起性革命之前，就引發了這樣一場革命。如果要讓數據充分發揮它所具有的變革性潛力，就必須建立一套倫理規范，同時還要搭建一個倫理框架來提供保障。新的制度能否落實到位，取決于政府和行業。

2017-06-28 15:37:28

人工智能倫理框架

人臉識別有多牛？AIFR 技術分分鐘讓你變“明星” 原創

人臉識別技術的細節多到數不清，工程技巧也是多種多樣，但基本流程已成定式：當輸入某張人物照，利用人臉檢測技術找到人臉位置，在這基礎之上對關鍵點，如眼睛、嘴巴等定位，之后經過一些幾何、光學手段的校正等，提取人臉特征，進而做到人臉識別。

2017-06-28 09:26:28

人臉識別 AIFR 技術

利用 TensorFlow 實現上下文的 Chat-bots

本文將帶你學會了如何去構建一個聊天機器人框架，一個使它能記住上下文信息的機器人，已經如何分析文本。未來的聊天機器人也都是能分析上下文語境的，這是一個大趨勢。

2017-06-27 18:52:05

TensorFlow 深度學習

基于Spark的大規模機器學習在微博的應用

一直以來，微博都嘗試通過機器學習來解決業務場景中遇到的各種挑戰。本文為新浪微博吳磊在CCTC 2017云計算大會Spark峰會所做分享《基于Spark的大規模機器學習在微博的應用》主題的一部分，介紹微博在面對大規模機器學習的挑戰時，采取的最佳實踐和解決方案。

2017-06-27 15:35:02

機器學習 Spark 微博應用

深度學習思考

深度學習的容量足夠大，因為它可以有幾百萬上千萬的參數，這使得它理論上能夠擬合任何形式的數據。根據我的實際經驗是，它確實能很好的擬合訓練數據，并且不是簡單的記住他們。

2017-06-27 14:49:20

深度學習機器學習

機器學習入門階段易犯的5個錯誤

怎樣進入機器學習領域沒有定式。我們的學習方式都有些許不同，學習的目標也因人而異。但一個共同的目標就是要能盡快上手。如果這也是你的目標，那么這篇文章為你列舉了程序員們在通往機器學習高手道路上常見的五種錯誤。

2017-06-27 10:39:20

機器學習易犯錯誤

面向圖像分析應用的海量樣本過濾方案

在圖像分析應用中，海量圖片樣本的有效自動化過濾是一項重要的基礎工作。本文介紹一種基于多重算法過濾的處理方案，能夠自動提取有效圖像樣本，極大減少人工標注的工作量。

2017-06-26 09:59:14

圖像分析樣本過濾深度學習

從集成方法到神經網絡：自動駕駛技術中的機器學習算法有哪些？

機器學習算法可以融合來自車體內外不同傳感器的數據，從而評估駕駛員狀況或者對駕駛場景進行分類。本文將粗略講解一下各類用于自動駕駛技術的算法。

2017-06-24 16:16:02

集成神經網絡自動駕駛

人工智能發展史-從圖靈測試到大數據

我一直很好奇人工智能是如何提出來的，它背后有什么樣的故事，在人工智能發展的這60年的時間中，又經歷了什么?為什么現在才是人工智能的爆發點，未來人工智能又將走向何處?帶著這樣的問題我讀了吳軍博士的《智能時代》這本書，打開了我對人工智能的了解，這篇文章主要內容也來自于這本書。

2017-06-22 13:26:37

人工智能發展歷史大數據

機器學習之用Python從零實現貝葉斯分類器

通過本教程，你將學到樸素貝葉斯算法的原理和Python版本的逐步實現。

2017-06-22 09:53:01

機器學習 Python 樸素貝葉斯

滴滴美研負責人：智能駕駛一定會改變未來，但過程并不簡單

6月20日消息滴滴研究院副院長&美國研究院負責人弓峰敏博士應邀出席TechCrunch 國際創新峰會。在會上，弓峰敏向外界披露了滴滴在機器學習領域的成果，同時闡述了對人工智能以及智能駕駛技術未來發展的看法。

2017-06-21 22:43:10

海量日志中，如何實時在線檢測未知異常行為？看瀚思的序列異常算法

隨著互聯網、移動互聯網的發展，企業的傳統網絡邊界在逐漸消失，工業界的企業，特別是大型互聯網公司，平均每日活躍用戶上千萬，每個應用系統的日志都會高達幾百G字節，甚至達到T數量級，同時，以灰產，黑產為代表的惡意訪問占比依然居高不下，因此，不夸張的說，針對大型互聯網公司，特別是金融、電信等行業的惡意攻擊每天各個時段都在發生，并且攻擊手段在不斷推陳出新。

2017-06-21 12:22:33

在線未知行為

大數據算法的困境

機器學習和深度神經網絡，克服了算法設計中人的局限;只要有數據，只要數據中有統計規律，算法就能找到這些規律。人工智能技術近幾年的火熱，主要得益于機器學習、深度神經網絡方面的技術突破，以及大數據技術的成熟。

2017-06-21 08:14:19

大數據算法困境

GNMT-谷歌的神經網絡翻譯系統

一般來說，NMT【神經網絡翻譯系統】通常會含用兩個RNN【遞歸神經網絡】，一個用來接受輸入文本，另一個用來產生目標語句，與此同時，還會引入當下流行的注意力機制【attention mechanism】使得系統處理長句子時更準確高效。

2017-06-20 14:41:12

google 神經網絡

在合適的地方，機器學習帶來的將是一場革命

這篇文章只是一個關于機器學習的基本介紹，更多的學習資料正變的更加普遍，在很多語言和GUIs中(目前一些最好的機器學習的資料是用Python寫就的)，已經出現非常多即用型的機器學習算法和測試數據可以被用來做實驗，其中包括Theano, Tensorflow, Weka甚至包括Octave和Matlab。

2017-06-20 12:00:03

機器學習人工智能

自然語言處理第一番之文本分類器

文本分類應該是自然語言處理中最普遍的一個應用，例如文章自動分類、郵件自動分類、垃圾郵件識別、用戶情感分類等等，在生活中有很多例子，這篇文章主要從傳統和深度學習兩塊來解釋下我們如何做一個文本分類器。

2017-06-20 11:00:13

大數據自然語言文本分類器

我的深度學習開發環境詳解：TensorFlow + Docker + PyCharm等，你的呢？

在嘗試用不同的東西來配置深度學習環境這個過程中，我花費了相當多的時間。因此我想著把自己目前的工作流程整理成文檔，希望可以幫助到嘗試著做同樣事情的人。

2017-06-19 17:54:58

深度學習人工智能

深度 | 詳解首個系統性測試現實深度學習系統的白箱框架DeepXplore

在我閱讀這篇論文時，我一直在對自己說：「恩，很不錯嘛，不過，他們好像還忽略了什么。」所以我聯系了一下作者，事實證明他們很清楚這個「什么」是什么（而且他們也正計劃在未來的研究中解決其中的一些問題）。我將在這篇文章中引述他們的一些答案。

2017-06-19 17:52:36

深度學習人工智能

如何解決機器學習中的數據不平衡問題？

數據不平衡問題主要存在于有監督機器學習任務中。當遇到不平衡數據時，以總體分類準確率為學習目標的傳統分類算法會過多地關注多數類，從而使得少數類樣本的分類性能下降。絕大多數常見的機器學習算法對于不平衡數據集都不能很好地工作。本文介紹幾種有效的解決數據不平衡情況下有效訓練有監督算法的思路。

2017-06-16 22:14:45

機器學習數據不平衡

重磅！阿里媽媽首次公開自研CTR預估核心算法MLR

CTR預估是互聯網計算廣告中的關鍵技術環節，預估準確性直接影響公司廣告收入。廣告領域的CTR預估問題，面臨的是超高維離散特征空間中模式發現的挑戰——如何擬合現有數據的規律，同時又具備推廣性。

2017-06-16 15:16:32

Hive支持的文件格式與壓縮算法

只要是配置了正確的文件類型和壓縮類型(比如Textfile+Gzip、SequenceFile+Snappy等)，Hive都可以按預期讀取并解析數據，提供SQL功能。

2017-06-16 09:58:34

Hive 格式壓縮算法

數據結構與算法之排序—看不懂你來打我吧

下面主要寫了數據結構課本上介紹的「十種排序算法」，趁著快考試了復習一波排序，有圖有真相，看不懂打死我吧。

2017-06-16 09:22:22

數據結構算法鏈表

2017年，機器學習在Quora的五大應用場景

2015 年，Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一個問題：“Quora 在 2015 年將如何應用機器學習”。從那個時候開始，機器學習在 Quora 的應用得到了長足的發展。他們不僅更加深入地為已有的機器學習應用構建更大更好的模型，而且將機器學習技術應用到更多領域。

2017-06-14 19:05:51

機器學習 Quora 應用場景

看深度學習十九般武藝：它還能幫助保護瀕危動物

瀕危動物研究中一大難題是準確估計它們的數量，想要追蹤以及詳細了解其中的個體更是難上加難。不過來自杜克尼古拉斯學院的兩位老師想到了辦法，居然可以用深度學習來幫忙做這件事。

2017-06-14 18:00:37

深度學習動物 Conservatio

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