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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

TensorFlow中RNN實(shí)現(xiàn)的正確打開方式

這篇文章提供了一個(gè)學(xué)習(xí)TensorFlow RNN實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)路徑，其中包括了學(xué)習(xí)順序、可能會(huì)踩的坑、源碼分析以及一個(gè)示例項(xiàng)目hzy46/Char-RNN-TensorFlow，希望能對(duì)大家有所幫助。

2017-08-02 10:43:39

深度學(xué)習(xí)TensorFlow RNN

TensorFlow從基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)：一步步教你創(chuàng)建交通標(biāo)志分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow 已經(jīng)成為了現(xiàn)在最流行的深度學(xué)習(xí)框架，相信很多對(duì)人工智能和深度學(xué)習(xí)有興趣的人都躍躍欲試。對(duì)于初學(xué)者來說，TensorFlow 也是一個(gè)非常好的選擇，它有非常豐富的入門學(xué)習(xí)資料和龐大的開發(fā)者社區(qū)。近日，數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)平臺(tái) DataCamp 發(fā)表了一篇針對(duì) TensorFlow 初學(xué)者的教程，從向量和張量的基本概念說起，一步步實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分類交通標(biāo)志圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2017-08-02 08:01:51

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

使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行醫(yī)療影像分析：文件格式篇

這篇文章由三部分組成–醫(yī)療圖像和組成、醫(yī)療圖像格式，以及醫(yī)療圖像格式的轉(zhuǎn)換。本文的目標(biāo)就是組織知識(shí)來幫助我們實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)–用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行醫(yī)療圖形的分析。

2017-08-01 21:24:40

深度學(xué)習(xí)醫(yī)療影像文件格式

如何用深度學(xué)習(xí)做自然語言處理？這里有份實(shí)踐清單

本文是一系列關(guān)于如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自然語言處理(NLP)的最佳實(shí)踐匯集，將隨著新觀點(diǎn)的出現(xiàn)定期進(jìn)行更新，從而不斷提升我們對(duì)用于 NLP 的深度學(xué)習(xí)的理解。

2017-07-28 10:20:47

深度學(xué)習(xí)自然語言神經(jīng)機(jī)器

米少熬好粥—數(shù)據(jù)有限時(shí)怎樣調(diào)優(yōu)深度學(xué)習(xí)模型

所謂遷移學(xué)習(xí)，就是將一個(gè)問題上訓(xùn)練好的模型通過簡(jiǎn)單的調(diào)整，使其適用一個(gè)新的問題，可以認(rèn)為是一種模型調(diào)優(yōu)的“取巧”方法。可以類比人的舉一反三能力。

2017-07-27 14:50:59

深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)花式調(diào)優(yōu)

如何用自動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)化

對(duì)大多數(shù)從事機(jī)器學(xué)習(xí)工作的人來說，設(shè)計(jì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無異于制作一項(xiàng)藝術(shù)作品。在本文中，我將介紹一個(gè)使用進(jìn)化算法優(yōu)化CNN超參數(shù)的例子。

2017-07-27 10:46:44

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

7個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化工具，不可錯(cuò)過！

為了更方便 TensorFlow 程序的理解、調(diào)試與優(yōu)化，Google 發(fā)布了一套叫做 TensorBoard 的可視化工具。你可以用 TensorBoard 來展現(xiàn)你的 TensorFlow 圖像，繪制圖像生成的定量指標(biāo)圖以及附加數(shù)據(jù)。

2017-07-26 16:48:46

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可視化工具 TensorFlow

CVPR 2017論文解讀：特征金字塔網(wǎng)絡(luò)FPN

近日，CVPR 2017獲獎(jiǎng)?wù)撐墓迹鹆藰I(yè)內(nèi)極大的關(guān)注。但除了這些獲獎(jiǎng)?wù)撐模€有眾多精彩的論文值得一讀。

2017-07-26 10:32:51

計(jì)算機(jī)視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)FPN

聊聊數(shù)據(jù)挖掘競(jìng)賽中的套路與深度學(xué)習(xí)的局限

這篇文章都是實(shí)戰(zhàn)經(jīng)驗(yàn)，精華！

2017-07-25 15:21:42

數(shù)據(jù)挖掘深度學(xué)習(xí)模型

獨(dú)家 | 教你在R中使用Keras和TensorFlow構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型

隨著Keras在R中的實(shí)現(xiàn)，語言選擇的斗爭(zhēng)又重新回到舞臺(tái)中央。Python幾乎已經(jīng)慢慢變成深度學(xué)習(xí)建模的默認(rèn)語言，但是隨著在R中以TensorFlow(CPU和GPU均兼容)為后端的Keras框架的發(fā)行, 即便是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，R與Python搶占舞臺(tái)的戰(zhàn)爭(zhēng)也再一次打響。

2017-07-24 13:37:42

深度學(xué)習(xí)Keras TensorFlow

用深度學(xué)習(xí)來解析夢(mèng)境中出現(xiàn)的物體（完整版）

前一周去開ASSC 的時(shí)候聽到一個(gè)很有趣的工作，用深度學(xué)習(xí)來解析人類夢(mèng)境中出現(xiàn)的物體類別。我見到的為數(shù)不多融合深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)科學(xué)的工作。回來之后翻了下相關(guān)文章，來在這分享下。

2017-07-20 15:39:48

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)科學(xué)解析夢(mèng)境

聽Cloudera首席架構(gòu)師Doug Cutting談Hadoop與人工智能原創(chuàng)

Doug Cutting是開源界的技術(shù)大神，無論是2000年的Lucene，還是后來基于Lucene衍生的企業(yè)級(jí)搜索項(xiàng)目Solr以及ElasticSearch，當(dāng)然還包括后來風(fēng)靡全球的Hadoop，他經(jīng)手的每個(gè)開源項(xiàng)目都影響甚廣并表現(xiàn)出色，盡管筆者不是長(zhǎng)期奮戰(zhàn)在技術(shù)一線的程序員，但也久聞大名，這次采訪讓筆者期待已久。

2017-07-20 10:31:33

Cloudera Doug Cuttin Hadoop

基于 boosting 原理訓(xùn)練深層殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

文章指出一種基于 boosting（提升）原理，逐層訓(xùn)練深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，并對(duì)性能及泛化能力給出了理論上的證明。

2017-07-19 11:39:25

深度學(xué)習(xí)人工智能 boosting

國(guó)美深度學(xué)習(xí)初體驗(yàn)，開啟社交電商的智能時(shí)代！原創(chuàng)

相對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，人工智能的概念更為寬泛。在機(jī)器學(xué)習(xí)方法興起之前，大部分的人工智能應(yīng)用都是基于邏輯推理實(shí)現(xiàn)，即設(shè)定N多規(guī)則，在不同場(chǎng)景，讓機(jī)器或者程序做選擇。

2017-07-19 10:26:15

國(guó)美深度學(xué)習(xí)社交電商

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，對(duì)你來說會(huì)不會(huì)太難？

這是一篇講解深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)的系列文章，但并非是基礎(chǔ)數(shù)學(xué)，還涉及到了拓?fù)渑c測(cè)度論等內(nèi)容。

2017-07-18 11:40:44

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)基礎(chǔ)拓?fù)?/a>

一文讀懂矩陣的秩和行列式的意義

詳解人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中最基本的運(yùn)算單元：矩陣。

2017-07-18 10:38:27

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)矩陣模型

深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練時(shí) GPU 溫度過高？輸入這幾行命令就能迅速降溫

GPU 如何降溫？

2017-07-17 11:13:57

CPU 降溫深度學(xué)習(xí)

你知道么？你的每一次外賣都是與深度學(xué)習(xí)的美麗邂逅

很多同學(xué)認(rèn)為外賣是線上下單、線下送餐的業(yè)務(wù)，商業(yè)模式簡(jiǎn)單，這種想法正確但是理解片面，它不僅需要技術(shù)，而且要用深度學(xué)習(xí)來解決。那么，外賣為什么需要技術(shù)?為什么需要深度學(xué)習(xí)技術(shù)?

2017-07-15 16:06:09

外賣深度學(xué)習(xí)O2O

使用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)DGA（域名生成算法）

本文我將為大家介紹一種，簡(jiǎn)單而有效的DGA生成域的檢測(cè)技術(shù)。我們將利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(或稱之為深度學(xué)習(xí))更具體的來講就是長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)(LSTM)，來幫助我們檢測(cè)DGA生成域。首先我們會(huì)探討深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)，然后我將進(jìn)一步的通過實(shí)例來驗(yàn)證我的論述。

2017-07-14 10:35:06

深度學(xué)習(xí)DGA 域名

DeepTraffic:MIT模擬游戲利用深度學(xué)習(xí)來緩解交通擁堵

被堵在路上是個(gè)又喪又費(fèi)錢的事兒，除了讓人頭疼還可能導(dǎo)致錯(cuò)過約炮，交通堵塞使美國(guó)司機(jī)每年多花3000億。Deep Traffic模擬典型的高速公路環(huán)境，其玩家使用深度學(xué)習(xí)來控制自己的汽車。該模擬使初學(xué)者對(duì)復(fù)雜的技術(shù)概念易于上手，而游戲化推動(dòng)了專家開發(fā)全新的技術(shù)。

2017-07-14 09:45:11

深度學(xué)習(xí)Deep Traffi 交通擁堵

聽說你了解深度學(xué)習(xí)最常用的學(xué)習(xí)算法：Adam優(yōu)化算法？

Adam 優(yōu)化算法是隨機(jī)梯度下降算法的擴(kuò)展式，近來其廣泛用于深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中，尤其是計(jì)算機(jī)視覺和自然語言處理等任務(wù)。

2017-07-13 10:03:43

優(yōu)化算法 Adam 深度學(xué)習(xí)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不能處理“圖”結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)？這篇文章告訴你答案

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）無法有效處理 Non-Euclidean 數(shù)據(jù)？

2017-07-12 16:56:42

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)CNN

情感計(jì)算是人機(jī)交互核心？談深度學(xué)習(xí)在情感分析中的應(yīng)用

除自然語言理解（NLU）外，情感計(jì)算（Affective Computing）也成為近年來 AI 領(lǐng)域熱門的研究方向之一。本文將梳理一下情感計(jì)算在人機(jī)交互中的價(jià)值，同時(shí)分享一些情感分析的工具與方法。希望對(duì)從事人機(jī)交互研究的朋友們有所啟發(fā)。

2017-07-12 10:44:31

CNN LSTM NLP

深度學(xué)習(xí)的先入之見、局限性及其未來

近日，加州大學(xué)圣克魯茲分校（UCSC）斯圖爾特實(shí)驗(yàn)室博士后 Pablo Cordero 在其個(gè)人博客上發(fā)表了首篇文章《WHEN NOT TO USE DEEP LEARNING》，探討了深度學(xué)習(xí)的當(dāng)前現(xiàn)狀和先入之見，并分析了其局限性。

2017-07-12 10:00:22

深度學(xué)習(xí)小數(shù)據(jù)樣本深度網(wǎng)絡(luò)

以撩妹為例，5分鐘讓你秒懂深度學(xué)習(xí)！原創(chuàng)

今天，面對(duì) AI 如此重要的江湖地位，深度學(xué)習(xí)作為重要的一個(gè)研究分支，幾乎出現(xiàn)在當(dāng)下所有熱門的 AI 應(yīng)用領(lǐng)域，其中包含語義理解、圖像識(shí)別、語音識(shí)別，自然語言處理等等，更有人認(rèn)為當(dāng)前的人工智能等同于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。

2017-07-12 09:54:33

深度學(xué)習(xí)AI 人工智能

深度學(xué)習(xí)的先入之見、局限性及其未來

在本文中，我將介紹幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用案例，其中深度學(xué)習(xí)在應(yīng)用和處理先入之見方面并沒有太多實(shí)際意義，我認(rèn)為正是這些先入之見(preconception)阻礙了深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用，尤其是對(duì)于入門者來說。

2017-07-11 15:25:53

深度學(xué)習(xí)人工智能

【W(wǎng)OTI】英語流利說林暉：AI在教育領(lǐng)域尚處初級(jí)階段原創(chuàng)

由51CTO主辦的WOTI2017全球創(chuàng)新技術(shù)峰會(huì)將于2017年7月21日拉開帷幕。峰會(huì)前期，筆者采訪了本次大會(huì)的演講嘉賓英語流利說聯(lián)合創(chuàng)始人&首席科學(xué)家林暉先生，就人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)在英語流利說產(chǎn)品的中的實(shí)踐等話題進(jìn)行了深入的交流。

2017-07-11 10:16:48

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

LSTM、GRU與神經(jīng)圖靈機(jī)：詳解深度學(xué)習(xí)最熱門的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當(dāng)前深度學(xué)習(xí)熱潮中最重要和最核心的技術(shù)之一。近日，Jason Brownlee 通過一篇長(zhǎng)文對(duì)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行了系統(tǒng)的介紹。

2017-07-10 09:37:01

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)RNN

長(zhǎng)文解密卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)體系結(jié)構(gòu)

近日，Dishashree Gupta 在 Analyticsvidhya 上發(fā)表了一篇題為《Architecture of Convolutional Neural Networks (CNNs) demystified》的文章，對(duì)用于圖像識(shí)別和分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)作了深度揭秘；作者在文中還作了通盤演示，期望對(duì) CNN 的工作機(jī)制有一個(gè)深入的剖析。

2017-07-07 16:15:21

圖像識(shí)別卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能

如何實(shí)現(xiàn)模擬人類視覺注意力的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

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(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺注意力模擬

純干貨 | 深度學(xué)習(xí)研究綜述

深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了大力的發(fā)展，尤其是語音，圖像，視頻等領(lǐng)域都得到了較大的進(jìn)步，都優(yōu)于以前的方法。現(xiàn)在比較熱門的是人臉檢測(cè)識(shí)別(刷臉)，智能管理(考勤，車牌檢測(cè)，監(jiān)控)，醫(yī)學(xué)檢查與預(yù)測(cè)(腦電波返回圖可預(yù)測(cè)疾病等)等技術(shù)。

2017-07-06 13:18:37

深度學(xué)習(xí)應(yīng)用問題及趨勢(shì)

深度學(xué)習(xí)如何將個(gè)性化引入互聯(lián)網(wǎng) 譯文

從基本概念角度出發(fā)，深度學(xué)習(xí)方法往往具備非常基礎(chǔ)的共通特征。深度學(xué)習(xí)算法通過多個(gè)處理層對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋。其中每個(gè)處理層皆將前一處理層的輸出結(jié)果作為輸入結(jié)果，同時(shí)創(chuàng)建出更為抽象的表達(dá)。因此，只要將更多數(shù)據(jù)饋送至正確的算法當(dāng)中，則算法通常能夠給出更多與相關(guān)規(guī)則及特征緊密關(guān)聯(lián)的推理與情景，并據(jù)此在處理新的類似情況時(shí)作為參考。

2017-07-03 11:00:51

深度學(xué)習(xí)人工智能

MIT 提出Network Dissection框架，全自動(dòng)窺探神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的黑箱

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過分析大型訓(xùn)練數(shù)據(jù)集學(xué)習(xí)如何完成計(jì)算任務(wù)，它對(duì)如今表現(xiàn)優(yōu)異的人工智能系統(tǒng)有巨大貢獻(xiàn)，例如語音識(shí)別系統(tǒng)、自動(dòng)翻譯器和自動(dòng)駕駛汽車。但神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是個(gè)黑箱，一旦被訓(xùn)練，即使設(shè)計(jì)者本人也不了解其運(yùn)作機(jī)制：即它們處理了什么數(shù)據(jù)、如何處理數(shù)據(jù)。

2017-07-03 10:55:48

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

為什么深度學(xué)習(xí)沒有局部最小值？

這一結(jié)論進(jìn)一步假設(shè)SGD解決者實(shí)際中無法分辨鞍點(diǎn)與局部最小值的區(qū)別，因?yàn)镠essian理論的假設(shè)是很有問題的。LeCun最近的數(shù)值計(jì)算研究證實(shí)了這一點(diǎn)。他的研究顯示Hessian理論假設(shè)有很多0值。

2017-07-03 10:52:20

深度學(xué)習(xí)人工智能

從零開始使用TensorFlow建立簡(jiǎn)單的邏輯回歸模型

TensorFlow 是一個(gè)基于 python 的機(jī)器學(xué)習(xí)框架。在 Coursera 上學(xué)習(xí)了邏輯回歸的課程內(nèi)容后，想把在 MATLAB 中實(shí)現(xiàn)了的內(nèi)容用 TensorFlow 重新實(shí)現(xiàn)一遍，當(dāng)做學(xué)習(xí) Python 和框架的敲門磚。

2017-06-29 11:05:46

TensorFlow 深度學(xué)習(xí)

利用 TensorFlow 實(shí)現(xiàn)上下文的 Chat-bots

本文將帶你學(xué)會(huì)了如何去構(gòu)建一個(gè)聊天機(jī)器人框架，一個(gè)使它能記住上下文信息的機(jī)器人，已經(jīng)如何分析文本。未來的聊天機(jī)器人也都是能分析上下文語境的，這是一個(gè)大趨勢(shì)。

2017-06-27 18:52:05

TensorFlow 深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)思考

深度學(xué)習(xí)的容量足夠大，因?yàn)樗梢杂袔装偃f上千萬的參數(shù)，這使得它理論上能夠擬合任何形式的數(shù)據(jù)。根據(jù)我的實(shí)際經(jīng)驗(yàn)是，它確實(shí)能很好的擬合訓(xùn)練數(shù)據(jù)，并且不是簡(jiǎn)單的記住他們。

2017-06-27 14:49:20

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

面向圖像分析應(yīng)用的海量樣本過濾方案

在圖像分析應(yīng)用中，海量圖片樣本的有效自動(dòng)化過濾是一項(xiàng)重要的基礎(chǔ)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(dòng)提取有效圖像樣本，極大減少人工標(biāo)注的工作量。

2017-06-26 09:59:14

圖像分析樣本過濾深度學(xué)習(xí)

GNMT-谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)

一般來說，NMT【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)】通常會(huì)含用兩個(gè)RNN【遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】，一個(gè)用來接受輸入文本，另一個(gè)用來產(chǎn)生目標(biāo)語句，與此同時(shí)，還會(huì)引入當(dāng)下流行的注意力機(jī)制【attention mechanism】使得系統(tǒng)處理長(zhǎng)句子時(shí)更準(zhǔn)確高效。

2017-06-20 14:41:12

google 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

我的深度學(xué)習(xí)開發(fā)環(huán)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(xué)習(xí)環(huán)境這個(gè)過程中，我花費(fèi)了相當(dāng)多的時(shí)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(xué)習(xí)人工智能

深度 | 詳解首個(gè)系統(tǒng)性測(cè)試現(xiàn)實(shí)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的白箱框架DeepXplore

在我閱讀這篇論文時(shí)，我一直在對(duì)自己說：「恩，很不錯(cuò)嘛，不過，他們好像還忽略了什么。」所以我聯(lián)系了一下作者，事實(shí)證明他們很清楚這個(gè)「什么」是什么（而且他們也正計(jì)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(xué)習(xí)人工智能

看深度學(xué)習(xí)十九般武藝：它還能幫助保護(hù)瀕危動(dòng)物

瀕危動(dòng)物研究中一大難題是準(zhǔn)確估計(jì)它們的數(shù)量，想要追蹤以及詳細(xì)了解其中的個(gè)體更是難上加難。不過來自杜克尼古拉斯學(xué)院的兩位老師想到了辦法，居然可以用深度學(xué)習(xí)來幫忙做這件事。

2017-06-14 18:00:37

深度學(xué)習(xí)動(dòng)物 Conservatio

一文讀懂監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這四種深度學(xué)習(xí)方式

在文章中，計(jì)算機(jī)視覺戰(zhàn)隊(duì)將逐個(gè)解釋這些方法背后所蘊(yùn)含的理論知識(shí)。除此之外，計(jì)算機(jī)視覺戰(zhàn)隊(duì)將分享文獻(xiàn)中經(jīng)常碰到的術(shù)語，并提供與數(shù)學(xué)相關(guān)的更多資源。

2017-06-12 14:04:45

深度學(xué)習(xí)人工智能

深度學(xué)習(xí)成了前端開發(fā)神器：根據(jù)UI設(shè)計(jì)圖自動(dòng)生成代碼

近日，位于哥本哈根的一家創(chuàng)業(yè)公司Uizard Technologies開發(fā)出了一個(gè)名為“pix2code”的系統(tǒng)。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)，這個(gè)系統(tǒng)能夠根據(jù)輸入的圖形用戶界面（GUI）截圖直接輸出對(duì)應(yīng)的代碼，從而省去前端手動(dòng)編寫代碼的過程。

2017-06-09 14:45:14

前端深度學(xué)習(xí)

誰說數(shù)據(jù)少就不能用深度學(xué)習(xí)？這鍋俺不背！

前幾日，有一篇帖子在“Simply Stats”很火，作者Jeff Leek在博文中犀利地將深度學(xué)習(xí)拉下神壇，他談到了深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在如何狂熱，人們正試圖用這個(gè)技術(shù)解決每一個(gè)問題。但是呢，只有極少數(shù)情況下，你才能拿到足夠的數(shù)據(jù)，這樣看來，深度學(xué)習(xí)也就沒那么大用處了。

2017-06-09 13:36:33

人工智能深度學(xué)習(xí)

挨踢部落坐診第六期：機(jī)器學(xué)習(xí)如何判斷突發(fā)情況？原創(chuàng)

挨踢部落是為核心開發(fā)者提供深度技術(shù)交流，解決開發(fā)需求，資源共享的服務(wù)社群。基于此社群，我們邀請(qǐng)了業(yè)界技術(shù)大咖對(duì)開發(fā)需求進(jìn)行一對(duì)一突破，解除開發(fā)過程中的絆腳石。以最專業(yè)、最高效的答復(fù)為開發(fā)者解決開發(fā)難題。

2017-06-07 15:16:35

機(jī)器學(xué)習(xí)IDEA vSphere

Keras TensorFlow教程：如何從零開發(fā)一個(gè)復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能幫助你快速的構(gòu)建和訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假設(shè)你已經(jīng)熟悉了 TensorFlow 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果，你還沒有熟悉，那么可以先看看這個(gè)10分鐘入門 TensorFlow 教程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程，然后再回來閱讀這個(gè)文章。

2017-06-06 10:14:55

Keras TensorFlow 深度學(xué)習(xí)

如何讓深度學(xué)習(xí)在手機(jī)應(yīng)用上也能加速跑？看完這篇文章你就知道了

論文作者提出了一種基于模型網(wǎng)絡(luò)層為粒度的切割方法，將DNN需要的計(jì)算量切分開并充分利用云服務(wù)器和移動(dòng)設(shè)備的硬件資源進(jìn)行延遲時(shí)間和電量消耗這兩方面的優(yōu)化。 Neurosurgeon很形象地描述了這種切割方法：向外科醫(yī)生一樣對(duì)DNN模型進(jìn)行切分處理。

2017-06-01 18:55:44

深度學(xué)習(xí)人工智能

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 BP 算法的原理與 Python 實(shí)現(xiàn)源碼解析

網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學(xué)理論已證明它具有實(shí)現(xiàn)任何復(fù)雜非線性映射的功能。這使得它特別適合于求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問題。

2017-05-31 13:23:41

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理NER命名實(shí)體識(shí)別問題

命名實(shí)體識(shí)別（NER）是指識(shí)別文本中具有特定意義的實(shí)體，主要包括人名、地名、機(jī)構(gòu)名、專有名詞等。命名實(shí)體識(shí)別是信息提取、問答系統(tǒng)、句法分析、機(jī)器翻譯等應(yīng)用領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)工具，作為結(jié)構(gòu)化信息提取的重要步驟。

2017-05-31 12:59:44

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)