51CTO首頁(yè)

AI.x社區(qū)

博客

學(xué)堂

精品班

公眾號(hào)矩陣

移動(dòng)端

視頻課免費(fèi)課排行榜短視頻直播課軟考學(xué)堂

全部課程軟考華為認(rèn)證廠商認(rèn)證 IT技術(shù)PMP項(xiàng)目管理免費(fèi)題庫(kù)

在線學(xué)習(xí)

文章資源問答課堂專欄直播

51CTO

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)

51CTO技術(shù)棧

51CTO官微

51CTO學(xué)堂

51CTO博客

CTO訓(xùn)練營(yíng)

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)訂閱號(hào)

51CTO軟考

51CTO學(xué)堂APP

51CTO學(xué)堂企業(yè)版APP

鴻蒙開發(fā)者社區(qū)視頻號(hào)

51CTO軟考題庫(kù)

賬號(hào)設(shè)置退出

深度學(xué)習(xí)

1695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 1695 條

使用tensorflow構(gòu)建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,CNN)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對(duì)于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。

2018-08-27 17:05:48

tensorflow 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理

什么是自注意力機(jī)制？

本文通過文本情感分析的案例，解釋了自注意力機(jī)制如何應(yīng)用于稀疏文本的單詞對(duì)表征加權(quán)，并有效提高模型效率。

2018-08-26 22:25:36

自注意力機(jī)制神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

雞生蛋與蛋生雞，縱覽神經(jīng)架構(gòu)的搜索方法

最近弗萊堡大學(xué)的研究者發(fā)表了一篇論文縱覽不同的神經(jīng)架構(gòu)搜索方法，他們從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的搜索空間、搜索策略以及性能評(píng)估策略等三個(gè)方向探討了不同的思路與方法。

2018-08-23 05:07:36

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

Amazon Translate簡(jiǎn)介

Amazon Translate 是一項(xiàng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯服務(wù)，可提供快速、高質(zhì)量且經(jīng)濟(jì)實(shí)惠的語(yǔ)言翻譯。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯是一種語(yǔ)言翻譯自動(dòng)化形式，采用深度學(xué)習(xí)模型，可以提供比基于規(guī)則的傳統(tǒng)統(tǒng)計(jì)式翻譯算法更準(zhǔn)確、更自然的翻譯。

2018-08-22 12:56:27

Amazon Tran 深度學(xué)習(xí)

Amazon Rekognition簡(jiǎn)介

Amazon Rekognition 讓您能夠輕松地為應(yīng)用程序添加圖像和視頻分析功能。您只需向 Rekognition API 提供圖像或視頻，然后此服務(wù)就能識(shí)別對(duì)象、人員、文字、場(chǎng)景和活動(dòng)，以及檢測(cè)任何不適宜的內(nèi)容。

2018-08-22 12:25:06

Amazon Reko 深度學(xué)習(xí)

Amazon Polly簡(jiǎn)介

Amazon Polly 是一種將文本轉(zhuǎn)換為逼真語(yǔ)音的服務(wù)，借助該服務(wù)，您可以創(chuàng)建能夠說話的應(yīng)用程序，并構(gòu)建全新的支持語(yǔ)音功能的產(chǎn)品。Amazon Polly 是一種文本轉(zhuǎn)語(yǔ)音服務(wù)，它使用高級(jí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)來合成很像人聲的語(yǔ)音。

2018-08-22 12:15:53

Amazon Poll 深度學(xué)習(xí)

Amazon Lex簡(jiǎn)介

Amazon Lex 是一種使用語(yǔ)音和文本在任何應(yīng)用程序中構(gòu)建對(duì)話界面的服務(wù)。Amazon Lex 提供高級(jí)的自動(dòng)語(yǔ)音識(shí)別 (ASR) 深度學(xué)習(xí)功能，可以將語(yǔ)音轉(zhuǎn)換為文本，還提供自然語(yǔ)言理解 (NLU) 功能，可以識(shí)別文本的意圖，讓您能夠構(gòu)建用戶體驗(yàn)極具吸引力且會(huì)話交互逼真的應(yīng)用程序。

2018-08-22 11:30:05

Amazon Lex 語(yǔ)音識(shí)別深度學(xué)習(xí)

人工智能技術(shù)和應(yīng)用的深度剖析，有效了解人工智能產(chǎn)業(yè)鏈！

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等科技熱詞這幾年似乎每天都在科技頭條中輪番出現(xiàn)，到底哪一種技術(shù)對(duì)人類社會(huì)的發(fā)展有更大的推動(dòng)作用呢?不知道有沒有人有這樣的疑惑，事實(shí)上，它們都是未來的趨勢(shì)，彼此之間并不矛盾。

2018-08-20 19:49:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

從 Google Trends，看各大深度學(xué)習(xí)框架使用熱度

從中國(guó)過去十二個(gè)月的搜索數(shù)據(jù)可以看到，雖然 TensorFlow 的熱度依舊占據(jù)領(lǐng)先地位，但 PyTorch 的平均熱度比 Keras 要高。

2018-08-16 12:11:40

Google 深度學(xué)習(xí)框架

一文讀懂如何用深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)安全

本文簡(jiǎn)要介紹深度學(xué)習(xí)以及它支持的一些現(xiàn)有信息安全應(yīng)用，并提出一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的TOR流量檢測(cè)方案。

2018-08-16 08:19:30

深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)安全攻擊

深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)中心之間的關(guān)系

深度學(xué)習(xí)是人工智能的研究方向之一，是一種基于多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的機(jī)器學(xué)習(xí)。目前深度學(xué)習(xí)是非常熱門的技術(shù)，已經(jīng)在諸多領(lǐng)域嘗試展開應(yīng)用，尤其是數(shù)據(jù)中心。

2018-08-14 05:05:25

深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)中心人工智能

如何配置神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層和節(jié)點(diǎn)的數(shù)量譯文

對(duì)于剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的初學(xué)者來說，這可能并非易事，關(guān)鍵是尋找一種分析方法來計(jì)算最佳的層數(shù)和節(jié)點(diǎn)數(shù)，或者遵循簡(jiǎn)單的經(jīng)驗(yàn)法則。在這篇文章中，你將了解層和節(jié)點(diǎn)的作用，以及如何著手為你的預(yù)測(cè)建模問題配置多層感知器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-08-13 09:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能能否復(fù)制人腦引爭(zhēng)論美媒：目前AI仍存在局限性

8月6日?qǐng)?bào)道稱，人們應(yīng)用人工智能技術(shù)（AI）的所有領(lǐng)域，包括無(wú)人駕駛汽車、機(jī)器人醫(yī)生、超過10億中國(guó)公民的社會(huì)信用評(píng)分系統(tǒng)等，當(dāng)前都取決于一場(chǎng)關(guān)于如何讓AI做其不能做的事的辯論。這個(gè)曾經(jīng)僅僅是學(xué)術(shù)界關(guān)切的問題，現(xiàn)在卻關(guān)乎價(jià)值數(shù)十億美元的人才和基礎(chǔ)設(shè)施，以及人類的未來。

2018-08-09 18:10:20

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器人

如何利用DeepFM算法設(shè)計(jì)推薦系統(tǒng) 譯文

經(jīng)過了十幾年的發(fā)展，推薦系統(tǒng)在互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)已經(jīng)變得越來越流行。從早年沒有一個(gè)合適的產(chǎn)品形態(tài)，到如今在今日頭條和抖音等商業(yè)產(chǎn)品中發(fā)揮重要作用，推薦系統(tǒng)已經(jīng)越來越受到互聯(lián)網(wǎng)公司和研究界學(xué)者的重視。

2018-08-08 13:30:59

推薦系統(tǒng)DeepFM 算法

CNN取代RNN？當(dāng)序列建模不再需要循環(huán)網(wǎng)絡(luò)

本文主要關(guān)注循環(huán)網(wǎng)絡(luò)與前饋網(wǎng)絡(luò)在序列建模中有什么差別，以及到底什么時(shí)候選擇卷積網(wǎng)絡(luò)替代循環(huán)網(wǎng)絡(luò)比較好。

2018-08-07 15:21:01

CNN RNN 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能芯片的過去、現(xiàn)在和未來

AI是當(dāng)下的新聞熱點(diǎn)。如今，AI已經(jīng)用于醫(yī)學(xué)診斷、合成新的化學(xué)物質(zhì)、識(shí)別藏匿在人群中的罪犯的面孔、駕駛汽車，甚至進(jìn)行藝術(shù)創(chuàng)作。

2018-08-06 13:25:28

人工智能深度學(xué)習(xí)芯片

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)演化史

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)是當(dāng)今大多數(shù)高級(jí)智能應(yīng)用的基礎(chǔ)。在本文中，來自阿里巴巴搜索部門的高級(jí)算法專家孫飛博士將簡(jiǎn)要介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，并討論該領(lǐng)域的最新方法。文章主要圍繞以下五個(gè)方面展開：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的演變

2018-08-03 16:00:09

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高級(jí)算法

美團(tuán)如何基于深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)圖像的智能審核？

從美團(tuán)App到大眾點(diǎn)評(píng)App，從外賣到打車出行，從旅游到婚慶親子，美團(tuán)數(shù)百名最優(yōu)秀的算法工程師正致力于將AI技術(shù)應(yīng)用于搜索、推薦、廣告、風(fēng)控、智能調(diào)度、語(yǔ)音識(shí)別、機(jī)器人、無(wú)人配送等多個(gè)領(lǐng)域，幫助美團(tuán)數(shù)億消費(fèi)者和數(shù)百萬(wàn)商戶改善服務(wù)和體驗(yàn)，幫大家吃得更好，生活更好。

2018-08-03 09:42:01

人工智能深度學(xué)習(xí)人臉識(shí)別

PyTorch經(jīng)驗(yàn)指南：技巧與陷阱

PyTorch 的構(gòu)建者表明，PyTorch 的哲學(xué)是解決當(dāng)務(wù)之急，也就是說即時(shí)構(gòu)建和運(yùn)行計(jì)算圖。本文從基本概念開始介紹了 PyTorch 的使用方法、訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn)與技巧，并展示了可能出現(xiàn)的問題與解決方案。

2018-08-02 15:09:20

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

關(guān)于人工智能，你需要知道這四件事！

20世紀(jì)50年代以來，計(jì)算機(jī)科學(xué)家們致力于研發(fā)與人類智能類似的程序。當(dāng)這些程序被開發(fā)到一定水平后，它們就可以在一些特定的應(yīng)用場(chǎng)景中替代人類。它們被稱為人工智能（AI）和認(rèn)知計(jì)算。

2018-08-01 11:07:31

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器人

開源人工智能算法一種新穎的超像素采樣，網(wǎng)絡(luò)深層特征估計(jì)超像素

開源人工智能算法一種新穎的超像素采樣，網(wǎng)絡(luò)深層特征估計(jì)超像素摘要：超像素提供圖像數(shù)據(jù)的有效低/中級(jí)表示，這極大地減少了后續(xù)視覺任務(wù)的圖像基元的數(shù)量。現(xiàn)有的超像素算法無(wú)法區(qū)分，因此難以集成到其他端到端可訓(xùn)練的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。

2018-07-31 09:20:03

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

較于深度學(xué)習(xí)，這種全新的算法似乎更佳？

基于目前人類在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和機(jī)器深度學(xué)習(xí)取得的成就，很容易讓人產(chǎn)生計(jì)算機(jī)科學(xué)只包含這兩部分的錯(cuò)覺。畢竟神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法在人臉識(shí)別、棋類和各類街機(jī)游戲競(jìng)技中的表現(xiàn)已經(jīng)開始超越人類了。

2018-07-31 09:00:38

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

一文簡(jiǎn)述循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

什么是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)?它們?nèi)绾芜\(yùn)行?可以用在哪里呢?本文試圖回答上述這些問題，還展示了一個(gè) RNN 實(shí)現(xiàn) demo，你可以根據(jù)自己的需要進(jìn)行擴(kuò)展。

2018-07-29 06:46:07

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Baidu Create 2018深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)與工業(yè)應(yīng)用公開課精彩回顧原創(chuàng)

中國(guó)開發(fā)者們的年度盛會(huì)——百度AI開發(fā)者大會(huì)于近日落下帷幕。本次大會(huì)中，深度學(xué)習(xí)框架PaddlePaddle備受開發(fā)者們的關(guān)注，深度學(xué)習(xí)前沿技術(shù)與工業(yè)應(yīng)用公開課分論壇現(xiàn)場(chǎng)座無(wú)虛席，開發(fā)者們擠爆全場(chǎng)，不少參會(huì)者甚至坐在地上聽完全部課程。

2018-07-24 11:07:03

人工智能深度識(shí)別 Paddle

AI STUDIO—零門檻實(shí)現(xiàn)AI能力

隨著AI技術(shù)的發(fā)展，人類社會(huì)正處于火熱的智能化革命之中，而誰(shuí)能在技術(shù)革命浪潮中快速的武裝自己，誰(shuí)就能掌握未來的機(jī)遇。AI Studio正屬于那一類幫助中小企業(yè)，開發(fā)者實(shí)現(xiàn)AI能力的武器庫(kù)之一。

2018-07-23 16:18:01

AI 深度學(xué)習(xí)paddle

一文簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法：梯度下降

本文是一篇關(guān)于深度學(xué)習(xí)優(yōu)化方法——梯度下降的介紹性文章。作者通過長(zhǎng)長(zhǎng)的博文，簡(jiǎn)單介紹了梯度下降的概念、優(yōu)勢(shì)以及兩大挑戰(zhàn)。文中還配有大量生動(dòng)形象的三維圖像，有興趣的親了解一下?

2018-07-20 14:58:16

深度學(xué)習(xí)梯度下降損失函數(shù)

超實(shí)用的圖像超分辨率重建技術(shù)原理與應(yīng)用原創(chuàng)

保存了有趣的圖片/表情包，想要用的時(shí)候竟變得模糊？每每遇到這種情況，就像一個(gè)800度近視的人，摘下眼鏡，便是恐慌，有木有！Don't worry！今天就來幫你解決這一難題，還您一個(gè)高清無(wú)碼的世界！

2018-07-12 10:08:31

圖像超分辨率重建技術(shù)原理

開源人工智能根據(jù)面部表情特征深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生成圖像標(biāo)題

開源人工智能根據(jù)面部表情特征深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于生成圖像標(biāo)題摘要:圖像字幕是生成圖像的自然語(yǔ)言描述的過程。然而，大多數(shù)當(dāng)前的圖像字幕模型沒有考慮圖像的情感方面，這與其中表現(xiàn)的活動(dòng)和人際關(guān)系非常相關(guān)。

2018-07-11 11:27:26

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

企業(yè)界遲遲未采用深度學(xué)習(xí)的四大原因譯文

在過去的幾年里，許多公司獲得了采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)型方法帶來的好處。數(shù)據(jù)2.0戰(zhàn)略將由新的人工智能技術(shù)驅(qū)動(dòng)，比如深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和貝葉斯機(jī)器學(xué)習(xí)。

2018-07-11 09:00:00

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，我有20條「不成熟」的小建議

本文介紹了構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一些基本技巧，從通用技巧、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)調(diào)試和案例研究三方面展開。

2018-07-11 05:58:20

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

使用拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的工作過程

在這篇文章中，將討論如何使用拓?fù)鋽?shù)據(jù)分析來深入了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的工作過程。本文所舉示例完全來自對(duì)圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)，但我們確信拓?fù)浣？梢院苋菀椎亟忉屧S多其他領(lǐng)域卷積網(wǎng)絡(luò)的工作過程。

2018-07-05 14:18:12

數(shù)據(jù)分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

行動(dòng)貝果結(jié)合人工智能技術(shù)打造智能分析引擎原創(chuàng)

隨著網(wǎng)絡(luò)的更新迭代，網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)成幾何倍飛速增長(zhǎng)，各行各業(yè)都面臨著海量數(shù)據(jù)處理的壓力。當(dāng)人工不能很好的對(duì)龐大數(shù)據(jù)進(jìn)行計(jì)算與分析時(shí)，大數(shù)據(jù)分析應(yīng)運(yùn)而生。

2018-07-04 10:47:32

大數(shù)據(jù)特征工程數(shù)據(jù)清洗

從生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如今提及人工智能，大家期待的一定是某種可以“學(xué)習(xí)”的方法，這種方法使用數(shù)學(xué)模型從數(shù)據(jù)中獲取模式的某種表示。在眾多“學(xué)習(xí)”方法中，獲得最多關(guān)注，承載最多期望的非“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”莫屬。既然我們將這種數(shù)學(xué)方法稱作神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么他必然和廣泛存在于生物體內(nèi)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存在某種聯(lián)系。讓我們考察一個(gè)典型的神經(jīng)連接。

2018-07-03 16:10:04

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Keras vs PyTorch：誰(shuí)是「第一」深度學(xué)習(xí)框架？

本文中，來自 deepsense.ai 的研究員給出了他們?cè)诟呒?jí)框架上的答案。在 Keras 與 PyTorch 的對(duì)比中，作者還給出了相同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在不同框架中性能的基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果。

2018-07-03 15:59:14

Keras PyTorch 深度學(xué)習(xí)

一文概述深度學(xué)習(xí)中的正則化（含Python代碼）

在這篇文章中，我們將詳細(xì)講述過擬合的概念和用幾種用于解決過擬合問題的正則化方法，并輔以Python案例講解，以進(jìn)一步鞏固這些知識(shí)。注意，本文假設(shè)讀者具備一定的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、Keras實(shí)現(xiàn)的經(jīng)驗(yàn)。

2018-07-03 09:12:23

深度學(xué)習(xí)正則化 Python

人工智能馬賽克去除深度CNN降噪器和多層相鄰分量嵌入馬賽克去除

人工智能馬賽克去除深度CNN降噪器和多層相鄰分量嵌入馬賽克去除摘要：目前大多數(shù)面部去馬賽克方法，無(wú)論是淺層學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)，都試圖在列車的幫助下學(xué)習(xí)低分辨率（LR）和高分辨率（HR）空間之間的關(guān)系模型 - 集合。

2018-07-03 08:50:12

人工智能深度學(xué)習(xí)CNN

人工智能通過父母照片合成可能的子女面孔，深度學(xué)習(xí)親緣關(guān)系生成

人工智能通過父母照片合成可能的子女面孔，深度學(xué)習(xí)親緣關(guān)系生成摘要：在本文中，我們提出了一個(gè)親緣關(guān)系生成器網(wǎng)絡(luò)，可以通過分析他/她父母的照片來合成一個(gè)可能的子女面孔。

2018-07-02 10:40:32

人工智能深度學(xué)習(xí)大數(shù)學(xué)習(xí)

這是我看過解釋TensorFlow最透徹的文章！

本文不會(huì)研究某個(gè)具體任務(wù)，而是提出更加通用的方法，并解析 Tensorflow 的基礎(chǔ)抽象概念。掌握好這些概念后，用 Tensorflow 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)就會(huì)更加直觀易懂。

2018-06-29 15:29:13

Tensorflow 代碼谷歌

密碼危機(jī)：深度學(xué)習(xí)正在加速密碼破解！

信息安全專家們一直在探索“生成式對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)”（GAN）如何提高我們的在線安全性，并取得了令人鼓舞的結(jié)果。近日，新澤西州史蒂文斯理工學(xué)院和紐約理工學(xué)院的研究人員開發(fā)了使用GAN猜測(cè)密碼的方法。

2018-06-29 11:11:42

密碼深度學(xué)習(xí)加速

小米開源自研移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架MACE

小米人工智能與云平臺(tái)副總裁崔寶秋博士在開源中國(guó)開源世界高峰論壇上發(fā)表《小米 AI 時(shí)代的開源》演講，并在會(huì)上宣布，開源小米自研的移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架 Mobile AI Compute Engine (MACE)。

2018-06-29 09:01:51

開源技術(shù) 深度學(xué)習(xí)

開源：深度學(xué)習(xí)模型和姿態(tài)估計(jì)代碼開源代碼推薦，人工智能教程

開源：深度學(xué)習(xí)模型和姿態(tài)估計(jì)代碼開源代碼推薦，人工智能教程（趣說人工智能編譯，來源modelzoo）。姿態(tài)估計(jì)的任務(wù)旨在將RGB圖像或視頻的人像素映射到人體的3D表面

2018-06-27 19:32:59

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

百度開源“神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)”病理切片分析算法，準(zhǔn)確率超專業(yè)病理醫(yī)生

近日，百度研究院在發(fā)表的論文中提出了“神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)”的病理切片分析算法，并且在Github上開源了整套算法代碼。

2018-06-19 14:46:03

百度開源神經(jīng)條件隨機(jī)場(chǎng)

人工智能單從耳部圖像分辨年齡和性別準(zhǔn)確率驚人

人工智能單從耳部圖像分辨年齡和性別準(zhǔn)確率驚人深度學(xué)習(xí)前沿算法對(duì)于生成模型的研究提供了新的領(lǐng)域，這個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)趣說人工智能必須推薦。

2018-06-19 09:38:09

人工智能深度學(xué)習(xí)圖像處理

IBM研發(fā)新型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片高度匹配GPU

近日，《自然》雜志上的一篇論文中，IBM Research博士后研究員Stefano AmbrogioAmbrogio和他的同事們描述了他們利用新興的模擬記憶和更傳統(tǒng)的電子元件組合創(chuàng)造出了一種芯片，這種芯片可以與GPU的精度相匹配，同時(shí)運(yùn)行速度更快，能耗更少。

2018-06-18 14:19:47

IBM 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU

人工智能借助遷移學(xué)習(xí)利用自然圖像提取的特征提高插圖分類精度

人工智能利用遷移學(xué)習(xí)利用自然圖像提取的特征提高插圖分類精度對(duì)于對(duì)深度學(xué)習(xí)的領(lǐng)域提供了新的空間，這個(gè)創(chuàng)新點(diǎn)趣說人工智能必須推薦。

2018-06-15 10:45:13

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)十五問：CNN與生物視覺系統(tǒng)的研究探索

近日，哥倫比亞大學(xué)神經(jīng)生物學(xué)與行為學(xué)博士 Grace Lindsay 在其博客上發(fā)文，通過問答的形式討論了 CNN 和生物視覺系統(tǒng)之間的區(qū)別和聯(lián)系。

2018-06-15 07:10:57

CNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺系統(tǒng)

TensorFlow的動(dòng)態(tài)圖工具Eager怎么用？這是一篇極簡(jiǎn)教程

去年11月，Google Brain 團(tuán)隊(duì)發(fā)布了Eager Execution，一個(gè)由運(yùn)行定義的新接口，為TensorFlow這一最為流行的深度學(xué)習(xí)框架引入了動(dòng)態(tài)圖機(jī)制。本文介紹了使用TensorFlow Eager 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的簡(jiǎn)單教程。

2018-06-14 16:59:42

TensorFlow Eager 深度學(xué)習(xí)

不同的領(lǐng)域、框架，這是一份超全的深度學(xué)習(xí)模型GitHub集合

近日有開發(fā)者發(fā)布了一個(gè)模型聚合平臺(tái)，我們可以分領(lǐng)域在上面搜索到當(dāng)前最為流行的開源模型。作者根據(jù) GitHub 項(xiàng)目收藏量、項(xiàng)目所屬領(lǐng)域、實(shí)現(xiàn)框架等特點(diǎn)對(duì)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(xué)習(xí)GitHub 機(jī)器學(xué)習(xí)

大數(shù)據(jù)+人工智能雙擎驅(qū)動(dòng)企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型原創(chuàng)

數(shù)字化時(shí)代，大數(shù)據(jù)及人工智能成為驅(qū)動(dòng)企業(yè)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)的技術(shù)引擎，數(shù)字化轉(zhuǎn)型也已成為企業(yè)生存和發(fā)展的必修課。全球領(lǐng)先的數(shù)據(jù)和分析解決方案供應(yīng)商Teradata天睿公司，也在加速其在大數(shù)據(jù)及人工智能領(lǐng)域的布局，適時(shí)推出了Teradata Everywhere及AI戰(zhàn)略，強(qiáng)化Teradata分析平臺(tái)(Teradata Analytics Platform)，助力客戶加速數(shù)字化轉(zhuǎn)型。

2018-06-13 10:55:55

大數(shù)據(jù)人工智能 Teradata

AI愈來愈強(qiáng)，人類該怕？其實(shí)比起被機(jī)器人取代，眼前有更大危機(jī)

人工智能發(fā)展日新月異，許多人都感到備受威脅。但事實(shí)上，與其憂心被取代，我們或許更該關(guān)心科技巨頭的發(fā)展

2018-06-11 09:32:00

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

上一頁(yè) 1 ··· 25 26 27 28 29 ··· 34 下一頁(yè)

51CTO技術(shù)棧公眾號(hào)

業(yè)務(wù)
速覽

媒體

51CTO CIOAge HC3i

社區(qū)

51CTO博客鴻蒙開發(fā)者社區(qū) AI.x社區(qū)

教育

51CTO學(xué)堂精培企業(yè)培訓(xùn) CTO訓(xùn)練營(yíng)

自拍偷在线精品自拍偷,亚洲欧美中文日韩v在线观看不卡

深度學(xué)習(xí)