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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

利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）檢測(cè)皮膚癌準(zhǔn)確率高達(dá)95%

由德國、美國和法國科研人員組成的研究小組用10萬多張圖片對(duì)搭載了人工智能(AI)系統(tǒng)的機(jī)器進(jìn)行了訓(xùn)練，該機(jī)器使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)算法，從而可以區(qū)分出危險(xiǎn)的皮膚病和良性的皮膚損傷。

2018-06-08 15:51:56

CNN 皮膚癌人工智能

人工智能利用單眼強(qiáng)度圖像進(jìn)行面部深度圖估計(jì)的對(duì)抗架構(gòu)深度學(xué)習(xí)

在本文中，提出了一種用單眼強(qiáng)度圖像進(jìn)行面部深度圖估計(jì)的對(duì)抗架構(gòu)。通過遵循圖像到圖像的方法，我們結(jié)合了監(jiān)督學(xué)習(xí)和對(duì)抗訓(xùn)練的優(yōu)勢(shì)，提出了一個(gè)有條件的生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)，有效地學(xué)習(xí)將強(qiáng)度人臉圖像轉(zhuǎn)換為相應(yīng)的深度圖。

2018-06-04 10:39:39

人工智能深度學(xué)習(xí)

AI的寒冬將來臨！深度學(xué)習(xí)不具有擴(kuò)展性...

處于所謂的 AI 革命的前沿至今已有好幾年；許多人過去認(rèn)為，深度學(xué)習(xí)是神奇的“銀彈”，會(huì)把我們帶到技術(shù)奇點(diǎn)（general AI）的奇妙世界。

2018-06-01 17:57:19

AI 深度學(xué)習(xí)技術(shù)

AI在診斷皮膚癌的比賽中戰(zhàn)勝了17個(gè)國家的58名皮膚科醫(yī)生

據(jù)法新社5月28日?qǐng)?bào)道，一個(gè)由德國、美國和法國研究人員組成的團(tuán)隊(duì)訓(xùn)練了一個(gè)人工智能（AI）系統(tǒng)辨別危險(xiǎn)性皮膚病變與良性病變，并向該系統(tǒng)展示了超過10萬幅圖片。

2018-06-01 09:52:23

AI 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)診斷皮膚癌

從概念到應(yīng)用，人工智能所激發(fā)的潛力

目前，已知的人工智能最大的潛力在于分析技術(shù)，包括回歸和分類。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可以提供更高的功能性，或者產(chǎn)生附加的見解和應(yīng)用。

2018-05-30 08:15:08

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

語音交互與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)打造的人工智能車機(jī)系統(tǒng)WindLink3.0正式問世

由東風(fēng)風(fēng)神、百度、博泰聯(lián)合，歷時(shí)兩年時(shí)間共同研發(fā)的WindLink3.0人工智能車機(jī)系統(tǒng)終于問世了。這套系統(tǒng)以用戶體驗(yàn)為核心，聯(lián)合各家開發(fā)商的研發(fā)優(yōu)勢(shì)從硬件系統(tǒng)、UI設(shè)計(jì)、AI智能語音、生態(tài)應(yīng)用環(huán)境四大方面入手，為用戶提供最優(yōu)的使用體驗(yàn)。

2018-05-29 17:00:15

語音交互神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能通過多域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定位JPEG雙重壓縮圖像偽造區(qū)域

最近，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的方法已經(jīng)開始出現(xiàn)在圖像取證領(lǐng)域，以解決各種任務(wù)，如采集源識(shí)別和偽造檢測(cè)。在最后一種情況下，未來的目標(biāo)是獲得一個(gè)訓(xùn)練有素的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在給定待檢查圖像的情況下，可以可靠地定位偽造區(qū)域。

2018-05-29 11:00:33

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮圖像

無需深度學(xué)習(xí)框架，如何從零開始用Python構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

作者根據(jù)自己從零開始學(xué)習(xí)用 Python 構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的經(jīng)驗(yàn)，編寫了一份攻略。內(nèi)容涵蓋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義、損失函數(shù)、前向傳播、反向傳播、梯度下降算法，對(duì)于想要了解深度學(xué)習(xí)運(yùn)作原理的各位來說，內(nèi)容精彩不可錯(cuò)過。

2018-05-28 13:12:49

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

機(jī)器學(xué)習(xí)VS深度學(xué)習(xí)，兩者區(qū)別在哪里？譯文

機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)深度學(xué)習(xí)——二者間的相近之處與差異所在。如今人工智能已經(jīng)成為一大熱門話題，而人工智能的基本構(gòu)建要素分為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)。

2018-05-28 09:09:00

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

讓深度學(xué)習(xí)進(jìn)入移動(dòng)端，蘑菇街在移動(dòng)端的深度學(xué)習(xí)優(yōu)化實(shí)踐原創(chuàng)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法，與傳統(tǒng)靠手工設(shè)計(jì)特征的機(jī)器學(xué)習(xí)算法不同，深度學(xué)習(xí)能根據(jù)不同任務(wù)自動(dòng)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的特征。

2018-05-22 10:30:37

深度學(xué)習(xí)蘑菇街移動(dòng)端

預(yù)測(cè)電影偏好？如何利用自編碼器實(shí)現(xiàn)協(xié)同過濾方法

深度自編碼器（Deep Autoencoder）由兩個(gè)對(duì)稱的深度信念網(wǎng)絡(luò)組成，它相比常見的自編碼器加入了更多隱藏層。在本文中，作者將嘗試使用該工具進(jìn)行協(xié)同過濾，幫助人們研究和預(yù)測(cè)大量用戶對(duì)于不同電影的喜好。

2018-05-21 08:22:14

自編碼器協(xié)同過濾深度學(xué)習(xí)

如何用深度學(xué)習(xí)檢測(cè)女性的第一殺手“乳腺癌”？原創(chuàng)

在本文中我將構(gòu)建一個(gè)基于 WideResNet 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并將幻燈片圖像分為兩類，一類使用深度學(xué)習(xí)來檢測(cè)乳腺癌，另一類是不使用深度學(xué)習(xí)來檢測(cè)。

2018-05-18 09:57:04

深度學(xué)習(xí)乳腺癌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：你需要知道這些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）幾乎可以在每個(gè)領(lǐng)域幫助我們用創(chuàng)造性的方式解決問題。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識(shí)。讀后你將對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個(gè)大概了解，它是如何工作的？如何創(chuàng)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

2018-05-16 09:41:13

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NN 函數(shù)

來看看人工智能AI創(chuàng)造的精彩“世界”

AI既是現(xiàn)在，也是未來。AI是一個(gè)太龐大、太復(fù)雜的系統(tǒng)。AI給了世界，給了人們無限的想象空間和無線的可能。

2018-05-15 09:25:09

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

想入門設(shè)計(jì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？這是一份綜合設(shè)計(jì)指南

這篇文章可以作為一個(gè)設(shè)計(jì)指南，為特定的分類任務(wù)的 CNN 設(shè)計(jì)提供指導(dǎo)。尤其是，我們會(huì)聚焦在 3 個(gè)主要指標(biāo)上：準(zhǔn)確率、速度和內(nèi)存消耗。

2018-05-15 09:15:03

CNN 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)

AI開發(fā)者看過來，主流移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架大盤點(diǎn)

移動(dòng)設(shè)備相較于 PC ，攜帶便攜，普及率高。近年來，隨著移動(dòng)設(shè)備的廣泛普及與應(yīng)用，在移動(dòng)設(shè)備上使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的需求開始涌現(xiàn)。

2018-05-14 12:18:47

AI開發(fā)深度學(xué)習(xí)框架

沒錯(cuò)，純SQL查詢語句可以實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在這篇文章中，我們將純粹用SQL實(shí)現(xiàn)含有一個(gè)隱藏層（以及帶 ReLU 和 softmax 激活函數(shù)）的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的步驟包含前向傳播和反向傳播，將在 BigQuery 的單個(gè)SQL查詢語句中實(shí)現(xiàn)。當(dāng)它在 BigQuery 中運(yùn)行時(shí)，實(shí)際上我們正在成百上千臺(tái)服務(wù)器上進(jìn)行分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練。

2018-05-14 10:50:13

SQL 查詢語句神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

16個(gè)GitHub收藏和貢獻(xiàn)率最高的深度學(xué)習(xí)框架

在本文中文摘菌將為大家詳細(xì)介紹16種GitHub中最受歡迎的深度學(xué)習(xí)開源平臺(tái)和開源庫，除此之外，還有些比較不錯(cuò)的平臺(tái)和框架雖然沒有進(jìn)入榜單。

2018-05-10 07:45:26

深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)GitHub

從零開始使用Python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)！

現(xiàn)在的人工智能已經(jīng)呈指數(shù)級(jí)增長。比如，自動(dòng)駕駛汽車的時(shí)速達(dá)數(shù)百萬英里，IBM Watson在診斷病人的情況上比醫(yī)生更好，AlphaGo擊敗了世界冠軍。這其中，人工智能扮演著關(guān)鍵的角色。

2018-05-09 20:08:09

人工智能深度學(xué)習(xí)Python

10大人工智能領(lǐng)域引領(lǐng)媒體行業(yè)的自動(dòng)化

媒體行業(yè)目睹了自然語言處理（NLP），面部識(shí)別，異常檢測(cè)等領(lǐng)域的幾位獲獎(jiǎng)?wù)?，其中人工智能以其無與倫比的效率實(shí)現(xiàn)大規(guī)模自動(dòng)化。2107標(biāo)志著人工智能在廣播中開始收獲豐厚紅利的重要一年，內(nèi)容管理，后期制作，廣告和更多垂直行業(yè)。他們說，這只是AI之旅的開始！

2018-05-09 18:57:22

人工智能深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

【收藏】16個(gè)GitHub收藏和貢獻(xiàn)率最高的深度學(xué)習(xí)框架

在本文中將為大家詳細(xì)介紹16種GitHub中最受歡迎的深度學(xué)習(xí)開源平臺(tái)和開源庫，除此之外，還有些比較不錯(cuò)的平臺(tái)和框架雖然沒有進(jìn)入榜單，文摘菌也列了出來，供大家參考。

2018-05-09 14:28:09

GitHub 框架深度學(xué)習(xí)

打破AI算力瓶頸的，是基于FPGA的異構(gòu)計(jì)算加速平臺(tái)解決方案原創(chuàng)

近日，杭州加速云信息技術(shù)有限公司（簡(jiǎn)稱：加速云）加速云創(chuàng)始人兼CEO鄔剛在新品發(fā)布會(huì)上表示：“人工智能未來發(fā)展存在瓶頸，需要硬件技術(shù)和算法方面的突破。異構(gòu)計(jì)算是計(jì)算架構(gòu)的未來趨勢(shì)，而FPGA 是實(shí)現(xiàn)異構(gòu)計(jì)算的完美選擇。”

2018-05-08 20:38:21

AI算力 FPGA 異構(gòu)計(jì)算加速

數(shù)據(jù)增強(qiáng)：數(shù)據(jù)有限時(shí)如何使用深度學(xué)習(xí) ？（下）

你精通機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)概念，并能將其應(yīng)用于機(jī)器學(xué)習(xí)模型。打開瀏覽器搜索相關(guān)數(shù)據(jù)，很可能會(huì)找到一系列數(shù)據(jù)以及上百幅相關(guān)照片。

2018-05-07 14:38:23

數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

NanoNets :數(shù)據(jù)有限時(shí)如何應(yīng)用深度學(xué)習(xí)？(上)

我覺得人工智能就像是去建造一艘火箭飛船。你需要一個(gè)巨大的引擎和許多燃料。如果你有了一個(gè)大引擎，但燃料不夠，那么肯定不能把火箭送上軌道;如果你有一個(gè)小引擎，但燃料充足，那么說不定根本就無法成功起飛。所以，構(gòu)建火箭船，你必須要一個(gè)巨大的引擎和許多燃料。

2018-05-07 14:32:28

人工智能深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

人人都能用的深度學(xué)習(xí)：當(dāng)前三大自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)平臺(tái)簡(jiǎn)介

深度學(xué)習(xí)技術(shù)往往比較復(fù)雜，從頭開發(fā)的難度較大，但現(xiàn)在有一些公司提供了能幫助開發(fā)者輕松使用深度學(xué)習(xí)的自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)(ADL)平臺(tái)，比如微軟的 CustomVision.AI、谷歌的 Cloud AutoML、OneClick.AI。

2018-05-06 15:51:22

深度學(xué)習(xí)自動(dòng)化人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)者必知的5種深度學(xué)習(xí)框架

在這篇文章中，我想向大家介紹推動(dòng)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個(gè)主力框架。這些框架使數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師更容易為復(fù)雜問題構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案，并執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。這只是眾多開源框架中的一小部分，由不同的科技巨頭支持，并相互推動(dòng)更快創(chuàng)新。

2018-05-04 08:20:39

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能

RNN和LSTM弱爆了！注意力模型才是王道！

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)，長短期記憶(LSTM)，這些紅得發(fā)紫的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——是時(shí)候拋棄它們了!LSTM和RNN被發(fā)明于上世紀(jì)80、90年代，于2014年死而復(fù)生。接下來的幾年里，它們成為了解決序列學(xué)習(xí)、序列轉(zhuǎn)換(seq2seq)的方式，這也使得語音到文本識(shí)別和Siri、Cortana、Google語音助理、Alexa的能力得到驚人的提升。

2018-05-03 16:27:29

RNN 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ResNet

深度學(xué)習(xí)的局限性和未來

深度學(xué)習(xí)最令人驚訝之處就在于它十分簡(jiǎn)單。十年前，沒有人指望由梯度下降方法訓(xùn)練的簡(jiǎn)單參數(shù)模型就可以在機(jī)器感知問題上獲得驚人的結(jié)果?，F(xiàn)在，事實(shí)證明，你只需要一個(gè)有足夠多參數(shù)的模型，并且在足夠大的數(shù)據(jù)集上使用梯度下降進(jìn)行訓(xùn)練。

2018-04-26 13:41:57

深度學(xué)習(xí)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

繞坑走!細(xì)數(shù)那些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的弊端和缺點(diǎn)

增加深度學(xué)習(xí)的受歡迎程度的一個(gè)因素是2018年可用的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是在過去幾年和幾十年中收集的。這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠真正發(fā)揮他們的潛力，因?yàn)樗麄儷@得的數(shù)據(jù)越多越好。

2018-04-25 09:39:27

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)弊端缺點(diǎn)

什么是人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？它為何無法實(shí)現(xiàn)人類的推理或產(chǎn)生意識(shí)？

人腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)非常復(fù)雜的組織，成人的大腦中約有1000億個(gè)神經(jīng)元，人類至今仍在探索人腦的工作原理。而人們通過對(duì)生物神經(jīng)元的研究和理解，構(gòu)建了一個(gè)模擬人腦的計(jì)算模型：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)！

2018-04-25 09:07:41

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

用10行Python代碼進(jìn)行圖像識(shí)別

隨著深度學(xué)習(xí)算法的興起和普及，人工智能領(lǐng)域取得了令人矚目的進(jìn)步，特別是在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域。ImageAI是一個(gè)Python庫，旨在幫助開發(fā)人員構(gòu)建具有自包含計(jì)算機(jī)視覺功能的應(yīng)用程序和系統(tǒng)。

2018-04-24 10:45:00

Python 人工智能圖像識(shí)別

人工智能的10大趨勢(shì)，抓住風(fēng)口ALL IN，再不看看我們都要下崗了！

2017年，中國人工智能初創(chuàng)公司投入在全球占比48％，并首次超越美國占據(jù)榜首。2018年，據(jù)CBInsights預(yù)測(cè)，就人工智能創(chuàng)業(yè)公司和總股本交易數(shù)量而言，美國在全球仍將領(lǐng)先，但其正在逐漸失去全球交易主導(dǎo)地位。

2018-04-23 12:36:01

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)人臉識(shí)別

圍繞深度學(xué)習(xí)框架，谷歌、Facebook、百度展開“三國殺”

最近很多海外企業(yè)之中在發(fā)生一種很有趣的改變，那就是AI正在脫離來其他部門附屬品的角色，成為一個(gè)獨(dú)立的部門或事業(yè)部。對(duì)于AI行業(yè)來說，這顯然是好消息。

2018-04-23 11:19:24

深度學(xué)習(xí)谷歌 Facebook

如何從零開始構(gòu)建深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目？這里有一份詳細(xì)的教程

在學(xué)習(xí)了有關(guān)深度學(xué)習(xí)的理論課程之后，很多人都會(huì)有興趣嘗試構(gòu)建一個(gè)屬于自己的項(xiàng)目。本文將會(huì)從第一步開始，告訴你如何解決項(xiàng)目開發(fā)中會(huì)遇到的各類問題。

2018-04-19 14:42:48

深度學(xué)習(xí)DL 數(shù)據(jù)集

機(jī)器學(xué)習(xí)如何發(fā)現(xiàn)你喜歡的音樂：音樂個(gè)性化推薦背后的科學(xué)原理

我希望本文可以對(duì)你有所啟發(fā)，并且像當(dāng)時(shí)它對(duì)我一樣能夠激起你的好奇。懷著對(duì)幕后的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的了解和感激之情，現(xiàn)在我將通過我自己的每周發(fā)現(xiàn)來尋找我喜歡的音樂。

2018-04-19 10:20:19

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

【深度學(xué)習(xí)系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實(shí)現(xiàn)GoogLeNet InceptionV2/V3/V4

上一篇文章我們引出了GoogLeNet InceptionV1的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，這篇文章中我們會(huì)詳細(xì)講到Inception V2/V3/V4的發(fā)展歷程以及它們的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和亮點(diǎn)。

2018-04-18 09:39:07

深度學(xué)習(xí)

加速云發(fā)布新品，異構(gòu)計(jì)算加速平臺(tái)有效滿足AI及高性能計(jì)算業(yè)務(wù)需求

加速云隆重發(fā)布四大創(chuàng)新產(chǎn)品及三大解決方案，并邀請(qǐng)Intel和Cytech專家分享工業(yè)以太網(wǎng)、基于FPGA OpenCL及基因加速等解決方案。

2018-04-17 20:19:24

加速云異構(gòu)計(jì)算 AI

【深度學(xué)習(xí)系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)GoogLeNet

前面講了LeNet、AlexNet和Vgg，這周來講講GoogLeNet。GoogLeNet是由google的Christian Szegedy等人在2014年的論文《Going Deeper with Convolutions》提出，其最大的亮點(diǎn)是提出一種叫Inception的結(jié)構(gòu)，以此為基礎(chǔ)構(gòu)建GoogLeNet，并在當(dāng)年的ImageNet分類和檢測(cè)任務(wù)中獲得第一

2018-04-17 09:40:22

深度學(xué)習(xí)

【深度學(xué)習(xí)系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)Vgg

上周我們講了經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)AlexNet對(duì)圖像分類的效果，2014年，在AlexNet出來的兩年后，牛津大學(xué)提出了Vgg網(wǎng)絡(luò)，并在ILSVRC 2014中的classification項(xiàng)目的比賽中取得了第2名的成績（第一名是GoogLeNet，也是同年提出的）。

2018-04-16 11:30:32

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)戰(zhàn)爭(zhēng)：Facebook支持的PyTorch與Google的TensorFlow

Google 的 TensorFlow 是一個(gè)被廣泛使用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架。另一方面，PyTorch 是由 Facebook 最近開發(fā)的用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的 Python 包，改編自基于 Lua 的深度學(xué)習(xí)庫 Torch。

2018-04-11 17:50:14

深度學(xué)習(xí)PyTorch TensorFlow

【深度學(xué)習(xí)系列】用PaddlePaddle和Tensorflow實(shí)現(xiàn)經(jīng)典CNN網(wǎng)絡(luò)AlexNet

上周我們用PaddlePaddle和Tensorflow實(shí)現(xiàn)了圖像分類，分別用自己手寫的一個(gè)簡(jiǎn)單的CNN網(wǎng)絡(luò)simple_cnn和LeNet-5的CNN網(wǎng)絡(luò)識(shí)別cifar-10數(shù)據(jù)集。

2018-04-11 09:30:41

深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)與經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)劣勢(shì)一覽！

盡管深度學(xué)習(xí)具有如此高的性能，但使用經(jīng)典的機(jī)器學(xué)習(xí)和一些特定的情況下，使用線性回歸或決策樹而不是大型深度網(wǎng)絡(luò)會(huì)更好。

2018-04-09 10:16:27

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)AI

自然語言處理技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域可以支持哪些應(yīng)用？譯文

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在很多領(lǐng)域已經(jīng)取得了重大進(jìn)展。就某些任務(wù)而言，人工智能已經(jīng)超越了人類的水平。在這波新的 AI 浪潮中，圖像識(shí)別和語音處理技術(shù)方面的突破給人的印象最深刻。相比較它們而言，自然語言處理 (NLP) 領(lǐng)域的進(jìn)展卻給我們一種很滯后的感覺。

2018-04-04 12:00:00

人工智能深度學(xué)習(xí)自然語言

利用Python實(shí)現(xiàn)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可視化

本文簡(jiǎn)單說明了CNN模型可視化的重要性，以及介紹了一些可視化CNN網(wǎng)絡(luò)模型的方法，希望對(duì)讀者有所幫助，使其能夠在后續(xù)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中構(gòu)建更好的模型。

2018-04-03 14:42:46

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

【深度學(xué)習(xí)系列】PaddlePaddle之手寫數(shù)字識(shí)別

上周在搜索關(guān)于深度學(xué)習(xí)分布式運(yùn)行方式的資料時(shí)，無意間搜到了paddlepaddle，發(fā)現(xiàn)這個(gè)框架的分布式訓(xùn)練方案做的還挺不錯(cuò)的，想跟大家分享一下。

2018-04-02 10:45:11

深度學(xué)習(xí)PaddlePaddl 手寫數(shù)字識(shí)別

深度學(xué)習(xí)未來的發(fā)展之路：神經(jīng)進(jìn)化

過去幾年時(shí)間里，我們有一個(gè)完整的團(tuán)隊(duì)致力于人工智能研究和實(shí)驗(yàn)。該團(tuán)隊(duì)專注于開發(fā)新的進(jìn)化計(jì)算方法（EC），包括設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)、構(gòu)建商業(yè)應(yīng)用程序，以及使用由自然進(jìn)化激發(fā)的方法來解決具有挑戰(zhàn)性的計(jì)算問題。

2018-03-25 21:30:31

深度學(xué)習(xí)發(fā)展之路神經(jīng)進(jìn)化

用于語音合成的深度前饋序列記憶網(wǎng)絡(luò) 原創(chuàng)

我們提出了一種基于深度前饋序列記憶網(wǎng)絡(luò)的語音合成系統(tǒng)。該系統(tǒng)在達(dá)到與基于雙向長短時(shí)記憶單元的語音合成系統(tǒng)一致的主觀聽感的同時(shí)，模型大小只有后者的四分之一，且合成速度是后者的四倍，非常適合于對(duì)內(nèi)存占用和計(jì)算效率非常敏感的端上產(chǎn)品環(huán)境。

2018-03-25 20:51:07

語音合成深度前饋序列記憶網(wǎng)絡(luò)

如何用一個(gè)Python示例入門TensorFlow？

Google 里有些聰明人創(chuàng)造了一個(gè)做這件事情的庫——TensorFlow。這是一個(gè)廣受歡迎的開源庫，正如你目前所了解的那樣，它擅長于數(shù)字計(jì)算，這對(duì)我們的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算至關(guān)重要。它為大多數(shù)主流程序語言進(jìn)行深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的開發(fā)提供了應(yīng)用程序接口。

2018-03-23 10:00:34

Python TensorFlow 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

如何用深度學(xué)習(xí)將前端設(shè)計(jì)模型自動(dòng)轉(zhuǎn)換為代碼？

目前，自動(dòng)化前端開發(fā)的最大障礙是計(jì)算能力。不過，我們可以使用當(dāng)前的深度學(xué)習(xí)算法和人造的訓(xùn)練數(shù)據(jù)來探索人工前端自動(dòng)化。在這篇文章中，我們將教會(huì)一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何基于一張?jiān)O(shè)計(jì)原型圖片來編寫基本的 HTML 和 CSS 代碼。

2018-03-23 09:29:56

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)前端設(shè)計(jì)模型

TensorFlow學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建

本文帶你通過TensorFlow學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建，包括建立一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)添加層、訓(xùn)練一個(gè)二次函數(shù)等，并且有完整代碼。

2018-03-22 13:34:59

TensorFlow 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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