深度學習 文章 進入深度學習技術社區(qū)
深度學習初學者必須了解的基本知識
- 深度學習是計算機領域中目前非常火的話題，不僅在學術界有很多論文，在業(yè)界也有很多實際運用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學習的架構，并對深度學習的原理作了簡單的描述?！ 『喗椤 C器學習技術在當代社會已經(jīng)發(fā)揮了很大的作用：從網(wǎng)絡搜索到社交網(wǎng)絡中的內容過濾到電子商務網(wǎng)站的個性化推薦，它正在快速的出現(xiàn)在用戶的消費品中，如攝像機和智能手機。機器學習系統(tǒng)可以用來識別圖像中的物體，將語音轉變成文字，匹配用戶感興趣的新聞、消息和產(chǎn)品等，也可以選擇相關的搜索結果。這些應用越來越多的使用一種叫做“深度學習(Deep&
- 關鍵字： 深度學習
深度學習教父Geoffrey Hinton的“膠囊”論文公開，帶你讀懂它
- 在人工智能學界，Geoffrey Hinton擁有非常崇高的地位，甚至被譽為該領域的愛因斯坦。在人工智能領域最頂尖的研究人員當中，Hinton的引用率最高，超過了排在他后面三位研究人員的總和。目前，他的學生和博士后領導著蘋果、Facebook以及OpenAI的人工智能實驗室，而Hinton本人是谷歌大腦(Google Brain)人工智能團隊的首席科學家。 就在幾個小時之前，由 Hinton 和其在谷歌大腦的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
- 關鍵字： 深度學習
深度學習入門必須理解這25個概念
- 神經(jīng)網(wǎng)絡基礎 1、神經(jīng)元(Neuron)——就像形成我們大腦基本元素的神經(jīng)元一樣，神經(jīng)元形成神經(jīng)網(wǎng)絡的基本結構。想象一下，當我們得到新信息時我們該怎么做。當我們獲取信息時，我們一般會處理它，然后生成一個輸出。類似地，在神經(jīng)網(wǎng)絡的情況下，神經(jīng)元接收輸入，處理它并產(chǎn)生輸出，而這個輸出被發(fā)送到其他神經(jīng)元用于進一步處理，或者作為最終輸出進行輸出?！ ?nbsp; 2、權重(Weights)——當輸入進入神經(jīng)元時，它會乘以一個權重。例如，如果一個神經(jīng)元有兩個輸入，則每個輸入將具有
- 關鍵字： 深度學習 神經(jīng)網(wǎng)絡
如何讓IoT應用得以從芯片自我學習中受益
- 如何讓IoT應用得以從芯片自我學習中受益-這款芯片能夠以數(shù)百毫秒（ms）的速度在大腦和義肢之間傳送訊號。雖然比人類的神經(jīng)傳導速度更慢，但較當今的義肢所要求的秒數(shù)更快。
- 關鍵字： 物聯(lián)網(wǎng) 人工智能 深度學習
關于深度學習未來發(fā)展方向的6項預測
- 關于深度學習未來發(fā)展方向的6項預測-深度學習是個復雜的概念，其中每項因素都不簡單。即使您身為已經(jīng)熟練掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡基礎知識的數(shù)據(jù)科學家，大家也需要時間了解加速卷積、復發(fā)、生成以及其它與多層深度學習算法規(guī)范相關的復雜概念。
- 關鍵字： 深度學習
【E課堂】一文讀懂深度學習
- 近日，在深度學習領域出現(xiàn)了一場熱烈的爭論。這一切都要從Jeff Leek在Simply Stats上發(fā)表了一篇題為 《數(shù)據(jù)量不夠大，別玩深度學習》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文開始。作者Jeff Leek在這篇博文中指出，當樣本數(shù)據(jù)集很小時(這種情況在生物信息領域很常見)，即使有一
- 關鍵字： 深度學習
對比深度學習十大框架：TensorFlow 并非最好？
- 2016 年已經(jīng)過去，BEEVA Labs 數(shù)據(jù)分析師 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上發(fā)表了一篇文章，盤點了目前最流行的深度學習框架。為什么要做這一個盤點呢?他寫道：「我常聽到人們談論深度學習——我該從哪里開始呢?TensorFlow 是現(xiàn)在最流行的吧?我聽說 Caffe 很常用，但會不會太難了?在 BEEVA Lab
- 關鍵字： TensorFlow 深度學習
深度學習介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對深度學習的理解，并與今后在此搜索深度學習的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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