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深度学习

前端慌不慌?用深度学习自动生成HTML代码
前端慌不慌?用深度学习自动生成HTML代码
目前,自动化前端开发的最大阻碍是计算能力。但我们已经可以使用目前的深度学习算法,以及合成训练数据来探索人工智能自动构建前端的方法。我们将分三步从易到难构建三个不同的模型,首先,我们构建最简单地版本来掌 ...
胶囊 (向量神经) 网络
胶囊 (向量神经) 网络
为了正确的分类和识别物体,保持物体部分之间的分层姿态 (hierarchical pose) 关系是很重要的。姿态主要包括平移 (translation)、旋转 (rotation) 和放缩 (scale) 三种形式。在拍摄人物时,我们调动照相机的角度从 3 ...
生成式对抗网络(GAN)如何快速理解?
生成式对抗网络(GAN)如何快速理解?
让我们假设这样一种情景:你的邻居正在举办一场非常酷的聚会,你非常想去参加。但有要参加聚会的话,你需要一张特价票,而这个票早就已经卖完了。而对于这次聚会的组织者来说,为了让聚会能够成功举办,他们雇佣了一 ...
纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet、MobileNe
纵览轻量化卷积神经网络:SqueezeNet、MobileNe
自 2012 年 AlexNet 以来,卷积神经网络(简称 CNN)在图像分类、图像分割、目标检测等领域获得广泛应用。随着性能要求越来越高,AlexNet 已经无法满足大家的需求,于是乎各路大牛纷纷提出性能更优越的 CNN 网络,如 ...
从NNVM和ONNX看AI芯片的基础运算算子
从NNVM和ONNX看AI芯片的基础运算算子
NNVM是由陈天奇团队提出的一套可复用的计算流图中间表达层,它提供了一套精简的API函数,用以构建、表达和传输计算流图,从而便于高层级优化。另外NNVM也可以作为多个深度学习框架的共享编译器,可以优化、编译和部 ...
迁移学习在图像分类中的简单应用策略
迁移学习在图像分类中的简单应用策略
根据 Coursera 联合创始人、斯坦福副教授吴恩达介绍,迁移学习(Transfer Learning)将会成为机器学习商业成就的下一驱动力。迁移学习是一种机器学习技术,允许在特定的数据集上再利用已训练的卷积神经网络(CNN), ...
作为TensorFlow的底层语言,你会用C++构建深度神经网络吗?
作为TensorFlow的底层语言,你会用C++构建深度神经网络吗?
目前流行的深度学习框架 TensorFlow(TensorFlow 中文官方公众号已于月初发布) 是以 C++为底层构建的,但绝大多数人都在 Python 上使用 TensorFlow 来开发自己的模型。随着 C++ API 的完善,直接使用 C++来搭建神经 ...
超火的漫画线稿上色AI出新版了!无监督训练,效果更美好
超火的漫画线稿上色AI出新版了!无监督训练,效果更美好
给喜欢的动漫形象建个了收藏夹,里面收集她的各种图片……懂,谁没几个喜欢的动漫萌妹呢。一些手绘线稿也很可爱,但黑白配色总会略显单调。请记住这张线稿半年前线稿上色AI style2paints的破壳曾让自动上色火了一阵 ...
英伟达禁止数据中心使用GeForce做深度学习
英伟达禁止数据中心使用GeForce做深度学习
英伟达的CEO黄仁勋曾经说,他最喜欢三件事——游戏、GPU、深度学习。这三件事也是英伟达的命脉所在。5年前黄仁勋英明的判断将GPU从游戏转向深度学习成就了他自己和他的公司在深度学习界的地位。不过,当一个市场被一 ...
利用 SVCCA 解释深度神经网络
利用 SVCCA 解释深度神经网络
深度神经网络 (DNN) 推动视觉、语言理解和语音识别等领域取得了前所未有的进步。但是,这些成功也带来了一些新挑战。特别是,与许多之前的机器学习方法不同,DNN 在分类中容易受对抗样本的影响,在强化学习任务中容 ...
利用遗传算法优化神经网络:Uber提出深度学习训练新方式
利用遗传算法优化神经网络:Uber提出深度学习训练新方式
我们惊讶地发现,通过使用我们发明的一种新技术来高效演化 DNN,一个极其简单的遗传算法(GA)可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络,从而可以在像素级别上玩 Atari 游戏;而且,它能在许多游戏中比现代深度强 ...
从Pix2Code到CycleGAN:2017年深度学习重大研究进展全解读
从Pix2Code到CycleGAN:2017年深度学习重大研究进展全解读
你或许听说过「Facebook 因为聊天机器人失控、创造自己语言而关闭聊天机器人」的消息。这个机器人是用来进行谈判的,其目的是与另一个智能体进行文本谈判,然后达成协议:如何把物品(书籍、帽子等)分成两份。谈判 ...
Keras之父:大多数深度学习论文都是垃圾,炒作AI危害很大
Keras之父:大多数深度学习论文都是垃圾,炒作AI危害很大
深度学习是机器学习的一种具体方法。与以前的方法相比,它更加强大和灵活。在大多数应用程序中,我们所说的“深度学习”是指一种把大量由人类注释的数据转换为以与人类相似的方式自动注释新数据的软件。您可以通过这 ...
一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略
一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略
近来在深度学习中,卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络(CNN)这种由生物启发而诞生的网络,它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征,因此可用于解决多种 ...
思考VC维与PAC:如何理解深度神经网络中的泛化理论?
思考VC维与PAC:如何理解深度神经网络中的泛化理论?
深度学习的理论还存在诸多神秘之处。近来很多机器学习理论研究者都在关注神秘的泛化(generalization):为什么训练后的深度网络能在之前并未见过的数据上取得良好的表现,即便它们的自由参数的数量远远超过了数据点 ...

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