深度學習

LinkedIn最新研究：人工智能如何影響我們現(xiàn)在的工作

隨著文化和品味的更迭以及新技術(shù)的出現(xiàn)，行業(yè)和就業(yè)形式也在相應(yīng)變化。衡量變化的方法之一就是，觀察不同工作所需的技能發(fā)生了怎樣的轉(zhuǎn)變。這些變化以不同的方式在...

2018-10-04 標簽：人工智能LinkedIn深度學習 2280 0

是否有一種模型能在特定時間內(nèi)自動識別視頻中的某個人物呢？

我們的任務(wù)時確定哪張照片上有湯姆，哪張有杰瑞。如果我們提取出的圖像能和常見的ImageNet數(shù)據(jù)集中的圖片有很大的相似性，那么這個問題就能輕而易舉地解決...

2018-10-04 標簽：自動識別Python深度學習 4270 0

淺析語音識別技術(shù)的難點及對策

在人際交往中，言語是最自然并且最直接的方式之一。隨著技術(shù)的進步，越來越多的人們也期望計算機能夠具備與人進行言語溝通的能力，因此，語音識別這一技術(shù)也越來越...

2018-09-19 標簽：語音識別深度學習 2.1萬 0

程序猿為大家?guī)淼纳疃葘W習版本“撩妹”技巧

Faster RCNN(圖2)是由被粉絲們昵稱為RGB的Ross B.Girshick所發(fā)表。自2013年起發(fā)表的RCNN三部曲包含RCNN、Fast ...

2018-10-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習AI算法 2649 0

用深度學習檢測行李箱中的鋰電池

隨著越來越多的人使用電池組來為我們的設(shè)備充電，例如無人機，照相機等，考慮到危害是巨大的，所以確保沒有鋰離子電池進入飛機的貨艙是至關(guān)重要的。自1991年以...

2018-10-04 標簽：鋰電池探測器深度學習 3791 0

深度學習中最常見的10個方法盤點

在過去十年中，人們對機器學習的興趣激增。幾乎每天，我們都可以在各種各樣的計算機科學課程、行業(yè)會議、華爾街日報等等看到有關(guān)機器學習的討論。在所有關(guān)于機器學...

2018-10-05 標簽：深度學習 4495 0

深度學習在視頻通信系統(tǒng)的應(yīng)用

眾所周知，深度學習在實時視頻通信端到端系統(tǒng)里有很多的應(yīng)用，比如說我們用它做超分辨率，能取得比較好的效果；我們用它做圖像恢復，也能取得比較好的效果。如果說...

2018-10-05 標簽：通信深度學習 2610 0

如何利用我們擁有的共享資源來高效快速地訓練深度學習模型

請注意：TensorFlow 團隊一直在開發(fā)另一項很酷的新功能（在我寫這篇文章時，該功能仍處于 Master 階段），使用這項新功能，您只需多輸入幾行代...

2018-10-04 標簽：深度學習TensorFlow 3860 0

首款自動化深度學習模型壓縮框架——PocketFlow

超參數(shù)優(yōu)化（hyper-parameter optimization）組件：多數(shù)開發(fā)者對模型壓縮算法往往不甚了解，但超參數(shù)取值對最終結(jié)果往往有著巨大的影...

2018-10-04 標簽：騰訊深度學習 5105 0

對深度遷移學習的當前研究進行了回顧和分類

定義 1：（遷移學習）。給定一個基于數(shù)據(jù) Dt 的學習任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務(wù) Ts 有用的知識。遷移學習旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...

2018-09-17 標簽：機器學習深度學習遷移學習 7514 0

你需要知道的深度學習的10個方法

乎每天，我們都可以在各種各樣的計算機科學課程、行業(yè)會議、華爾街日報等等看到有關(guān)機器學習的討論。

2018-09-17 標簽：機器學習深度學習 1.3萬 0

移動端的深度學習正在風起云涌,華為的芯片帶來的強大智能能力

這一趨勢帶來了去中心化機器學習的迅速發(fā)展，這種新的機制可以將訓練數(shù)據(jù)存儲在很多的節(jié)點中，并協(xié)同工作來為問題找到合適的解決方案。設(shè)備端的機器學習與此類似，...

2018-09-17 標簽：人工智能機器學習深度學習 3101 0

學習過程中需要必備的線性代數(shù)知識

在深度學習中我們比較關(guān)注以下幾個數(shù)集，?、? 和?。? 表示正整數(shù)集（1,2,3，...）。 ? 表示整數(shù)集，它包含了正值、負值和零值。 ? 表示可以由...

2018-10-04 標簽：機器學習Python深度學習 4683 0

人工智能靈魂注入，燃燒你的卡路里——2018，你AI了嗎??？

運用彈性網(wǎng)絡(luò)（一種正則化回歸方法），消除了非重要協(xié)變量，保留了相關(guān)變量，非常適用于從該研究圖像數(shù)據(jù)集中提取的高維（n?=?4096）特征向量。彈性網(wǎng)絡(luò)的...

2018-09-16 標簽：圖像處理人工智能深度學習 3091 0

如何通過引入深度學習提高客服系統(tǒng)效率，以及如何擴展Spark工作流封裝TensorFlow模型

深度學習給包括機器翻譯、語音識別、計算機視覺、自然語言理解在內(nèi)的眾多的領(lǐng)域帶來了變革，并在特定任務(wù)上取得了和人類相當乃至超過人類的表現(xiàn)。因此，深度學習看...

2018-09-24 標簽：機器學習深度學習TensorFlow 2994 0

人工智能AI芯片真的來了嗎？是宣傳噱頭還是發(fā)展趨勢？

隨著AlphaGo的誕生，“深度學習”日益普及，人工智能開始從智能化工具向智能機器進軍。原有的MCU已無法滿足深度學習的高速海量數(shù)據(jù)運算要求，AI芯片便...

2018-09-24 標簽：人工智能深度學習AI芯片 4575 0