深度學(xué)習(xí)

基于深度學(xué)習(xí)自動(dòng)化的前端開發(fā)解析

Ashwin Kumar開發(fā)了基于圖像標(biāo)注的模型，允許用戶從手繪的示意圖創(chuàng)建可以工作的HTML網(wǎng)站。（代碼已開源）

2018-04-11 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)前端開發(fā) 7371 0

對(duì)比深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)，分別介紹這兩種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)

在小數(shù)據(jù)上能更好地工作：為了實(shí)現(xiàn)高性能，深度學(xué)習(xí)需要非常大的數(shù)據(jù)集。之前提到的預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)在120萬(wàn)張圖像上進(jìn)行了訓(xùn)練。對(duì)于許多應(yīng)用來(lái)說(shuō)，這樣大的數(shù)據(jù)集...

2018-04-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.7萬(wàn) 0

一種新型分割圖像中人物的方法，基于人物動(dòng)作辨認(rèn)

圖像分割的一般方法是先對(duì)物體進(jìn)行檢測(cè)，然后用邊界框?qū)Ξ嬛形矬w進(jìn)行分割。最近，例如Mask R-CNN的深度學(xué)習(xí)方法也被用于圖像分割任務(wù)，但是大多數(shù)研究都...

2018-04-10 標(biāo)簽：圖像分割深度學(xué)習(xí) 5696 0

阿里深度學(xué)習(xí):在深度學(xué)習(xí)CTR預(yù)估核心問(wèn)題上的應(yīng)用進(jìn)展

前面介紹了經(jīng)典的比較標(biāo)準(zhǔn)化的深度學(xué)習(xí)在廣告里面的應(yīng)用，接下來(lái)我們的方向在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中，怎么樣能夠通過(guò)對(duì)用戶行為的洞察做更好的深度學(xué)習(xí)模型。

2018-04-10 標(biāo)簽：互聯(lián)網(wǎng)阿里巴巴深度學(xué)習(xí) 6238 0

深度學(xué)習(xí)不能取代計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)背后的真正原因

深度學(xué)習(xí)只是一種 計(jì)算機(jī)視覺 工具，而不是包治百病的良藥，不要因?yàn)榱餍芯鸵晃兜厥褂盟?。傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)仍然可以大顯身手，了解它們可以為你省去很多的時(shí)...

2018-04-05 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 4798 0

吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程的信息圖deeplearning.ai課程總結(jié)

深度學(xué)習(xí)能發(fā)展起來(lái)主要是由于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)；而大數(shù)據(jù)本身也反過(guò)來(lái)促進(jìn)了更大型網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)研究的一大突破是新型激活函數(shù)...

2018-04-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4488 0

深度學(xué)習(xí)是否會(huì)取代傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺？

理解傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)視覺實(shí)際上真的有助于你更好的使用深度學(xué)習(xí)。例如，計(jì)算機(jī)視覺中最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是什么是卷積？它實(shí)際上是一種廣泛使用的圖像...

2018-04-02 標(biāo)簽：視覺技術(shù)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 6238 0

帶你了解深入深度學(xué)習(xí)的核心:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)和人工智能是 2017 年的熱詞；2018 年，這兩個(gè)詞愈發(fā)火熱，但也更加容易混淆。我們將深入深度學(xué)習(xí)的核心，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 9914 0

深度學(xué)習(xí)在現(xiàn)實(shí)生活中的運(yùn)用場(chǎng)景

本文將主要介紹深度學(xué)習(xí)模型在美團(tuán)平臺(tái)推薦排序場(chǎng)景下的應(yīng)用和探索。

2018-04-02 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 2.1萬(wàn) 0

利用Tensorlow及其API為例來(lái)進(jìn)行討論，理解深度學(xué)習(xí)背后的魅力

我們能做的僅僅是在理解和抽象的層面上進(jìn)行操作。每一個(gè)層級(jí)接收低下傳上來(lái)的描述、丟棄它認(rèn)為不相關(guān)的部分并將它們自己對(duì)于信息的表示向上傳遞，直到到達(dá)真正知道...

2018-03-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4265 0

基于Numpy實(shí)現(xiàn)同態(tài)加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在分布式AI環(huán)境下，同態(tài)加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有助于保護(hù)商業(yè)公司知識(shí)產(chǎn)權(quán)和消費(fèi)者隱私。本文介紹了如何基于Numpy實(shí)現(xiàn)同態(tài)加密神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-03-27 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)同態(tài)加密 7977 0