深度學(xué)習(xí)模式精品文章

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  「深」到什么程度才能稱得上是「深度」學(xué)習(xí)呢？

  ...工智能以燎原之勢(shì)發(fā)展的今天，相信對(duì)于AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)這些詞匯，你或多或都有一定的了解，而其中作為人工智能前沿的深度學(xué)習(xí)，火爆程度更是非同尋常，似乎每個(gè)人都在探求它的奧妙和神奇之處。而當(dāng)我們第一次...

  fsmStudy 2019-04-25 18:17 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)真的萬能嗎？理解深度學(xué)習(xí)的局限性

  深度學(xué)習(xí)較其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法在各類任務(wù)中都表現(xiàn)優(yōu)異，各個(gè)機(jī)構(gòu)或院校也花了巨大的精力和時(shí)間投入到深度學(xué)習(xí)，并取得了令人驚嘆的成就。但深度學(xué)習(xí)近來也暴露出其內(nèi)在缺陷，很多學(xué)界領(lǐng)軍人物都在積極探討解決辦法和...

  EastWoodYang 2019-04-25 18:11 評(píng)論0 收藏0
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  科學(xué)領(lǐng)域中的深度學(xué)習(xí)一覽

  深度學(xué)習(xí)在很多商業(yè)應(yīng)用中取得了前所未有的成功。大約十年以前，很少有從業(yè)者可以預(yù)測(cè)到深度學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的系統(tǒng)可以在計(jì)算機(jī)視覺和語音識(shí)別領(lǐng)域超過人類水平。在勞倫斯伯克利國(guó)家實(shí)驗(yàn)室（LBNL）里，我們面臨著科學(xué)領(lǐng)域中...

  zhou_you 2019-04-25 18:14 評(píng)論0 收藏0
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  GAN模式崩潰的理論解釋

  ...哈佛尋求教職，求職學(xué)術(shù)演講的主題就是最優(yōu)傳輸理論在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。由此可以，深度學(xué)習(xí)的最優(yōu)傳輸理論解釋逐漸被廣泛接受。在哈佛大學(xué)的數(shù)學(xué)科學(xué)與應(yīng)用中心（Harvard CMSA），丘先生和筆者進(jìn)一步探討深度學(xué)習(xí)中對(duì)抗...

  hiYoHoo 2019-04-25 18:31 評(píng)論0 收藏0
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  鄧力：如何把深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)用于BOT開發(fā)

  ...來越多的我們所關(guān)心的東西自動(dòng)化。過去幾年發(fā)展起來的深度學(xué)習(xí)，特別是過去一年半里產(chǎn)生的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL），高效利用了日益增加的數(shù)據(jù)和計(jì)算資源，提高我們?yōu)槭澜绛h(huán)境和所有與我們生活相關(guān)的應(yīng)用領(lǐng)域建立計(jì)算模型...

  cnsworder 2019-04-25 18:04 評(píng)論0 收藏0
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  揭開深度學(xué)習(xí)黑箱：希伯來大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)教授提出「信息瓶頸」

  ...息瓶頸」（Information Bottleneck）的新理論，有望最終打開深度學(xué)習(xí)的黑箱，以及解釋人腦的工作原理。這一想法是指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就像把信息擠進(jìn)瓶頸一樣，只留下與一般概念更為相關(guān)的特征，去掉大量無關(guān)的噪音數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)先...

  desdik 2019-04-25 18:18 評(píng)論0 收藏0
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  深度判別和共享特征學(xué)習(xí)的圖像分類

  今天我們來談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)過程中的一些判別與共享關(guān)系。這也是一篇不錯(cuò)的paper（來自模式識(shí)別），并且通過實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)真的可以有一個(gè)較好的提升。在圖像表示中，為了編碼類的相關(guān)性和類的具體信息，文章提出了一個(gè)深度判...

  chanjarster 2019-04-25 18:30 評(píng)論0 收藏0
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  計(jì)算機(jī)視覺中的深度學(xué)習(xí)：技術(shù)、市場(chǎng)和5個(gè)你想不到的未來

  ...介紹了2016年嵌入式視覺峰會(huì)（Embedded Vision Summit）中有關(guān)深度學(xué)習(xí)的內(nèi)容：谷歌工程師Pete Warden介紹如何利用TensorFlow框架，開發(fā)為Google Translate、Google Photos等不同產(chǎn)品訂制的深度學(xué)習(xí)方案；調(diào)研公司Tractica的首席分析師Bruce Daley從...

  baukh789 2019-04-25 18:03 評(píng)論0 收藏0
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  Flink 源碼解析 —— Standalone session 模式啟動(dòng)流程

  ...Apache Flink 結(jié)合 Kafka 構(gòu)建端到端的 Exactly-Once 處理 37、360深度實(shí)踐：Flink與Storm協(xié)議級(jí)對(duì)比 38、如何基于Flink+TensorFlow打造實(shí)時(shí)智能異常檢測(cè)平臺(tái)？只看這一篇就夠了 39、Apache Flink 1.9 重大特性提前解讀 40、Flink 全網(wǎng)最全資源（視頻...

  Leck1e 2019-08-19 10:35 評(píng)論0 收藏0
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  原創(chuàng)翻譯 | 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí) - 您需要知道的基本差異！

  前言 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在很火！突然間每個(gè)人都在討論它們-不管大家明不明白它們的不同！ 不管你是否積極緊貼數(shù)據(jù)分析，你都應(yīng)該聽說過它們。 正好展示給你要關(guān)注它們的點(diǎn)，這里是它們關(guān)鍵詞的google指數(shù)： ...

  jsummer 2019-04-25 18:16 評(píng)論0 收藏0
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  綜述論文：四大類深度遷移學(xué)習(xí)

  ...://arxiv.org/pdf/1808.01974v1.pdf摘要：作為一種新的分類方法，深度學(xué)習(xí)最近受到研究人員越來越多的關(guān)注，并已成功應(yīng)用到諸多領(lǐng)域。在某些類似生物信息和機(jī)器人的領(lǐng)域，由于數(shù)據(jù)采集和標(biāo)注費(fèi)用高昂，構(gòu)建大規(guī)模的標(biāo)注良好的數(shù)...

  cuieney 2019-04-25 18:30 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)是否能擁有“最初的記憶”？——深度向量嵌入的圖表示法

  譯者的話 論文的原標(biāo)題是深度向量嵌入的圖表示法，該標(biāo)題相對(duì)抽象，對(duì)沒有一定技術(shù)背景的讀者來說相對(duì)難以理解。所謂的向量嵌入，在圖像處理領(lǐng)域常見的就是CNN(Convolutional Neural Network)，CNN通過對(duì)圖像做各種操作之...

  妤鋒シ 2019-06-26 18:25 評(píng)論0 收藏0
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  深度學(xué)習(xí)是如何改變數(shù)據(jù)科學(xué)范式的？

  在最近的 NIPS 2016 會(huì)議上，吳恩達(dá)分享了關(guān)于深度學(xué)習(xí)的一些看法。我們?cè)诖俗鲆粋€(gè)整理。?深度學(xué)習(xí)較大的優(yōu)勢(shì)在于它的規(guī)模，從吳恩達(dá)總結(jié)的下圖可以看出：當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型性能更好。除此之外，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越...

  XFLY 2019-04-25 18:08 評(píng)論0 收藏0