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深度学习

90年代的兴衰——强化学习与递归神经网络
90年代的兴衰——强化学习与递归神经网络
这是「神经网络和深度学习简史」的第三部分(第一部分,第二部分)。在这一部分,我们将继续了解90年代研究的飞速发展,搞清楚神经网络在60年代末失去众多青睐的原因。神经网络做决定神经网络运用于无监督学习的发现 ...
神经网络和深度学习简史(2):BP算法之后的又一突破—信念网络
神经网络和深度学习简史(2):BP算法之后的又一突破—信念网络
导读:这是《神经网络和深度学习简史》第二部分,这一部分我们会了解BP算法发展之后一些取得迅猛发展的研究,稍后我们会看到深度学习的关键性基础。还没有看过第一部分的读者可以戳这里。(←点击阅读)神经网络获得 ...
神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法
神经网络和深度学习简史(第一部分):从感知机到BP算法
导读:这是《神经网络和深度学习简史》第一部分。这一部分,我们会介绍1958年感知机神经网络的诞生,70年代人工智能寒冬以及1986年BP算法让神经网络再度流行起来。深度学习掀起海啸如今,深度学习浪潮拍打计算机语言 ...
这些创业公司正在让深度学习变得更加好用
这些创业公司正在让深度学习变得更加好用
机器学习的算法将会在很多领域带来变革,但要让他们有效地执行还很困难。最新的机器学习技术大谈要重塑整个产业,使电脑更容易在数据中识别模式,做出准确的预测,换句话说,要电脑变得更智能。不幸地是,可以让这一 ...
如何欺骗神经网络,让它把熊猫识别为秃鹫
如何欺骗神经网络,让它把熊猫识别为秃鹫
神奇的神经网络当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时,它找到了我在八月拍摄的这张纽约地平线的照片,而我之前并未对它做过任何标记。当我搜索‘cathedral’,Google的神经网络会找到我曾看到的大 ...
Yelp,如何使用深度学习对商业照片进行分类
Yelp,如何使用深度学习对商业照片进行分类
Yelp是美国最大点评网站,拥有世界各地的Yelper上传的成千上万的照片。各种各样的照片给进入当地的商业提供了一个丰富的窗口。通过开发一个照片理解系统使Yelp能够创建有关个人照片的语义数据。跟Yelp第一次在基于内 ...
arXiv上五篇顶尖深度学习论文都讲了些什么?
arXiv上五篇顶尖深度学习论文都讲了些什么?
Hugo Larochelle博士是一名谢布克大学机器学习的教授,社交媒体研究科学家、知名的神经网络研究人员以及深度学习狂热爱好者。自从2015年深秋,他开始在arXiv上撰写并公开分享他感兴趣的机器学习论文。在这篇文章发布 ...
【专访吴恩达】百度人工智能杀毒,探索深度神经网络查杀技术
【专访吴恩达】百度人工智能杀毒,探索深度神经网络查杀技术
吴恩达拿起他的手机,打开了脸优 app。他现在正位于硅谷公司的研究室。在办公桌边吃饭,谈话内容很自然地也涉及到人工智能。他是百度的首席科学家,同时也是斯坦福大学计算机系的教授。在其他搜索引擎仍在发展时,他 ...
大数据与深度学习是一种蛮力?
大数据与深度学习是一种蛮力?
Facebook去年底挖来了一个机器学习大神Vladimir Vapnik,他是统计学习理论和支持向量机的主要发明者。Vladimir Vapnik被称为统计学习理论之父,他出生于俄罗斯,1990年底移居美国,在美国贝尔实验室一直工作到2002年 ...
机器视觉与深度神经网络:洗去浮华,一窥珠玑
机器视觉与深度神经网络:洗去浮华,一窥珠玑
近年来机器学习、AI领域随着深度神经网络(DNN)的崛起而迎来新一波的春天,尤其最近两年无论学界还是业界,或是各大媒体,甚至文盲老百姓都言必称“智能”。关于这方面,可讨论的东西实在太多太多,我不想写成一本 ...
深度学习是否以蛮力取胜?
深度学习是否以蛮力取胜?
Vladimir Vapnik 介绍:Vladimir Vapnik 被称为统计学习理论之父,他出生于俄罗斯,1990 年底移居美国,在美国贝尔实验室一直工作到 2002 年,之后加入了普林斯顿的 NEC 实验室机器学习研究组,同时任哥伦比亚大学特 ...
特征工程 vs. 特征提取
特征工程 vs. 特征提取
“特征工程”这个华丽的术语,它以尽可能容易地使模型达到良好性能的方式,来确保你的预测因子被编码到模型中。例如,如果你有一个日期字段作为一个预测因子,并且它在周末与平日的响应上有着很大的不同,那么以这种 ...
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征
(一)HOG特征1、HOG特征:方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子。它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征。Ho ...
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?
如何简单形象又有趣地讲解神经网络是什么?
0. 分类神经网络最重要的用途是分类,为了让大家对分类有个直观的认识,咱们先看几个例子:垃圾邮件识别:现在有一封电子邮件,把出现在里面的所有词汇提取出来,送进一个机器里,机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮 ...
递归神经网络不可思议的有效性
递归神经网络不可思议的有效性
递归神经网络有一些不可思议的地方,有些时候,模型与你期望的相差甚远,许多人认为是RNNS非常难训练,那么RNNs究竟是什么呢?就有这篇文章来带给大家。递归神经网络(RNNs)有一些不可思议的地方。我仍然记得我训练 ...

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