深度学习 | 数盟
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PyTorch经验指南:技巧与陷阱

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 259

项目地址:https://github.com/Kaixhin/grokking-pytorch PyTorch 是一种灵活的深度学习框架,它允许通过动态神经网络(例如利用动态控流——如 if 语句或 while 循环的网络)进行自动微分。它还支持 GPU 加速、分布式训练以及各类优化任务,同时还拥有许多更简洁的特性。以…

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轻松看懂机器学习!3个案例详解聚类、回归、分类算法

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 262

机器学习,一言以蔽之就是人类定义一定的计算机算法,让计算机根据输入的样本和一些人类的干预来总结和归纳其特征和特点,并用这些特征和特点和一定的学习目标形成映射关系,进而自动化地做出相应反应的过程。 这个反应可能是做出相应的标记或判断,也可能是输出一段内容——图片…

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手把手教你用Python进行Web抓取(附代码)

- 文章,基础架构,数据挖掘,深度学习 - 阅 256

本教程以在Fast Track上收集百强公司的数据为例,教你抓取网页信息。 作者:Kerry Parker 翻译:田晓宁 本教程以在Fast Track上收集百强公司的数据为例,教你抓取网页信息。 作为一名数据科学家,我在工作中所做的第一件事就是网络数据采集。使用代码从网站收集数据…

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电商搜索算法技术的演进

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 238

青峰老师带你回顾搜索算法技术的发展之路。 作者简介:青峰,搜索推荐算法技术负责人,阿里巴巴研究员 一 、淘宝搜索的一些特点 淘宝有几十亿商品,挂靠在几千个叶子类目,上百个一级类目,十几个行业下面。如何能让用户找到符合意图的商品,是淘宝搜索需要解决的首要问题…

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如何理解深度学习的优化?通过分析梯度下降的轨迹

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 229

深度学习很大程度上仍是一个黑箱,但研究者一直没有停下理解它的步伐。普林斯顿高等研究院的研究者 Nadav Cohen 近日发文介绍了理解深度学习优化的进展以及他们近期在这方面的一项研究成果。 神经网络优化本质上是非凸的,但简单的基于梯度的方法似乎总是能解决这样的问题。…

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1460万个目标检测边界框:谷歌开源Open Images V4数据集

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 228

Open Images 是谷歌开源的一个大型数据集,包含大约 900 万张图像,这些图像用图像级别的标签和目标边界框进行了标注。最近,谷歌发布了该数据集的第四个版本——Open Images V4,图像数量增加到 920 万,其训练集包含 1460 万个边界框,用于标识从属于 600 个目标类别的…

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浅谈深度学习的技术原理及其在计算机视觉的应用

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 283

目前,深度学习几乎成了计算机视觉领域的标配,也是当下人工智能领域最热门的研究方向。计算机视觉的应用场景和深度学习背后的技术原理是什么呢?下面让我们来一探究竟。 计算机视觉的应用 什么是计算机视觉呢?形象地说,计算机视觉就是给计算机装上眼睛(照相机)和大脑(算法),…

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七个不容易被发现的生成对抗网络(GAN)用例

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 326

像许多追随AI发展的人一样,我无法忽略生成建模的最新进展,尤其是图像生成中生成对抗网络(GAN)的巨大成功。看看下面这些样本:它们与真实照片几乎没有区别! 从2014年到2018年,面部生成的进展也非常显着。 这些结果让我感到兴奋,但我内心总是怀疑它们是否真的有用且广…