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易建基于本体的行业知识图谱构建技术研究 在旅游、金融行业应用初具成效

- 文章,深度学习 - 阅 189

知识图谱以其强大的语义处理能力和开放组织能力,为互联网时代的知识化组织和智能应用奠定了基础,其应用趋势也从通用领域走向行业领域。许多行业为了应对大数据应用的不同挑战,借助知识图谱,实现不同的业务需求,实现了通用和行业应用“百花齐放”的局面。 本期笔者采…

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一文带你读懂机器学习和数据科学的决策树

- 文章,深度学习 - 阅 198

决策树是一类非常强大的机器学习模型,在高度可解释的同时又在许多任务中有非常良好的表现。 决策树在ML模型的特殊之处在于它清晰的信息表示结构。 决策树通过训练学到的“知识”直接形成层次结构。 知识结构以这样的方式保存和显示,即使非专家也可以容易地理解。 生活中的决策树…

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图神经网络概述第三弹:来自IEEE Fellow的GNN综述

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 231

图神经网络(GNN)热度持续上升,之前我们曾介绍了清华两篇综述论文,参见:深度学习时代的图模型,清华发文综述图网络,和清华大学图神经网络综述:模型与应用。最近,IEEE Fellow、Senior Member 和 Member Zonghan Wu 等人又贡献了一篇图神经网络综述文章。这篇文章介绍了 GNN…

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机器学习的教训:5家公司分享的错误经验

- 文章,编程语言,深度学习 - 阅 296

机器学习是当下的热门技术之一,许多业务和技术高管都在争相了解他们的组织可以如何参与其中。如果操作得当,机器学习可以帮助您创建更有效的销售和营销活动,改进财务模型,更轻松地检测欺诈,提高设备的预测性维护,好处不一而足。 但是机器学习也可能会出严重的错误,让…

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为什么让GAN一家独大?Facebook提出非对抗式生成方法GLANN

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 220

生成对抗网络(GAN)在图像生成方面已经得到了广泛的应用,目前基本上是 GAN 一家独大,其它如 VAE 和流模型等在应用上都有一些差距。尽管 wasserstein 距离极大地提升了 GAN 的效果,但其仍在理论上存在训练不稳定和模式丢失的问题。Facebook 的两位研究者近日融合了两种非对抗…

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舍弃Python,为什么知乎选用Go重构推荐系统?

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 343

  作者:孙付伟知乎从问答起步,已逐步成长为一个大规模的综合性知识内容平台,截止目前,用户数突破 2.2 亿,有超过 3000 万的问题被提出,并获得超过 1.3 亿个回答。同时,知乎内还沉淀了数量众多的优质文章、电子书以及其它付费内容。 因此,在链接人与知识的路径中,…

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Keras之父:大多数深度学习论文都是垃圾,炒作AI危害很大

- 文章,深度学习 - 阅 284

深度学习Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet撰写了一本深度学Python教程实战书籍《Python深度学习》,书中介绍了深度学习使用Python语言和强大Keras库,详实新颖。 近日,François Chollet接受了采访,就“深度学习到底是什么”、“Python为何如此广受欢…

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转行如何开启机器学习之旅?

- 文章,深度学习 - 阅 260

前言 在 2016 年 3 月,随着 AlphaGo 打败了李世乭,人工智能开始大规模的进入人们的视野。不仅是互联网的工程师们很关注人工智能的发展,就连外面的吃瓜群众也开始关注人工智能对日常生活的影响。随着人脸识别能力的日益增强,个性化新闻推荐 App 的横行天下,TensorFlow…