深度学习 | 数盟社区
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未来 3~5 年,哪个方向的机器学习人才最紧缺?

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既然已经身在工业界,那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究,而会奋斗在应用领域。相较而言,工业界对人才的需求更加保守,这和学术界不同。这受限于很多客观因素,如硬件运算能力、数据安全、算法稳定性、…

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一文清晰讲解机器学习中梯度下降算法(包括其变式算法)

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本篇文章向大家介绍梯度下降(Gradient Descent)这一特殊的优化技术,我们在机器学习中会频繁用到。 前言 无论是要解决现实生活中的难题,还是要创建一款新的软件产品,我们最终的目标都是使其达到最优状态。作为一名计算机科学专业的学生,我经常需要优化各种代码,以便…

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使用反向传播训练多层神经网络的原理

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文章《Principles of training multi-layer neural network using backpropagation 》提供了直观理解反向传播的完整例子。以下是原文翻译。 文章描述采用反向传播算法训练多层神经网络的学习过程。为了说明这个过程,使用了具有两个输入和一个输出的三层神经网络,如下图所示…

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揭秘支付宝中的深度学习引擎:xNN

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本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN通过模型和计算框架两个方面的优化,解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。 本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN通过模型和计算框架两个方面的优化,解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。xNN的模型压缩工具 (xque…

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神经网络训练中,傻傻分不清Epoch、Batch Size和迭代

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作者:李亚洲 你肯定经历过这样的时刻,看着电脑屏幕抓着头,困惑着:「为什么我会在代码中使用这三个术语,它们有什么区别吗?」因为它们看起来实在太相似了。 为了理解这些术语有什么不同,你需要了解一些关于机器学习的术语,比如梯度下降,以帮助你理解。 这里简单总结…

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数据科学家必须知道的10个深度学习架构

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近年来,深度学习的发展势头迅猛,要跟上深度学习的进步速度变得越来越困难了。几乎每一天都有关于深度学习的创新,而大部分的深度学习创新都隐藏在那些发表于ArXiv和Spinger等研究论文中。 本文介绍了部分近期深度学习的进展和创新,以及Keras库中的执行代码,本文还提供了原…

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私人珍藏,九个开源的顶级深度学习项目

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 647

在过去几年,计算机科学家在人工智能(AI)方面取得了巨大的飞跃,也让人工智能技术变得越来越普遍。而深度学习无疑又是人工智能的研究热点,那么现在都有哪些最流行的开源深度学习工具?本文将为您推荐最着名的9个开源顶级深度学习项目。 1. Caffe Caffe最初由加州大学…

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解决机器学习问题有通法!看这一篇就够了

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编者按:本文来自 微信公众号“大数据文摘”(ID:BigDataDigest) ,作者:Abhishek Thakur;编译:Cathy,黄文畅,姜范波,寒小阳;36氪经授权发布。 一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化,以便于在…