深度学习 | 数盟社区 | Page 3
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数学不行还学AI – 神经网络平话演义(上)

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原文:Learning AI if You Suck at Math — P5 — Deep Learning and Convolutional Neural Nets in Plain English! 作者:Daniel Jeffries 翻译:Kaiser(王司图) 今天,我们要来写一个自己的Python图像识别程序。 为此我们要了解一个强大的深度学习架构——深度卷积神…

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浅说深度学习(4):增强学习

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这是本系列第四篇,这一篇中让我们一起深入学习一种让agent在环境中通过动作来最大化奖励的的机器学习方法————增强学习。 增强学习 还记得你是如何学会骑自行车的吗?一般都是大人陪在我们身边鼓励我们第一次迈出步伐,当我们摔倒时帮助我们继续骑。但是这很难解释我们到底是…

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YouTube上最受欢迎的十大机器学习视频(最新)

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虽然 YouTube 有很多不错的机器学习视频,但是很难搞清楚是否值得一看,何况每分钟上传的视频长达 300 小时。在本文中,我们整理了观看量最高的十大机器学习视频。今天这篇推送更新了之前颇受欢迎的博文(2015 年 Youtube 最受欢迎十大机器学习视频,https://goo.gl/6ElLdd)。另…

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如何用PyTorch实现递归神经网络?

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  从 Siri 到谷歌翻译,深度神经网络已经在机器理解自然语言方面取得了巨大突破。这些模型大多数将语言视为单调的单词或字符序列,并使用一种称为循环神经网络(recurrent neural network/RNN)的模型来处理该序列。但是许多语言学家认为语言最好被理解为具有树形结构的层次化词…

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2017年机器学习发展十大趋势预测,悲观还是现实?

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“分析时代”目前仍处于起步阶段,它为我们带来众多值得期待且为之兴奋的构想与承诺。在今天的文章中,BigML公司副总裁Atakan Cetinsoy将披露2017年中他眼中的机器学习技术及相关生态系统发展趋势。 每一年结束时,技术专家们总会着眼于新的十二个月,思考其熟知的技术方案将在下…

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如何从信号分析角度理解卷积神经网络的复杂机制?

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随着复杂和高效的神经网络架构的出现,卷积神经网络(CNN)的性能已经优于传统的数字图像处理方法,如 SIFT 和 SURF。在计算机视觉领域,学者们开始将研究重点转移到 CNN,并相信 CNN 是这一领域的未来趋势。但是,人们对成效卓著的 CNN 背后的机理却缺乏了解。研究 CNN 的运行机…

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如何在 TensorFlow 中用深度学习修复图像

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完成图像修复需要三步: 1. 我们首先要把图像解析成概率分布中的样本点 2. 这种解析让我们学习如何产生伪图像 3. 接着我们就能找到补全修复所需的最佳伪图像 目录 介绍 第一步:把图像解析成概率分布中的样本点 第二步:快速生成伪造图像 第三步:找到修复图…

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随机森林算法预测法官判决,准确度优于人类水平

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近日,Science 报道了一种利用最高法院数据库和随机森林算法构建的法官判决预测系统,该系统在判决预测上甚至要比法律专家还准得多。以前机器之心就曾对话过首个致力于法律服务的人工智能创业公司 Ross Intelligence,这一次是人工智能应用于法律的新进展。 「最高法院见!」唐…