深度学习 | 数盟 | Page 51
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干货分享 | 深度学习零基础进阶大法!

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pixabay 编者按:新手上路都会有一个疑问,如果自己没有相关基础,如何学习晦涩的专业知识?此前雷锋网编译了《从0到1:我是如何在一年内无师自通机器学习的?》,这篇文章讲述了 Per Harald Borgen 的自学历程。而关于深度学习,GitHub的 songrotek 同样有话要说。原文…

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机器学习和神经科学:你的大脑也在进行深度学习吗?

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作者:Mon1st 导语 深度学习的灵感起源可能是神经科学,但近年来的发展毫无疑问已经自成一派,(几乎)与神经科学无关了。机器学习专家们感兴趣的是如何进一步优化他们的算法;神经科学家们则更想知道人脑,而非深度网络们,是如何工作的。 这一 “大脑电路” 图像同时被计算…

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注意力机制(Attention Mechanism)在自然语言处理中的应用

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近年来,深度学习的研究越来越深入,在各个领域也都获得了不少突破性的进展。基于注意力(attention)机制的神经网络成为了最近神经网络研究的一个热点,本人最近也学习了一些基于attention机制的神经网络在自然语言处理(NLP)领域的论文,现在来对attention在NLP中的应用进行一…

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雾霾太重?深度神经网络教你如何图像去雾

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作者:蔡博伦 来源:雷锋网 导读 北京城被中度污染天气包围,到处都是灰蒙蒙一片——雾霾天又来了。从11日起,雾霾天气就开始出现,根据北京环境监测中心最新预报,这一轮雾霾短期内不会明显好转,尤其是今明两天,北京空气质量维持在4级中度污染,雾霾会一直持续到本周日。 …

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深度学习三大硬件+四大学习库基准测试对比,指标全面呈现

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来源:新智元 购买用于运行深度学习算法的硬件时,我们常常找不到任何有用的基准,唯一的选择是买一个GPU然后用它来测试。现在市面上性能最好的GPU几乎都来自英伟达,但其中也有很多选择:是买一个新出的TITAN X Pascal还是便宜些的TITAN X Maxwell,又或是GTX 1080?本文中我…

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Graph 卷积神经网络:概述、样例及最新进展

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作者:Thomas Kipf 来自: 新智元 Graph Convolutional Network(GCN)是直接作用于图的卷积神经网络,GCN 允许对结构化数据进行端到端的学习,也即输入可以是任意大小和形状的图。本文介绍 GCN 最新进展,讨论各种方法的优势和缺陷。GCN 未来如何拓展用于解决特定类型的问题,…

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关于深度学习的框架、特征和挑战

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作者:Liran Bar 来自: 集微网 在嵌入式系统上的深度学习 随着人工智能 (AI) 几乎延伸至我们生活的方方面面,主要挑战之一是将这种智能应用到小型、低功耗设备上。这需要嵌入式平台,能够处理高性能和极低功率的极深度神经式网络 (NN)。然而,这仍不足够。机器学习开发商需…

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如何让机器获得幽默感——Google图学习技术揭秘

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作者:Sujith Ravi 译者: KK4SBB 近些年来,机器学习技术取得了巨大的进步,使得计算机系统能够解决复杂的现实问题。其中一项先进技术就是由Google研究院的Expander组开发的大规模、基于图的机器学习平台。基于图的机器学习是一款功能强大的工具,被广泛用于我们日常接触到的…