深度學(xué)習(xí)的成長(zhǎng)史和背后算法細(xì)節(jié)

深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)，又名深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，前身是一只感知機(jī)。生于達(dá)特茅斯會(huì)議次年的ta，注定與人工智能有著不解之緣。人工智能中的各種機(jī)器...

2018-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1527 0

AI的定位和導(dǎo)航類(lèi)似于大腦的位置細(xì)胞和網(wǎng)格細(xì)胞

對(duì)空間的定位和導(dǎo)航能力，是生物的本能。早在 1971 年，UCL 的生理學(xué)教授 John O'Keefe 在大腦海馬體中，發(fā)現(xiàn)了位置細(xì)胞（Place C...

2018-05-13 標(biāo)簽：導(dǎo)航人工智能深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0

深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過(guò)程

前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN，但是對(duì)于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過(guò)程可能還是不太明白，所以這節(jié)主要通過(guò)模型的可視化來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如...

2018-05-17 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.7萬(wàn) 0

什么是遷移學(xué)習(xí)？遷移學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)方法與工具分析

人工智能競(jìng)爭(zhēng)，從算法模型的研發(fā)競(jìng)爭(zhēng)，轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng)，這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動(dòng)的，而監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)極度饑渴，需要海量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)...

2018-05-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

NVIDIA一種先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法可用于對(duì)圖像進(jìn)行編輯

研究人員表示，當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)方法成效有限，因?yàn)獒槍?duì)丟失像素的輸出必然取決于為找出丟失像素而必須提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。這就會(huì)導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)諸...

2018-05-09 標(biāo)簽：NVIDIA圖像深度學(xué)習(xí) 4996 0

深度學(xué)習(xí)遇上物理學(xué),更好地識(shí)別粒子和分析數(shù)據(jù)

一種實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的方法是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。CNN是模擬人類(lèi)視覺(jué)感知建模的。人類(lèi)用自身的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)處理圖像；CNN通過(guò)輸入層節(jié)點(diǎn)（node）來(lái)處...

2018-05-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Facebook深度學(xué)習(xí) 3372 0

深度學(xué)習(xí)庫(kù) 你只要知道這50個(gè)就夠了

Data Science Central網(wǎng)站主編、有多年數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)分析模型從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的Bill Vorhies曾撰文指出，過(guò)去一年人工智能和深度學(xué)習(xí)最...

2018-05-17 標(biāo)簽：谷歌百度Facebook 3349 0

計(jì)算機(jī)視覺(jué)中有哪些經(jīng)典的目標(biāo)跟蹤算法？

接下來(lái)總體介紹下目標(biāo)跟蹤。這里說(shuō)的目標(biāo)跟蹤，是通用單目標(biāo)跟蹤，第一幀給個(gè)矩形框，這個(gè)框在數(shù)據(jù)庫(kù)里面是人工標(biāo)注的，在實(shí)際情況下大多是檢測(cè)算法的結(jié)果，然后需...

2018-05-07 標(biāo)簽：算法跟蹤算法計(jì)算機(jī)視覺(jué) 5933 0

lobe可視化工具能建立、訓(xùn)練并安裝個(gè)性化的深度學(xué)習(xí)模型

由于在云端訓(xùn)練的速度非?？?，你能隨時(shí)得到模型表現(xiàn)的結(jié)果，計(jì)算機(jī)的速度也不會(huì)減慢。你可以通過(guò)交互圖表控制模型的精確度，理解它是如何隨時(shí)間進(jìn)行改進(jìn)的。最終它...

2018-05-07 標(biāo)簽：可視化深度學(xué)習(xí) 7717 0

深度學(xué)習(xí)的典型應(yīng)用是圖像分類(lèi)問(wèn)題

再看一張圖。這張圖中，每次在網(wǎng)絡(luò)中插入一個(gè)中間分類(lèi)層，橫軸表示插入的單個(gè)中間分類(lèi)層的位置，縱軸為相應(yīng)的最終分類(lèi)層的表現(xiàn)。我們看到，在ResNet中，插入...

2018-05-07 標(biāo)簽：圖像分類(lèi)深度學(xué)習(xí) 8938 0

谷歌、百度、英特爾、AMD、哈佛大學(xué)與斯坦福大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了新型基準(zhǔn)測(cè)試工具 MLPerf

我們期待看到 AI 行業(yè)最終會(huì)迎來(lái)怎樣的基準(zhǔn)測(cè)試前景——少數(shù)壟斷，還是百家爭(zhēng)鳴。在這樣一個(gè)年輕的市場(chǎng)當(dāng)中，相信會(huì)有很多廠(chǎng)商提供基準(zhǔn)測(cè)試工具與服務(wù)。斯坦福...

2018-05-07 標(biāo)簽：谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5038 0

我們?cè)撊绾卫斫饩矸e神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理序列數(shù)據(jù)相關(guān)任務(wù)最成功的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型（RNN）。 RNN，其結(jié)構(gòu)示意圖如下圖所示，它可以看作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種特殊類(lèi)型，隱藏單元的輸...

2018-05-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習(xí) 9994 0