深度學(xué)習(xí)中最常見的10個(gè)方法盤點(diǎn)

在過去十年中，人們對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的興趣激增。幾乎每天，我們都可以在各種各樣的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程、行業(yè)會(huì)議、華爾街日?qǐng)?bào)等等看到有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的討論。在所有關(guān)于機(jī)器學(xué)...

2018-10-05 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 5k 0

深度學(xué)習(xí)在視頻通信系統(tǒng)的應(yīng)用

眾所周知，深度學(xué)習(xí)在實(shí)時(shí)視頻通信端到端系統(tǒng)里有很多的應(yīng)用，比如說我們用它做超分辨率，能取得比較好的效果；我們用它做圖像恢復(fù)，也能取得比較好的效果。如果說...

2018-10-05 標(biāo)簽：通信深度學(xué)習(xí) 3.2k 0

如何利用我們擁有的共享資源來高效快速地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型

請(qǐng)注意：TensorFlow 團(tuán)隊(duì)一直在開發(fā)另一項(xiàng)很酷的新功能（在我寫這篇文章時(shí)，該功能仍處于 Master 階段），使用這項(xiàng)新功能，您只需多輸入幾行代...

2018-10-04 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)TensorFlow 4.3k 0

首款自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)模型壓縮框架——PocketFlow

超參數(shù)優(yōu)化（hyper-parameter optimization）組件：多數(shù)開發(fā)者對(duì)模型壓縮算法往往不甚了解，但超參數(shù)取值對(duì)最終結(jié)果往往有著巨大的影...

2018-10-04 標(biāo)簽：騰訊深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

對(duì)深度遷移學(xué)習(xí)的當(dāng)前研究進(jìn)行了回顧和分類

定義 1：（遷移學(xué)習(xí)）。給定一個(gè)基于數(shù)據(jù) Dt 的學(xué)習(xí)任務(wù) Tt，我們可以從 Ds 中獲取對(duì)任務(wù) Ts 有用的知識(shí)。遷移學(xué)習(xí)旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉(zhuǎn)換 Ds 和...

2018-09-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 8.1k 0

你需要知道的深度學(xué)習(xí)的10個(gè)方法

乎每天，我們都可以在各種各樣的計(jì)算機(jī)科學(xué)課程、行業(yè)會(huì)議、華爾街日?qǐng)?bào)等等看到有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)的討論。

2018-09-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0

移動(dòng)端的深度學(xué)習(xí)正在風(fēng)起云涌,華為的芯片帶來的強(qiáng)大智能能力

這一趨勢(shì)帶來了去中心化機(jī)器學(xué)習(xí)的迅速發(fā)展，這種新的機(jī)制可以將訓(xùn)練數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在很多的節(jié)點(diǎn)中，并協(xié)同工作來為問題找到合適的解決方案。設(shè)備端的機(jī)器學(xué)習(xí)與此類似，...

2018-09-17 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.4k 0

學(xué)習(xí)過程中需要必備的線性代數(shù)知識(shí)

在深度學(xué)習(xí)中我們比較關(guān)注以下幾個(gè)數(shù)集，?、? 和?。? 表示正整數(shù)集（1,2,3，...）。 ? 表示整數(shù)集，它包含了正值、負(fù)值和零值。 ? 表示可以由...

2018-10-04 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Python深度學(xué)習(xí) 5.3k 0

人工智能靈魂注入，燃燒你的卡路里——2018，你AI了嗎！？

運(yùn)用彈性網(wǎng)絡(luò)（一種正則化回歸方法），消除了非重要協(xié)變量，保留了相關(guān)變量，非常適用于從該研究圖像數(shù)據(jù)集中提取的高維（n?=?4096）特征向量。彈性網(wǎng)絡(luò)的...

2018-09-16 標(biāo)簽：圖像處理人工智能深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

如何通過引入深度學(xué)習(xí)提高客服系統(tǒng)效率，以及如何擴(kuò)展Spark工作流封裝TensorFlow模型

深度學(xué)習(xí)給包括機(jī)器翻譯、語音識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解在內(nèi)的眾多的領(lǐng)域帶來了變革，并在特定任務(wù)上取得了和人類相當(dāng)乃至超過人類的表現(xiàn)。因此，深度學(xué)習(xí)看...

2018-09-24 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 3.6k 0

人工智能AI芯片真的來了嗎？是宣傳噱頭還是發(fā)展趨勢(shì)？

隨著AlphaGo的誕生，“深度學(xué)習(xí)”日益普及，人工智能開始從智能化工具向智能機(jī)器進(jìn)軍。原有的MCU已無法滿足深度學(xué)習(xí)的高速海量數(shù)據(jù)運(yùn)算要求，AI芯片便...

2018-09-24 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)AI芯片 5.5k 0

深度學(xué)習(xí)制作音樂時(shí)存在某些邏輯上的問題

在研究二者的關(guān)系之前，讓我們首先對(duì)這一問題下個(gè)定義。我最初開始這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，只是單純想用深度學(xué)習(xí)生成流行音樂。然后我就接觸到了LSTMs，這是一種特殊的循...

2018-09-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4.5k 0

GAN原理及其在半監(jiān)督學(xué)習(xí)中的意義

GAN有兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)組成。第一個(gè)網(wǎng)絡(luò)創(chuàng)建世界的內(nèi)在版本（即通常房子是什么樣的）：這稱為生成模型（G），基本上它基于一切數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)，因?yàn)樗恍枰獦?biāo)簽，只需要數(shù)據(jù)...

2018-09-24 標(biāo)簽：圖像GAN深度學(xué)習(xí) 1.0萬 0

基于DensePose的姿勢(shì)轉(zhuǎn)換系統(tǒng)，僅根據(jù)一張輸入圖像和目標(biāo)姿勢(shì)

DensePose 是 Facebook 研究員 Natalia Neverova、Iasonas Kokkinos 和法國 INRIA 的 R?za ...

2018-09-24 標(biāo)簽：圖像深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

一種遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在FPGA平臺(tái)上的實(shí)現(xiàn)方案詳解

近十年來，人工智能又到了一個(gè)快速發(fā)展的階段。深度學(xué)習(xí)在其發(fā)展中起到了中流砥柱的作用，盡管擁有強(qiáng)大的模擬預(yù)測能力，深度學(xué)習(xí)還面臨著超大計(jì)算量的問題。在硬件...

2018-09-12 標(biāo)簽：FPGA深度學(xué)習(xí) 2.6k 0

基于Unrolling的深度方法及應(yīng)用

為了更深刻理解深度網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)特點(diǎn)，我們首先比較一下傳統(tǒng)模型驅(qū)動(dòng)的思路和端到端學(xué)習(xí)深度網(wǎng)絡(luò)建模方法的區(qū)別與聯(lián)系。具體來說：模型驅(qū)動(dòng)方法通常首先利用領(lǐng)域知識(shí)...

2018-09-12 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

AI在汽車電子中的應(yīng)用：如何利用深度學(xué)習(xí)保證汽車安全

在未來的某個(gè)時(shí)候，人們必定能夠相對(duì)自如地運(yùn)用人工智能，安全地駕車出行。這個(gè)時(shí)刻何時(shí)到來我無法預(yù)見；但我相信，彼時(shí)“智能”會(huì)顯現(xiàn)出更“切實(shí)”的意義。

2018-09-12 標(biāo)簽：轉(zhuǎn)換器ai深度學(xué)習(xí) 7.3k 0