深度學習 文章 進入深度學習技術(shù)社區(qū)
Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權(quán)威科普深度學習
- 借助深度學習，多處理層組成的計算模型可通過多層抽象來學習數(shù)據(jù)表征( representations)。這些方法顯著推動了語音識別、視覺識別、目標檢測以及許多其他領域(比如，藥物發(fā)現(xiàn)以及基因組學)的技術(shù)發(fā)展。利用反向傳播算法(backpropagation algorithm)來顯示機器將會如何根據(jù)前一層的表征改變用以計算每層表征的內(nèi)部參數(shù)，深度學習發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)集的復雜結(jié)構(gòu)。深層卷積網(wǎng)絡(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)處理
- 關鍵字： Nature 深度學習
深度學習概述：從感知機到深度網(wǎng)絡
- 近些年來，人工智能領域又活躍起來，除了傳統(tǒng)了學術(shù)圈外，Google、Microsoft、facebook等工業(yè)界優(yōu)秀企業(yè)也紛紛成立相關研究團隊，并取得了很多令人矚目的成果。這要歸功于社交網(wǎng)絡用戶產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大都是原始數(shù)據(jù)，需要被進一步分析處理;還要歸功于廉價而又強大的計算資源的出現(xiàn)，比如GPGPU的快速發(fā)展?！ 〕ミ@些因素，AI尤其是機器學習領域出現(xiàn)的一股新潮流很大程度上推動了這次復興——深度學習。本文中我將介紹深度學習背后的關鍵概念及算法，從最簡單的元素開始并以此為基礎進行下一步構(gòu)建。
- 關鍵字： 深度學習
深度學習(Deep Learning)算法簡介
- 深度(Depth) 從一個輸入中產(chǎn)生一個輸出所涉及的計算可以通過一個流向圖(flow graph)來表示：流向圖是一種能夠表示計算的圖，在這種圖中每一個節(jié)點表示一個基本的計算并且一個計算的值(計算的結(jié)果被應用到這個節(jié)點的孩子節(jié)點的值)?？紤]這樣一個計算集合，它可以被允許在每一個節(jié)點和可能的圖結(jié)構(gòu)中，并定義了一個函數(shù)族。輸入節(jié)點沒有孩子，輸出節(jié)點沒有父親。 這種流向圖的一個特別屬性是深度(depth)：從一個輸入到一個輸出的最長路徑的長度。 傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡能夠被看做擁有等于層數(shù)的深度
- 關鍵字： 深度學習
2016AI巨頭開源IP盤點 50個最常用的深度學習庫
- Data Science Central網(wǎng)站主編、有多年數(shù)據(jù)科學和商業(yè)分析模型從業(yè)經(jīng)驗的Bill Vorhies曾撰文指出，過去一年人工智能和深度學習最重要的發(fā)展不在技術(shù)，而是商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變——所有巨頭紛紛將其深度學習IP開源。 毋庸置疑，“開源浪潮”是2016年人工智能領域不可忽視的一大趨勢，而其中最受歡迎的項目則是谷歌的深度學習平臺TensorFlow。下文就從TensorFlow說起，盤點2016年AI開源項目，最后統(tǒng)計了Github最常用深度學習開源項目
- 關鍵字： 谷歌 深度學習
王馥芳：面向機器人的大規(guī)模知識引擎
- 近年來，隨著計算機和網(wǎng)絡技術(shù)的快速發(fā)展，諸多大規(guī)模知識引擎的創(chuàng)建在很大程度上改變了人類的知識共享和表征生態(tài)。受此啟發(fā)，美國康奈爾大學和斯坦福大學的一些學者通過多模態(tài)大數(shù)據(jù)挖掘，創(chuàng)建了一種新的、主要面向機器人的、同時能供任何要執(zhí)行任務的設備自由訪問的大規(guī)模知識引擎：機器人大腦（RoboBrain）。機器人大腦：面向機器人的大規(guī)模知識引擎在面向人類的知識數(shù)據(jù)庫中，信息搜索是一件簡單的事情，我們只需在電腦或移動終端上輸入幾個字就可以得到答案，在很多情況下，模糊和缺省檢索也能解決問題。但是，對于機器人來說事情就沒
- 關鍵字： 機器人大腦 深度學習 人工智能
深度學習介紹
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