我的2017年文章汇总——深度学习篇

简介: 2017快过完了,大家过去一年收获如何?不管怎样,保持好心态,未来不迎,当下不杂,既过不恋。 近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍,包括:“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。

2017快过完了,大家过去一年收获如何?不管怎样,保持好心态,未来不迎,当下不杂,既过不恋。

近期准备把过去一年写的文章按照分类重新整理推送一遍,包括:“分布式”、“机器学习”、“深度学习”、“NLP”、“Java深度”、“Java并发核心”、“JDK源码”、“Tomcat内核”。

本篇推送深度学习相关文章。

LSTM神经网络

GRU神经网络

循环神经网络

卷积神经网络

深度学习的seq2seq模型

TensorFlow构建循环神经网络

TensorFlow实现seq2seq

谈谈谷歌word2vec的原理

如何用TensorFlow训练词向量

如何用TensorFlow训练聊天机器人(附github)

TensorFlow训练Logistic回归

TensorFlow训练单特征和多特征的线性回归

深度学习的Attention模型

=============广告时间===============

鄙人的新书《Tomcat内核设计剖析》已经在京东销售了,有需要的朋友可以购买。感谢各位朋友。

为什么写《Tomcat内核设计剖析》

=========================

欢迎关注:

这里写图片描述

目录
相关文章
|
30天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 算法
探索深度学习在图像识别中的应用
【2月更文挑战第29天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域前进的关键力量。本文旨在探讨深度学习技术在图像识别任务中的应用及其带来的变革。我们将从卷积神经网络(CNN)的基础结构出发,分析其在图像处理中的优势,并深入讨论几种改进的深度学习模型,如循环神经网络(RNN)和生成对抗网络(GAN)。此外,本文还将评估深度学习在解决实际问题时面临的挑战,以及未来研究的可能方向。
10 1
|
1月前
|
机器学习/深度学习 数据采集 监控
深度学习在图像识别中的应用及挑战
【2月更文挑战第25天】 在数字时代,图像识别技术已变得无处不在,从社交媒体的自动图片标记功能到自动驾驶车辆的视觉系统。深度学习,一种模仿人脑处理信息方式的机器学习算法,已成为推动这一领域前进的主要力量。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用及其面临的主要挑战,包括数据偏差问题、模型泛化能力以及对抗性攻击等。
|
1天前
|
机器学习/深度学习 算法 自动驾驶
深度学习在图像识别中的应用与挑战
【4月更文挑战第18天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已经成为计算机视觉领域的核心技术之一。尤其是在图像识别任务中,深度学习模型已经取得了显著的成果。然而,尽管取得了很多成功,但深度学习在图像识别领域仍然面临着一些挑战,如数据不平衡、模型泛化能力不足等。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用及其面临的挑战,并对未来可能的发展趋势进行展望。
|
6天前
|
机器学习/深度学习 数据采集 算法
深度学习在语音识别方面的应用
【4月更文挑战第8天】
19 3
深度学习在语音识别方面的应用
|
12天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 监控
探索深度学习在图像识别中的应用及挑战
【4月更文挑战第7天】 随着人工智能技术的飞速发展,深度学习已成为推动计算机视觉领域进步的核心动力。本文旨在深入剖析深度学习技术在图像识别任务中的应用及其所面临的诸多挑战。首先,我们将回顾深度学习的基本原理和关键技术,特别是卷积神经网络(CNN)在图像处理中的作用。其次,文章将探讨当前深度学习模型在图像识别领域的创新应用,包括面部识别、物体检测、场景理解等方面。最后,我们将分析深度学习在图像识别上遇到的挑战,如数据集偏差、模型泛化能力、对抗性攻击等,并对未来可能的解决方案进行展望。本文不仅为研究者提供了深度学习在图像识别方面的研究进展,也为相关领域的实践者指出了潜在的问题与发展方向。
|
12天前
|
机器学习/深度学习
深度学习在图像识别中的应用和挑战
【4月更文挑战第7天】 随着科技的进步,深度学习已经在许多领域中得到广泛应用,其中图像识别是最为突出的一个。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用,以及面临的主要挑战。我们将详细介绍卷积神经网络(CNN)在图像识别中的关键作用,以及如何通过训练提高其准确性。同时,我们也将讨论深度学习在图像识别中面临的主要挑战,包括数据偏见、模型解释性等问题。
|
19天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 自然语言处理
利用深度学习进行自然语言处理的最新进展
自然语言处理(NLP)是人工智能领域的一个重要分支,近年来,深度学习技术的发展为NLP带来了革命性的进步。本文将介绍最新的深度学习技术在NLP领域的应用,包括文本分类、情感分析、语义理解等方面的进展和实践经验。
|
21天前
|
机器学习/深度学习 人工智能 计算机视觉
深度学习在图像识别中的应用及其挑战
随着人工智能技术的飞速发展,深度学习在图像识别领域取得了显著的成果。然而,尽管深度学习模型在图像识别任务中表现出色,但它们仍面临着一些挑战,如数据不平衡、计算资源消耗和对抗性攻击等。本文将探讨深度学习在图像识别中的应用,分析其面临的挑战,并提出可能的解决方案。
|
1月前
|
机器学习/深度学习 监控 自动驾驶
深度学习在图像识别中的应用探索
【2月更文挑战第13天】 本文从一个独特的视角出发,探讨了深度学习技术在图像识别领域的应用与发展。文章首先简要回顾了深度学习的基本原理和图像识别的基础知识,接着通过实际案例分析,阐述了深度学习技术如何有效提高图像识别的准确性和效率。文章不仅介绍了当前深度学习在图像识别中的主要技术挑战,还展望了未来的发展方向,为读者提供了一种全新的理解视角和思考深度学习在图像识别应用中的可能性。
13 3
|
2月前
|
机器学习/深度学习 搜索推荐 PyTorch
基于Pytorch深度学习的脑肿瘤分类识别
基于Pytorch深度学习的脑肿瘤分类识别
68 0