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阿里OCR-图像文字的识别和理解

2018云栖大会上海峰会,阿里巴巴图像高级算法专家王永攀对阿里OCR-文字识别技术解读和应用实例分享。OCR的本质是识别图片中的文字,即在复杂的图片背景下对所需目标文字进行识别提取。主要从什么是OCR、OCR算法和读光产品及其应用进行了介绍。展示阿里OCR在文字识别中强大的应用。

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阿里云机器学习PAI-提高数据的运营效率

2018云栖大会上海峰会,阿里云机器学习高级产品专家刘吉哲对阿里云机器学习PAI 服务与案例进行了讲述,机器学习PAI是阿里的一个计算平台,通过对底层的分布式算法封装,提供拖拉拽的可视化操作环境。让数据挖掘的创建过程像搭积木一样简单。

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知识图谱的独特之处——深度学习无法解决的人工智能

2018云栖大会上海峰会,阿里云高级算法专家林奈对特定领域知识图谱的构建及应用案例进行讲述,最近几年知识图谱有一些过气,但是由于一些知识性问题深度学习解决不了,所以知识图谱又开始慢慢的发展起来。本文主要介绍知识图谱和深度学习的不同,以及知识图谱的架构构建和知识引擎的应用。

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七牛云的秘诀:数据>智能>未来

视频交互方式拍摄能力的飞速发展带来了前所未有的用户视觉体验,云计算在视觉领域的逐渐成熟给视频行业带来了更多的创新机遇,在2018云栖大会上海峰会上,七牛云人工智能实验室负责人彭垚分享了如何构建一套体系化的视频图像创新云服务操作系统,详细的讲解了人工智能在视频云领域的创新体系设计与实践。

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蚂蚁金服2018ATEC高校技术论坛圆满结束,来看现场的AI技术吧!

小蚂蚁说: 从6月6日开始,蚂蚁金服在全国范围内举办了2018 ATEC高校技术论坛巡回演讲活动。为期两周的巡回活动中,蚂蚁金服技术专家团队先后走进哈尔滨、北京、上海、南京等地高校,结合蚂蚁金服AI实际案例,与学界研究者共同探讨人工智能在金融领域的应用研究课题。

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损失函数减肥用,神经网络调权重(深度学习入门系列之六)

有人开玩笑说,男人有两大烦恼:一是把别人的肚子搞大了,二是把自己的肚子搞大了。对于后者,除了减(jian)肥(shen),似乎别无他法。可你知道吗?这减肥背后的机理,和前馈神经网络利用损失函数,来反向调节各个神经元之间的连接权重,其实是一样一样的。为啥咧?

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紧跟科技步伐!全面剖析 助力云上Hadoop-EMR新特性

摘要:在大数据上云特惠活动系列直播中,来自阿里巴巴的产品专家雷彪为现场的听众带来了《助力云上Hadoop-EMR新特性解读与展望》的精彩分享。在本次分享中,他重点介绍了来自阿里云的产品EMR,运维方如何进行大数据的良好管理,EMR在哪些方面进行了性能的增强,具有哪些新的能力以及对EMR未来的展望。

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开放数据平台、助力国家实验室:盘点默默耕耘在数据科学领域的清华力量

随着发展大数据、人工智能上升为国家战略,数据科学这一领域的计算技术不断突破,科研成果不断涌现。在这一时代浪潮之中,清华大学作为顶尖学府也在默默耕耘和奉献,为行业培育了众多杰出人才,并推动了跨学科的教学与科研交叉融合,打造了“政产学研用”平台,孵化了众多大数据/AI赋能产业的项目,在行业内具有举足轻重的地位,为推动大数据和人工智能的技术落地、产业发展做出了巨大贡献。

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循环递归RNN,序列建模套路深(深度学习入门系列之十三)

一部电影, 看了20分钟,发现是部烂片,这时的你会不会中途退场?如果退场了,那么恭喜你,因为你具备了与阿尔法狗一样的“马尔科夫链思维”。如果不退场,那也恭喜你,因为你是一个真人类。你看看,“套路”很深的循环神经网络(RNN),就是这样模仿你的!

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激活引入非线性,池化预防过拟合(深度学习入门系列之十二)

斑点的青蛙为何会被视为异类,四脚的壁虎又为何被视为同族?它们背后隐藏着怎样的“机器学习”原理?它们的关系是如何曲折“激活”这一系列复杂矛盾的?它们又是如何“池化”特征,“全连接”彼此,以便达到“各回各家,各找各妈”的分类?敬请关注本节关于激活层,池化层及全连接层的相关内容。

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局部连接来减参,权值共享肩并肩(深度学习入门系列之十一)

《战狼2》中吴京的那句“那他妈是以前!”令人热血沸腾。在以前,全连接网络的扩展性很差,原因就在于它难以承受参数太多之痛。但当卷积神经网络兴起后,我们也可以说一句,“那他妈是以前!”因为现在我们有了“局部连接”和“权值共享”。来,看看它们是如何工作的吧?

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卷地风来忽吹散,积得飘零美如画(深度学习入门系列之十)

“此情可待成追忆”。可“记忆”到底是什么?如果我告诉你,“记忆”就是一种“卷积”,你可别不信。卷积并不神秘,它就在你我的生活中,它就在深度学习里!这可能是史上最通俗易懂的关于“卷积”介绍文章,不信你就进来瞅瞅呗。

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全面连接困何处,卷积网络见解深(深度学习入门系列之九)

低级动物的眼睛多长在两侧,这样视野广阔,便于避险。而人类的双眼只长在一面,视野有死角,安全难保障,可为什么只有人类“高级”起来,进化成为这个地球的主宰呢?进一步地,是广而肤浅好呢,还是深而专注佳呢?再进一步,这和卷积神经网络又有啥关系?进来瞅瞅呗,历史会告诉你答案。

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BP算法双向传,链式求导最缠绵(深度学习入门系列之八)

说到BP(Back Propagation)算法,人们通常强调的是反向传播,其实它是一个双向算法:正向传播输入信号,反向传播误差信息。接下来,你将看到的,可能是史上最为通俗易懂的BP图文讲解,不信?来瞅瞅并吐吐槽呗!

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山重水复疑无路,最快下降问梯度(深度学习入门系列之七)

“天下武功,唯快不破”。欲速览无限风光,必攀险峰;欲速抵山底幽谷,则必滚陡坡。这滚山坡的道理,其实就是梯度递减策略,而梯度递减策略,则是BP算法成功背后的“男(ji)人(chu)”。想知道为啥,来一探究竟呗!

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Hello World感知机,懂你我心才安息 (深度学习入门系列之五)

感知机,就如同神经网络(包括深度学习)的“Hello World”。如果不懂它,就如同“为人不识陈近南,便称英雄也枉然”一样尴尬。当感知机可以模拟人类的感知能力,当它能够明辨与或非,但它最大的“疑惑”就是“异或”。难道机器领域也只能是异性才能有结果吗?

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“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四)

王国维说过人有三重境界,对应的,“机器学习”也有三大类不同算法,而有着“中庸之道”的半监督学习可能就是未来机器学习的大趋势,它一步一步地走“像”人类!

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神经网络不胜语, M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)

“那些在个人设备里,谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人,总有一天会成为我们的霸主!”在“忍无可忍,无需再忍”这句俗语背后,也隐藏中神经网络常用的“激活函数”和“卷积”的概念。知其道,用其妙,THIS IS HOW!

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一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)

当你和女朋友在路边手拉手一起约会的时候,你可曾想,你们之间早已碰撞出了一种神秘的智慧–深度学习。恋爱容易,相处不易,不断磨合,打造你们的默契,最终才能决定你们是否在一起。深度学习也一样,输入各种不同的参数,进行训练拟合,最后输出拟合结果。 恋爱又不易,且学且珍惜!

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人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)

现在的人工智能,大致就是用“硅基大脑”模拟或重现“碳基大脑的过程”。那么,在未来会不会出现“碳硅合一”的大脑或者全面超越人脑的“硅基大脑”呢?专家们的回答是“会的”。而由深度学习引领的人工智能,正在开启这样的时代。

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