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直观理解深度学习的卷积操作，超赞！
作者: 技术小能手
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在本文中，我们将逐步分解卷积操作的原理，将他与标准的全连接网络联系起来，并且探索如何构建一个强大的视觉层次，使其成为高性能的图像特征提取器。
推荐系统遇上深度学习(三)--DeepFM模型理论和实践
作者: 技术小能手
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1、背景 特征组合的挑战 对于一个基于CTR预估的推荐系统，最重要的是学习到用户点击行为背后隐含的特征组合。在不同的推荐场景中，低阶组合特征或者高阶组合特征可能都会对最终的CTR产生影响。 之前介绍的因子分解机(Factorization Machines, FM)通过对于每一维特征的隐变量内积来提取特征组合。
如何快速选择最合适的物体检测框架：一个基于深度学习物体检测算法的简单测评
作者: 塞远
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本文的主要内容来自于Google的一篇2017年的CVPR论文，“Speed/accuracy trade-offs for modern convolutional object detectors”，这篇文章从各种不同的角度比较了现今几大流行的深度学习检测算法，即Faster RCNN，SSD和R-FCN。
省钱利器！基于TensorFlow的端到端验证码识别
作者: 陋室
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最近机器学习很热，作为机器学习在图像识别方面最火的研究领域，神经网络将图像识别带入了新的高度，很多之前还只能在实验室中的理想情况下的成果，目前已经大量的运用在了实际生产环境中了，了解一些神经网络的知识，不仅能拓宽自己的视野，关键时刻这还是一种很好的省钱省力的解决方案。
以图像分割为例浅谈支持向量机(SVM)
作者: lyrichu
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1. 什么是支持向量机? 在机器学习中，分类问题是一种非常常见也非常重要的问题。常见的分类方法有决策树、聚类方法、贝叶斯分类等等。举一个常见的分类的例子。如下图1所示，在平面直角坐标系中，有一些点，已知这些点可以分为两类，现在让你将它们分类。
人工智能中卷积神经网络基本原理综述
作者: 开开心心过
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人工智能Artificial Intelligence中卷积神经网络Convolutional Neural Network基本原理综述 人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）的Deep Learning（深度学习）通过机器学习，把某一层的输出output当做下一层的输入input。
AI神经网络激活函数sigmoid及matlab的sigmf
作者: 开开心心过
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AI神经网络激活函数sigmoid及matlab的sigmf 神经网络中引入激活函数sigmoid作用是逻辑回归（logistic regression），引入非线性化。
猜画小歌技术解密！推出一天 中国网民“疯”了
作者: 技术小能手
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谷歌最近狠秀了一把存在感，前一刻还因安卓系统垄断事件被欧盟处以数十亿欧元的天价罚单，后一刻就凭借首款AI微信小程序“猜画小歌”占领了微信朋友圈。
【译】10个机器学习的JavaScript示例
作者: 雪飞鸿
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原文地址：10 Machine Learning Examples in JavaScript 在过去的每一年，用于机器学习（Machine Learning）的库在变得越来越快和易用。一直以来Python都是机器学习的首选语言，但现在几乎可将所有语言用于神经网络（neural networks），这里当然也包括JavaScript！ 近几年，Web生态系统取得了很大进步，虽然JavaScript和Node.js的性能比Python和Java略差，但它们已足够处理许多机器学习问题。
【技术短文】基于深度负相关学习的人群计数方法
作者: sigai大讲堂
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SIGAI 特邀作者：cnns 原创声明：本文为 SIGAI 原创文章，仅供个人学习使用，未经允许，不得转载，不能用于商业目的。 1. 人群计数 监控视频中的人群自动计数有着重要的社会意义和市场应用前景。
深度学习之 TensorFlow（二）：TensorFlow 基础知识
作者: 希希里之海
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1.TensorFlow 系统架构： 分为设备层和网络层、数据操作层、图计算层、API 层、应用层。其中设备层和网络层、数据操作层、图计算层是 TensorFlow 的核心层。 2.TensorFlow 设计理念： （1）将图的定义和图的运行完全分开。
深度学习之 TensorFlow（四）：卷积神经网络
作者: 希希里之海
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基础概念： 卷积神经网络（CNN）：属于人工神经网络的一种，它的权值共享的网络结构显著降低了模型的复杂度，减少了权值的数量。卷积神经网络不像传统的识别算法一样，需要对数据进行特征提取和数据重建，可以直接将图片作为网络的输入，自动提取特征，并且对图形的变形等具有高度不变形。
什么是大数据挖掘技术
作者: 风火数据
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大数据如果想要产生价值，对它的处理过程无疑是非常重要的，其中大数据分析和大数据挖掘就是最重要的两部分。在前几期的科普中，小编已经为大家介绍了大数据分析的相关情况，本期小编就为大家讲解大数据挖掘技术，让大家轻轻松松弄懂什么是大数据挖掘技术。
如何选择大数据的编程语言
作者: 风火数据
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前言 有一个大数据项目，你知道问题领域(problem domain)，也知道使用什么基础设施，甚至可能已决定使用哪种框架来处理所有这些数据，但是有一个决定迟迟未能做出：我该选择哪种语言?(或者可能更有针对性的问题是，我该迫使我的所有开发人员和数据科学家非要用哪种语言?)这个问题不会推迟太久，迟早要定夺。
AI写程序，这事可没那么简单！
作者: 【方向】
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去年年初，微软公司推出了一款名为DeepCoder的机器学习系统，同时宣称该系统具有自我编码的能力，这一举动又将人工智能的发展向前推进了一步。 正如人工智能是建立在众多机器学习或深度学习方法之上一样，DeepCoder创建的代码也是基于大量现有代码示例，研究人员通常会用这些代码进行系统的训练。
