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分析全球334家真正的深度学习创业公司,盘点25家AI芯片创业公司 | IEEE Fellow Chris Rowen演讲

当下,随处可见的摄像头改变了视频流和应用程序的数量,也改变了视觉算法。新智元AI WORLD 2017 世界人工智能大会,硅谷知名企业家、IEEE Fellow Chris Rowen分享了《视觉、创新和深度学习大爆炸》。

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学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会“看”(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模型架构,现代卷积网络基础(LeCun et al., 1998c)。

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【干货】AI 实践者需要掌握的10大深度学习方法:反向传播、迁移学习、梯度下降……

本文总结了10个强大的深度学习方法,包括反向传播、随机梯度下降、学习率衰减、Dropout、最大池化、批量归一化、长短时记忆、Skip-gram、连续词袋、迁移学习等,这是AI工程师可以应用于他们的机器学习问题的。

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一分钟发现一个引力透镜,天文学家使用神经网络探索宇宙

人工智能在天文学上得到许多应用:识别星系图片、分类数据、制造信息填补对宇宙的认识盲点等。此外,研究人员发现神经网络能比人类更快地分析引力透镜效应。AI有潜力成为人类探索宇宙的完美工具。

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深度学习与中文短文本分析总结与梳理

1.绪论 过去几年,深度神经网络在模式识别中占绝对主流。它们在许多计算机视觉任务中完爆之前的顶尖算法。在语音识别上也有这个趋势了。而中文文本处理,以及中文自然语言处理上,似乎没有太厉害的成果?尤其是中文短文本处理的问题上,尚且没有太成功的应用于分布式条件下的深度处理模型?(...

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神经网络与推荐系统初步简介

作者:一人 1.深度神经网络对于任何领域都是适用的 深度神经网络(Deep Neural Networks, DNN)在过去的数年已经在图像分类、语音识别、自然语言处理中取得了突破性的进展。

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TensorFlow 基本概念

一、概述 使用图(graph)来表示计算任务 在会话(Session)的上下文(context)中执行图(graph) 使用tensor表示数据 通过 变量(Variable)维护状态 使用 feed 和fetch可为任意的操作(arbitrary opertaion)赋值或者从其中获取数据;       TensorFlow使用图来表示计算任务,图中的节点被称之为op(operation的缩写),一个op获得N个Tensor,执行计算,产生N个Tensor。

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Tensorflow 相关概念

一、概述   人工智能:artificial intelligence   权重: weights   偏差:biases    图中包含输入( input)、塑形( reshape)、 Relu 层( Relulayer)、 Logit 层( Logit layer)、 Softmax、交叉熵( cross entropy)、梯度( gradient)、 SGD 训练( SGD Trainer)等部分,是一个简单的回归模型。

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Tensorflow CNN入门

一、概论   以图像识别来举例,比如我们让计算机如何识别一张猫的图片识别出猫呢?   老式的计算机视觉是如何做的呢?     比如OpenCV: 首先理解很多算法,比如如何检测线条(Edge Detection) 如何做形态学变化等 根据我们的知识, 经验, 脑洞来设计很多特征; 用这些特征去比对一张图像是不是猫。

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TensorFlow Google大会总结

一、概述   介绍TPU,需要使用XLA编译,否则没有做内部优化,无法达到加速的效果;   TPU相关的性能分析器: 二、新版本的输入库   之前TensorFlow的输入方式: feed_dict: 太过于低效 Queue:     python多线程,全局锁的问题;同样低效,而且对应其中错...

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卷积神经网络

一、概述  两种神经网络: 全连接神经网络 卷积神经网络(局部连接,相对于全连接而言)       全连接神经网络     weight太多了,导致计算量太大   pooling(池化): 特征聚集、降维(降低维度)、光滑     目的:       降低输出规模    ...

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学习笔记DL002:AI、机器学习、表示学习、深度学习,第一次大衰退

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识。如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002)。国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子。

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11月17日云栖精选夜读:继浸没液冷后,阿里再推国内首个锂电池服务器

双11购物狂欢节从2009年开始至今,每年巨大成交量的背后有数十万台服务器进行复杂的运算,处理着数亿次的交易。作为阿里巴巴集团的基础设施,数据中心、服务器、网络承担了大量的信息处理任务。阿里工程师一直从事着底层技术的研发,来提升数据处理的能力及信息的可靠性,从而使得承载着如此大数据处理能力的数据中心以及服务器持续优化达到性能最优。

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每个机器学习工程师都应该知道的基本算法

机器学习作为一门多领域交叉学科,已经存在很长时间了,但近些年才开始火热起来。本文中列出了你需要知道的机器学习领域的算法,了解这些你就可以解决在机器学习中所遇到的任何问题。但这只是个覆盖大部分基础算法的清单,并不是全部。

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机器学习算法选用指南

本文对机器学习的一些基本概念给出了简要的介绍,并对不同任务中使用不同类型的机器学习算法给出一点建议。

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介绍几个重要的算法

       在前一段时间,我看了不少的论文,里面涉及到许许多多“奇怪”的算法。最近,我又看了一些专门讲解“算法”的书籍,了解了各算法的来历、特点及应用情况等。

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TensorFlow实现神经网络入门篇

什么项目可以使用神经网络?使用神经网络的一般工作流程是什么?本文作者将在本文中一一讲述,并且在文末提供了一个TensorFlow实现的小例子,以便大家的学习入门。

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移动设备上的实时深度学习

2017年,在移动应用的深度学习方面取得了一些重大进展。2017年4月,谷歌发布了轻量级神经网络MobileNets。2017年6月,苹果公司发布了Core ML,支持在移动设备上运行机器学习模型。

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还敢说自己是TED粉吗? 连哪个演讲最爆款都不知道!

当我看到Kaggle上的TED数据集时,竟然发现观看次数极为分散:从五万到四千七百万多(平均数为100万左右)。到底是什么原因使得某些演讲独占鳌头, TED组织者和演讲者能否抓住这个秘诀制造下一个"爆款"呢? 下文中,我们尝试着从预测TED演讲的受欢迎程度出发,来分析最具影响力的因素。

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