翻译小组 关注
手机版

机器学习利器——决策树和随机森林

机器学习是当下最火的领域,本文通过一个小例子介绍了其核心算法:决策树和随机森林。

云栖社区 算法 机器学习 随机森林 决策树

会玩超级玛丽,机器学习能有多难?

小白也能看懂机器学习?这篇文章用超级玛丽的原理教会你,到底什么是机器学习,让尖端科技不再艰深难懂。

机器学习 HTTPS 人工智能

如何利用深度学习诊断心脏病

本文探讨的是开发一个能够对心脏磁共振成像(MRI)数据集图像中的右心室自动分割的系统。到目前为止,这主要是通过经典的图像处理方法来处理的。而现代深度学习技术有可能提供更可靠、更自动化的解决方案。

深度学习 架构 算法 HTTPS http

Python高性能计算库——Numba

在计算能力为王的时代,具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如:Numpy,本文介绍了一个新的Python库——Numba, 在计算性能方面,它比Numpy表现的更好。

python 函数 模块 高性能 数组 Numba

用TensorFlow和TensorBoard从零开始构建ConvNet(CNN)

Tensorflow作为当下最流行的深度学习框架,实现ConvNet(CNN)自然是轻而易举,但是本文创造性的使用的TensorBoard来...

云栖社区 深度学习 神经网络 CNN

神经网络中的造物者-GANs

人工智能正在成为一种创造性的力量,本篇文章介绍了GANs的由来和应用,并且探寻GANs在人工智能中的重要意义。

云栖社区 深度学习 机器学习 HTTPS 生成器 神经网络 GANs 生成对抗网络

机器学习的入门“秘籍”

机器学习已经成为当下最火热的技术之一,对于初学者来说,如何快速入门机器学习是至关重要的。本文属于入门级宝典,高手请绕道!

云栖社区 python 深度学习 算法 神经网络

LSTM的“前生今世”

本文介绍了LSTM的发展历史,并且深入浅出的介绍了LSTM的核心思想(无非就是几个高深莫测的公式),作者通过图形化的方法解释了公式,使得核心...

模块 神经网络 语言模型

一步一步带你用TensorFlow玩转LSTM

LSTM在解决很多实际问题上效果非常好,通过本文你可以了解到在TensorFlow中,如何实现基本的LSTM网络。

input 神经网络

人工智能在细分及新兴领域的应用

深度学习算法在学习和预测方面的能力为实现人工智能应用打开了大门。如今,AI也在其他领域产生了深远的影响。在这篇文章中,我们将讨论AI在一些细分领域方面的应用。

算法 HTTPS http 人工智能 机器人

教机器写代码:增强拓扑进化网络(NEAT)

NEAT的意思是“增强拓扑进化网络”,它描述了在进化过程中受遗传修饰启发的自学习机器的算法概念,不妨看看它是如何教机器写代码的。

算法 函数 http

关于机器学习你必须了解的十个真相

作者从非专业人士的角度对人工智能常见的误解进行了解释说明。

深度学习 算法 HTTPS

2017上半年无监督特征学习研究成果汇总

无监督学习是人工智能时代核心技术,今天我们就来盘点一下2017上半年无监督学习出现了那些重要的研究成果。

云栖社区 函数 神经网络

增强学习小白?本文带你入门了解增强学习

入门一件新事物总是会有些无从下手的,看了本文希望可以给大家一些帮助和了解。

云栖社区 深度学习 算法 阿里云 agent 脚本 神经网络

零基础进行神经网络语言建模

本文从最简单的语言模型开始介绍,以优化模型性能为目标,由浅到深的介绍了神经网络模型在语言模型中的应用。

云栖社区 深度学习 性能 序列 自然语言处理 神经网络 LSTM NLP dropout 语言模型 RNN

57行价值八千万美元的车牌识别代码

为了防止被窃车辆进入黑市销售,警方使用了一个名为VicRoads的基于网络的服务,该服务用于检查车辆的登记状态。该警局还投资研发了一个固定式汽车牌照扫描器:一个固定的三脚架摄像头,可扫描过往的车辆,并自动识别被窃车辆。

http 解决方案

比人工还准确!看深度学习如何对源码进行分类

根据代码识别编程语言的源代码分类器将是一个非常有用的工具,因为它可用于在线自动语法高亮和标签建议,比如可用在StackOverflow和技术维基网站上。这个想法促使我们根据最新的AI技术编写一个对代码片段依据编程语言进行分类的模型。

云栖社区 编程语言 深度学习 javascript http 源码 正则表达式 github 神经网络

人工智能时代的产品思维(2C)

人工智能时代到底拥有什么样的产品思维,才能在人工智能“中场休息”的战场中存活,转入人工智能的下半场。

云栖社区 人工智能

准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?

我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98%。

深度学习 架构 算法 HTTPS http 测试

如何为LSTM重新构建输入数据(Keras)

对于初入门的开发人员,如何为LSTM准备数据一直是一个问题。在为LSTM准备数据的过程中的确有很多需要注意的问题,阅读本文可能会帮助你解决更...

云栖社区 函数 ADD 序列 数组 神经网络

管理员:
【方向】
36
关注
1
成员
50
文章