從深度學(xué)習(xí)的原理和基礎(chǔ)出發(fā)闡述了深度學(xué)習(xí)的局限性

通過對人腦處理信息時所采用方法的抽象總結(jié)和模擬，提出了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念。未經(jīng)處理的數(shù)據(jù)（圖像，聲音信息或者文字信息）被輸入至輸出層的“輸入單元”；輸入信息...

2018-04-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1.1萬 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的可解釋性為何如此重要？

而對于自底向上的模式，將商業(yè)模型中的一部分委派給機(jī)器學(xué)習(xí)，甚至從機(jī)器學(xué)習(xí)中得到全新的商業(yè)想法。自底向上的數(shù)據(jù)科學(xué)一般與手工勞作的自動化過程相關(guān)。例如制造...

2018-04-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.4萬 0

基于深度學(xué)習(xí)自動化的前端開發(fā)解析

Ashwin Kumar開發(fā)了基于圖像標(biāo)注的模型，允許用戶從手繪的示意圖創(chuàng)建可以工作的HTML網(wǎng)站。（代碼已開源）

2018-04-11 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)前端開發(fā) 7411 0

對比深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)，分別介紹這兩種技術(shù)的優(yōu)缺點

在小數(shù)據(jù)上能更好地工作：為了實現(xiàn)高性能，深度學(xué)習(xí)需要非常大的數(shù)據(jù)集。之前提到的預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)在120萬張圖像上進(jìn)行了訓(xùn)練。對于許多應(yīng)用來說，這樣大的數(shù)據(jù)集...

2018-04-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.7萬 0

一種新型分割圖像中人物的方法，基于人物動作辨認(rèn)

圖像分割的一般方法是先對物體進(jìn)行檢測，然后用邊界框?qū)Ξ嬛形矬w進(jìn)行分割。最近，例如Mask R-CNN的深度學(xué)習(xí)方法也被用于圖像分割任務(wù)，但是大多數(shù)研究都...

2018-04-10 標(biāo)簽：圖像分割深度學(xué)習(xí) 5754 0

阿里深度學(xué)習(xí):在深度學(xué)習(xí)CTR預(yù)估核心問題上的應(yīng)用進(jìn)展

前面介紹了經(jīng)典的比較標(biāo)準(zhǔn)化的深度學(xué)習(xí)在廣告里面的應(yīng)用，接下來我們的方向在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中，怎么樣能夠通過對用戶行為的洞察做更好的深度學(xué)習(xí)模型。

2018-04-10 標(biāo)簽：互聯(lián)網(wǎng)阿里巴巴深度學(xué)習(xí) 6284 0

深度學(xué)習(xí)不能取代計算機(jī)視覺技術(shù)背后的真正原因

深度學(xué)習(xí)只是一種 計算機(jī)視覺 工具，而不是包治百病的良藥，不要因為流行就一味地使用它。傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺技術(shù)仍然可以大顯身手，了解它們可以為你省去很多的時...

2018-04-05 標(biāo)簽：計算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 4854 0

吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)專項課程的信息圖deeplearning.ai課程總結(jié)

深度學(xué)習(xí)能發(fā)展起來主要是由于大數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練需要大量的數(shù)據(jù)；而大數(shù)據(jù)本身也反過來促進(jìn)了更大型網(wǎng)絡(luò)的出現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)研究的一大突破是新型激活函數(shù)...

2018-04-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4516 0

深度學(xué)習(xí)是否會取代傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺？

理解傳統(tǒng)的計算機(jī)視覺實際上真的有助于你更好的使用深度學(xué)習(xí)。例如，計算機(jī)視覺中最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是什么是卷積？它實際上是一種廣泛使用的圖像...

2018-04-02 標(biāo)簽：視覺技術(shù)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 6288 0

帶你了解深入深度學(xué)習(xí)的核心:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

深度學(xué)習(xí)和人工智能是 2017 年的熱詞；2018 年，這兩個詞愈發(fā)火熱，但也更加容易混淆。我們將深入深度學(xué)習(xí)的核心，也就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 9973 0

深度學(xué)習(xí)在現(xiàn)實生活中的運(yùn)用場景

本文將主要介紹深度學(xué)習(xí)模型在美團(tuán)平臺推薦排序場景下的應(yīng)用和探索。

2018-04-02 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 2.1萬 0

利用Tensorlow及其API為例來進(jìn)行討論，理解深度學(xué)習(xí)背后的魅力

我們能做的僅僅是在理解和抽象的層面上進(jìn)行操作。每一個層級接收低下傳上來的描述、丟棄它認(rèn)為不相關(guān)的部分并將它們自己對于信息的表示向上傳遞，直到到達(dá)真正知道...

2018-03-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4289 0