语音识别是一项非常重要的技术，它可以将人类的语音转化为计算机可以理解的形式。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在语音识别方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在语音识别方面的应用。
自然语言处理是一种将自然语言转换为计算机可处理的形式的技术。深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在自然语言处理方面也有广泛的应用。本文将详细介绍深度学习在自然语言处理方面的应用。
深度学习是一种非常强大的机器学习技术，它在许多领域都有广泛的应用。其中，图像识别是深度学习最成功的应用之一。本文将详细介绍深度学习在图像识别方面的应用。
本文改编自我的书"Deep Learning with Python（用Python深度学习）"中第9章第2节（ Manning Publications 出版）
深度学习是近年来人工智能热潮的原因，它的出现在很多方面都作出了突破，包括在图像、NLP以及语音等领域都有很多问题取得很大的突破，但它目前也存在一些问题和瓶颈需要解决。
机器之心报道 作者：吴欣 为了提高分布式深度学习的速度和效率，杜克大学「进化智能研究中心」陈怡然和李海教授的博士生温伟提出了 TernGrad 分布式训练算法，并与 Hewlett Packard Labs（慧与研究院）徐聪和内华达大学的颜枫教授合作，在大规模分布式深度学习中进行了有效的验证。该工作可以将浮点型的学习梯度（gradients）随机量化到三元值（0 和±1）。理论上，可以把梯度通信量至少减少为原来的 1/20。 日前 NIPS 2017 放出了接收论文，杜克大学的此项工作（TernGrad:
这个问题是2020年新提出来的，我觉得非常有参考和学习价值。AI方向本身就是一个多融合的领域，将基础性知识迁移应用到各个子方向，其实也是目前一大主流。本文主要分享深度学习的前沿研究，下次会特别分享计算机视觉方向的前沿研究。
AI科技评论按：本文根据王立威教授在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《机器学习理论：回顾与展望》编辑整理而来，AI科技评论在未改变原意的基础上略作了删减，由夏睿和
这两天发现朋友圈被Google开源深度学习系统TensorFlow的新闻刷屏了。这当然是一个很好的消息，尤其对我们这种用机器学习来解决实际问题的工程师来说更是如此。但同时很多人并不清楚听起来神乎其神的“TensorFlow”到底是什么，有什么意义。
TensorFlow是一个基于数据流编程（dataflow programming）的符号数学系统，被广泛应用于各类机器学习（machine learning）算法的编程实现，其前身是谷歌的神经网络算法库DistBelief 。 Tensorflow拥有多层级结构，可部署于各类服务器、PC终端和网页并支持GPU和TPU高性能数值计算，被广泛应用于谷歌内部的产品开发和各领域的科学研究 。
最近谷歌元老级人物Eric Schmidt和Maithra Raghu发布了深度学习2020综述《A Survey of Deep Learning for Scientific Discovery》，共有48页pdf，275篇文献，囊括了最新深度学习的进展，集大成者，值得查看！
不管是AI也好，其他学科也好，学习、研究的过程中不断反思学科的历史，总结学科的发展现状，找出重要的理念，总能让人能“吾道一以贯之”。软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。 The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply 人们对机器学习的兴趣在过去十年经历了爆炸式的发展。计算机科学项目中、业界会议中、媒体报道中，你都能够看到机器学习的影子。但是似乎所有关于机器学
作者 | Francois Chollet 编译 | 聂震坤 深度学习：几何视图 深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前，没有人可以猜得到经过梯度下降法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在，事实证明，研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样，“它并不复杂，只是里面包含的东西实在太多。” 在深度学习中，所有的东西都是一个向量（任何的东西都是几何空间中的一个点）。模型的输入（可能是文字，图片，等等）和目标首先被向量化
深度学习：几何视图 深度学习最令人惊讶的特点便是极易上手。十年以前，没有人可以猜得到经过梯度下降法训练过的简单参数模型可以在机器感知问题上实现如此惊人的结果。现在，事实证明，研究者所需要做的只是使用足够大的梯度下降素材来训练参数模型。正如 Feynman 曾经描述宇宙一样，“它并不复杂，只是里面包含的东西实在太多。” 在深度学习中，所有的东西都是一个向量（任何的东西都是几何空间中的一个点）。模型的输入（可能是文字，图片，等等）和目标首先被向量化（变成了一些初始输入向量空间和目标向量空间）。深度学习模型中的每
开发并验证一种深度学习算法，该算法可以基于脑部18F FDG PET来预测AD、轻度认知障碍或者二者均不是的诊断结果，并将其性能与放射学阅读器的性能进行比较
深度学习是一个了不起的方法，用于遥感数据集，如卫星或航空照片的目标检测和分割/匹配。然而，就像深度学习的许多其应用场景一样，获得足够的带标注的训练数据可能会耗费大量的时间。在这篇文章中，我将介绍一些我们的工作，即使用预先训练好的网络来在遥感数据的目标检测任务中避免标注大型训练数据集的大量繁琐工作。
没错，这篇主要跟大家一起入门机器学习。作为一个开发者，”人工智能“肯定是听过的。作为一个开发面试者，肯定也会见过”机器学习“这个岗位(反正我校招的时候就遇到过)。
AI 科技评论按：本文来自 Keras 作者 François Chollet，同时也是根据他撰写的《Deeping Learning with Python》一书第 9 章第 2 节改编的。关于当前深度学习的局限性及其未来的思考，François Chollet 共撰写了两篇文章，这篇是其中第一篇。
【AI100 导读】在最近的六年当中，深度学习技术使得机器在物理世界的认知能力方面取得了巨大的进步。这只是一个开始。在未来几年，创业公司和一般的大型科技巨头都会使用深度学习技术，从而来改进他们一系列的
【新智元导读】本文是对2016年深度学习领域的进展的综述和回顾，介绍了2016年该领域的一些重要研究成果，包括无监督学习、增强学习、生成对抗网络等，以及产业中的合作与并购，硬件和芯片方面的新动作等。本文既是回顾，也是展望，这些领域在已经开始的2017年将有什么新发展，令人期待。 一般意义上的人工智能，以及深度学习，其成功受到三个因素的影响。首先，有可用的计算能力和架构，例如快速的GPU，云服务提供商，以及工具（Tensorflow，Torch，Keras等）；其次，有数量大、质量高的训练数据；以及第三，有使
一些最前沿的研究成果大多来自业界巨头的实践。从Facebook 2014年提出的GBDT+LR组合模型引领特征工程模型化的方向开始，业界迎来了深度学习推荐系统应用的浪潮。
几乎所有的机器学习程序可能会有50个不同的方向可以前进，并且每个方向都是相对合理的，可以改善你的系统？如何集中精力
来源：机器人圈 作者：Pablo Cordero 本文文章长度为4700字，建议阅读8分钟。 本文为你全面揭示深度学习的应用场合和作用。 [ 导读 ]深度学习随着AlphaGo大胜李世石之后被“神话”，很多人认为深度学习就是挑战人类智力的“神器”。可是，深度学习真的如他们想象的那般“战无不胜”吗？本文编译自hyperparameter.space，作者是Pablo Cordero，就读于加利福尼亚大学圣克鲁斯校区，主攻方向为细胞生物学和再生医学背景下的应用机器学习研究。阅读此文后，你便能够从深层理解，为
今天我们用18年的双色球中奖号码，进行数据集模型训练！【2003-02-23--->2021-08-19】
提出这个观点的，不是外人，正是计算机视觉奠基者之一，约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille，他还是霍金的弟子。
你一定看过这种报道——深度学习是切片面包以来最流行的东西。它许诺用海量数据的一小部分即可解决你最复杂的问题。唯一的问题是你既不在 Google 也不在 Facebook 工作，数据稀缺。那该怎么办呢？你是否仍然可以利用深度学习的力量？还是无奈运气不佳？让我们看看怎样在数据有限的情况下利用深度学习，以及为什么我认为这可能是未来研究最令人兴奋的领域之一。
计算机视觉和 AI 领域研究者 Filip Piekniewski 曾经发表「AI 寒冬将至」的观点，从大公司对 AI 研究的兴趣、深度学习的扩展能力、炒作等角度展开，并认为 AI 寒冬必将到来。前不久，他再次发文，从硅谷的起落讲述 AI 寒冬原理，声称人工智能和区块链终将走入死胡同。这次，他从老本行计算机视觉出发，认为经典计算机视觉技术非常强大并且短期内不会消亡，深度学习对数据的语义理解非常浅层，只能用于接受偏差的场景中。
源| AI 科技评论文| Camel 不管是AI也好，其他学科也好，学习、研究的过程中不断反思学科的历史，总结学科的发展现状，找出最重要的理念，总能让人能“吾道一以贯之”。软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。 The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply 人们对机器学习的兴趣在过去十年经历了爆炸式的发展。计算机科学项目中、业界会议中、媒体报道中，你都能够看到机器学
AI科技评论按：不管是AI也好，其他学科也好，学习、研究的过程中不断反思学科的历史，总结学科的发展现状，找出最重要的理念，总能让人能“吾道一以贯之”。软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法，非常具有启发性。AI科技评论编译如下。 The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply 人们对机器学习的兴趣在过去十年经历了爆炸式的发展。计算机科学项目中、业界会议中、媒体报道中，你都能够看到机器学
不管是AI也好，其他学科也好，学习、研究的过程中不断反思学科的历史，总结学科的发展现状，找出最重要的理念，总能让人能“吾道一以贯之”。软件工程师James Le近期根据他研究的经验总结出了AI研究必须要知道的十种深度学习方法（http://t.cn/RYTrKuf），非常具有启发性。AI研习社编译如下。 The 10 Deep Learning Methods AI Practitioners Need to Apply 人们对机器学习的兴趣在过去十年经历了爆炸式的发展。计算机科学项目中、业界会议中、媒
可解释性仍然是现代深度学习应用的最大挑战之一。计算模型和深度学习研究的最新进展使我们能够创建极度复杂的模型，包括数千隐藏层和数千万神经元。效果惊人的前沿深度神经网络模型构建相对简单，但了解这些模型如何创造和使用知识仍然是一个挑战。
人工智能领域的主要思想流派大致可以分为符号主义和联接主义。两种方法具有完全不同的哲学观点，计算方法和适用范围。两者都有着令人叹为观止的壮丽恢弘，也都有着自身难以打破的魔咒。 联接主义的代表自然是神经网络（artifical neural nework），实质上是来自于人类大脑神经网络的计算机模拟。每个神经元细胞具有树突，轴突和细胞体。树突可以接收信号，轴突用于输出信号，不同细胞的树突和轴突之间是神经突触，不同的突触具有不同的权重。树突传入的信号强度与相应的突触权重相乘，经由细胞体设置的非线性阈值检验，触发轴
最近几天，哈佛一篇用深度学习预测余震位置的Nature论文，遭受了地震一般的猛烈质疑，被封为“深度学习的错误用法”。
视频分级介绍 视频分析是计算机视觉领域中的一项重要研究内容。它借助计算机和视频采集设备，在无人监督的情况下，自动完成人类视觉的部分功能。对人类视觉皮层机理的研究无疑对视频分析有着重要的借鉴和指导意义。在这方面，根据人类大脑研究发展出来的深度学习具备了独特的优势。 ---- 视觉处理的层级结构 神经科学领域的研究表明，具有认知能力的大脑皮层不是直接对传感器信号进行处理，而是通过复杂的分布式层级结构对信息进行传播，完成了对信号的表达之后再进行处理。层级模型是视觉研究中最经典的基于神经科学研究建立的视觉计算模型
雷锋字幕组获MIT课程团队授权翻译自动驾驶课程，视频链接：http://www.mooc.ai/course/483/info 我们为你整理了每一个Lecture的课程笔记，提炼出每一讲的要点精华，推荐结合课程笔记观看视频内容，学习效果更佳。 原标题 MIT 6.S094:Deep Learning for Self-Driving Cars 2018 Lecture 1 Notes 作者 | Sanyam Bhutani 翻译 | 李瀚 刘徽 整理 | 凡江
自然语言处理中的知识获取问题 哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心 1. 引言 随着人工智能从感知智能向认知智能升级，自然语言处理（英文为Natural Language Processing，简称NLP）的重要性日益凸显。当前，一方面NLP受到大数据和深度学习的双轮驱动，在各项关键技术方面都有不同程度的进步，另一方面NLP渗透到各个行业，与教育、医疗、法律等知识服务型行业深度整合，同时以虚拟/实体机器人等新型应用模式与线下服务对接。本文聚焦前一话题，试图以知识获取方式的演进为主线，勾勒自然语言处理
深度学习：为多项人工智能技术服务的成套技术，近年来伴随着研究的不断深入和GPU能力的不断拓展，它也变得更加强大，SDC就是能够利用这些技术的系统。
编辑： 常佩琦 【新智元导读】 Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet 近日接受采访，对自己的新书《Python深度学习》、Python为何广受欢迎、深度学习面临的挑战等议题进行回答。他认为，大多数深度学习论文都没有遵循科学的研究方法，并未产出有意义的新知识，学术界应该更严谨。 Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet最新撰写了一本深度学习Python教程实战书籍《Python深度学习》，书中介绍了深度学习使用Python语
本文来自YouTube 上的一段 5 分钟的漫画版视频[2]，有趣且简单的介绍了什么是深度学习，包括深度学习的应用、深度学习与机器学习和人工智能的不同之处、什么是神经网络以及如何训练它们来识别手写的数字。最后介绍了深度学习的一些流行应用。
AI学术圈，又吵了起来，图灵奖得主、年近古稀的机器学习奠基者、唱衰AI的代表人物等等，纷纷下场“开怼”。
原标题 | This New Google Technique Help Us Understand How Neural Networks are Thinking
AI科技评论按：本文根据刘铁岩博士在中国人工智能学会AIDL第二期人工智能前沿讲习班＊机器学习前沿所作报告《迎接深度学习的“大”挑战》编辑整理而来，发文前已得到刘铁岩博士的亲自删减校正。该报告分（上）
第一章 什么是深度学习？本章涉及的知识点：基本概念的高层次（High-level）定义机器学习的发展历程深度学习兴起背后的关键因素以及未来的展望过去几十年，人工智能（artificial intelligence，AI）一直是媒体强烈炒作的主题。机器学习、深度学习和人工智能也经常出现在无数非技术刊物上。人们构想将来智能聊天机器人、自动驾驶汽车和虚拟助理的工作生活的画面——在昏暗的灯光下，人类的工作很少，而大部分经济活动都有机器人或者AI智能实体。对于当前或者未来机器学习的从业者来讲，需要从吹捧过度的新闻中意
深度学习范式主要是通过发现经验数据中，错综复杂的结构进行学习。通过构建包含多个处理层的计算模型（网络模型），深度学习可以创建多个级别的抽象层来表示数据。例如，卷积神经网络CNN可以使用大量图像进行训练，例如对猫狗分类去学习猫和狗图片的特征。这种类型的神经网络通常从所采集图像中，包含的像素进行学习。
先来一首《好久不见》，给大家说一声抱歉，最近因为种种的原因，没有通过“计算机视觉战队”给打开带来好的文章和知识的分享，在此，代表“计算机视觉战队”向所有关注我们的您敬个礼，也非常感谢大家的支持，谢谢！ 注：希望大家看这篇文章的时候，可以听着音乐来阅读，因为这是一篇简单易懂，并且可以给大家带来一丝放松的内容吧，希望能给有需要的您带来一些帮助，谢谢支持。 那我们就回归正题，来开始和您来聊聊已经占领了半片天的人工智能，作为学习者的我，也不敢说的太深入，更希望得到大家的指正与批评，来增加平台文章的质量。进一步
【导读】文章标题是个很有趣的问题，深度学习作为机器学习的子集，它和普通机器学习之间到底有什么区别呢？作者使用了一种很普通的方式来回答这个问题。 本质上，深度学习提供了一套技术和算法，这些技术和算法可以帮助我们对深层神经网络结构进行参数化——人工神经网络中有很多隐含层数和参数。深度学习背后的一个关键思想是从给定的数据集中提取高层次的特征。因此，深度学习的目标是克服单调乏味的特征工程任务的挑战，并帮助将传统的神经网络进行参数化。 现在，为了引入深度学习，让我们来看看一个更具体的例子，这个例子涉及多层感知器(ML
最近因为某事要准备一点材料，刚好前段时间给导师做项目的时候遇到一个大坑，浪费了很多时间，所以就着这个问题顺便做点总结。
在过去的几年里，深度学习（DL）架构和算法在诸如图像识别和语音处理等领域取得了世人瞩目的进步。然而在最开始的时候，深度学习在自然语言处理（Natural Language Processing, NLP）领域的效果一般，但是现在已经被证实深度学习在自然语言处理领域依然能够发挥巨大的作用。并且在一些常见的自然语言处理任务中，基于深度学习的方法已经取得了最佳的结果。神经网络模型在诸如命名实体识别（Named entity recognition, NER）、词性标注（Part of speech tagging
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