免費學習課程

2018-09-16 深度學習發展簡史

機器學習(machine learning, 涵蓋深度學習的一個人工智慧技術領域)是一項改變歷史的技術。 人工智慧領域分化為兩個陣營:其一是規則式(rule-based)方法,其二是神

微表情識別到底靠不靠譜?來聽聽陳通怎麼說

前幾日,馬雲宣佈了辭去阿里巴巴董事長一職,轉而投身到教育行業中。這似乎驗證了幾年前他接收央視記者撒貝南採訪時,表示他最快樂的日子是在杭州每個月拿300元教書的日子這一說法。同期的熱點還有王建林先賺一個

用Python 進行深度學習

人腦模擬 深度學習背後的主要原因是人工智慧應該從人腦中汲取靈感。此觀點引出了“神經網路”這一術語。人 腦中 包含 數 十億個神經元,它 們 之間有 數 萬個 連 接。很多情況下,深度學習演算法和

機器學習在 360 手機助手的應用實踐

推薦作為解決資訊過載以及挖掘使用者潛在需求的技術,目前已成為網際網路產品的標配。工業界最開始由亞馬遜使用協同過濾,包括常見的基於內容的推薦和基於使用者的推薦;接下來出現矩陣分解,將使用者行為矩陣分解為使用者矩陣

深度學習與神經網路:最值得關注的6大趨勢

神經網路的基本思想是模擬計算機“大腦”中多個相互連線的細胞,這樣它就能從環境中學習,識別不同的模式,進而做出與人類相似的決定。 典型的神經網路是由數千互連的人工神經元組成,神經元是構成神經網路的基本單位。這

深度學習中的 Normalization 模型

機器之心專欄 作者:張俊林 Batch Normalization(簡稱 BN)自從提出之後,因為效果特別好,很快被作為深度學習的標準工具應用在了各種場合。BN 大法雖然好,但是也存在一些侷

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