淺析深度學習的原理及其架構

DBNs在每一層中利用用于表示的無監(jiān)督學習RBMs。Bengio et al paper 探討和對比了RBMs和auto-encoders（通過一個表示...

2018-10-07 標簽：機器學習深度學習 7.3k 0

淺談為什么需要深度學習？

假設我們有一個系統(tǒng)S，它有n層（S1，…Sn），它的輸入是I，輸出是O，形象地表示為： I =》S1=》S2=》…。.=》Sn =》 O，如果輸出O等于...

2018-10-07 標簽：機器學習深度學習 6k 0

FPGA和SoC將成為機器學習發(fā)展的2大助力

有大量的報道稱，為機器學習設計的定制芯片將提供100倍于現(xiàn)有選擇的性能，但它們在要求嚴格的商業(yè)用途的實際測試中的功能尚未得到證實，數(shù)據(jù)中心是新技術最保守...

2018-10-06 標簽：fpga微軟soc 3.9k 0

2018年值得收藏的30個機器學習案例

在過去的一年里，我們比較了近8800個開源的機器學習項目，并從中評選出了前30名(0.3%的機會入選)。

2018-10-06 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡AI機器學習 1.3萬 0

如何利用兩種機器學習的方法——邏輯回歸和樸素貝葉斯分類器

特征工程是不一個簡單的技能，它更像是復雜的藝術形式。 它包含了考慮數(shù)據(jù)集和域的過程，選擇對于模型最有用的特征，以及測試特征以優(yōu)化選擇。 Scikit-l...

2018-10-04 標簽：分類器機器學習數(shù)據(jù)集 6.8k 0

關于機器學習中的FPGA與SoC應用淺析

這些新設備有兩個主要市場。機器學習中的神經(jīng)網(wǎng)絡將數(shù)據(jù)分為兩個主要階段：訓練和推理，并且在每個階段中使用不同的芯片。雖然神經(jīng)網(wǎng)絡本身通常駐留在訓練階段的...

2018-09-27 標簽：FPGASoC機器學習 1.9k 0

利用開發(fā)出的機器學習模型，檢測可以標識出抑郁的語音，單詞和語調(diào)

該模型可以分析單詞或說話風格的序列，并確定這些模式是否更容易在抑郁或抑郁的人身上表現(xiàn)出來，如果在新的案例中看到相同的序列模式，模型便可以根據(jù)訓練的結果預...

2018-09-25 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 3.5k 0

Feedly推薦系統(tǒng)背后使用的機器學習技術

我們同樣根據(jù)向量的性質檢測這些重復主題。在我們的例子中，“Tech”向量的分量[50000, 30000, 5, 2]和“Technology”的[12...

2018-09-25 標簽：機器學習數(shù)據(jù)科學 2.7k 0

基于對圖片的語音描述，可以學習在圖片中辨認目標物體

這項工作是Harwath等人早期一項研究的擴展，他們當時研究將語音與相關主題的圖片相連接。在早期研究中，他們從Mechanical Turk平臺的分類數(shù)...

2018-10-04 標簽：語音識別機器學習數(shù)據(jù)集 3.8k 0

機器學習如今大獲成功的原因有哪些？如何才能取得進一步的突破？

大家都知道，這一輪的人工智能熱潮很大程度上是由于機器學習，特別是其中深度學習技術取得了巨大的成功?？梢哉f今天每個人、每天都在談機器學習，機器學習已經(jīng)無所...

2018-10-04 標簽：機器學習大數(shù)據(jù)深度學習 5.3k 0

自然語言處理研究的基本問題及發(fā)展趨勢

自然語言處理（NLP）是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現(xiàn)人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學習在圖...

2018-09-21 標簽：機器學習NLP 9.5k 0

探索一下機器學習領域中最受歡迎的十大框架或工具庫

Tensorflow 把神經(jīng)網(wǎng)絡運算抽象成運算圖（Graph），一個運算圖中包含了大量的張量（Tensor）運算。而張量實際上就是 N 維數(shù)據(jù)的集合。神...

2018-10-04 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習Python 2.6k 0

機器學習的變革,隨機和分散的網(wǎng)絡

嗅覺系統(tǒng)中的神經(jīng)元是對整個接收區(qū)域隨機采樣，并非針對某一特定區(qū)域。在類似視覺皮層的映射系統(tǒng)中，神經(jīng)元所在的位置解釋了它所攜帶的信息。但是在嗅覺皮層中卻不...

2018-10-04 標簽：圖像分類視覺系統(tǒng)機器學習 2.6k 0

TensorFlow發(fā)布了一個新的優(yōu)化工具包，引入post-training模型量化技術

這些優(yōu)化將確保將最終模型中精度降低的操作定義與使用fixed-point和floating-point數(shù)學混合的內(nèi)核實現(xiàn)配對。這將以較低的精度快速執(zhí)行最...

2018-10-04 標簽：機器學習TensorFlow 6.2k 0

一文詳解機器學習是什么

如果你認為大數(shù)據(jù)僅僅是關于SQL語句查詢和海量的數(shù)據(jù)的話，那么別人也會理解你的，但是大數(shù)據(jù)真正的目的是通過對數(shù)據(jù)的推斷，從數(shù)據(jù)中獲取價值、從數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有...

2018-10-05 標簽：機器學習 2.1k 0

對深度遷移學習的當前研究進行了回顧和分類

定義 1：（遷移學習）。給定一個基于數(shù)據(jù) Dt 的學習任務 Tt，我們可以從 Ds 中獲取對任務 Ts 有用的知識。遷移學習旨在通過發(fā)現(xiàn)并轉換 Ds 和...

2018-09-17 標簽：機器學習深度學習遷移學習 8.1k 0

你需要知道的深度學習的10個方法

乎每天，我們都可以在各種各樣的計算機科學課程、行業(yè)會議、華爾街日報等等看到有關機器學習的討論。

2018-09-17 標簽：機器學習深度學習 1.3萬 0