资讯月刊下载
[行业应用]
看得“深”、看得“清” —— 深度学习在图像超清化 ...
引用作者：张延祥，就职于Google北京输入法团队。北航本硕，CSDN知名博主，有多篇CSDN博文流传甚广，对深度学习、自然语言处理和计算机视觉有极大的热忱。 责编：王艺，CSDN AI栏目编辑/记者，目前从事【AI创新者】系列人物访谈，合作及投稿请联系wangyi@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 日复一日的人像临摹练习使得画家能 ...
[行业应用]
CNN之父Yann LeCun：预测学习才是AI的未来
想必你也听说了，在一票难求的Yann LeCun清华演讲当天上午，LeCun本人现身中国科学院自动化研究所，参与了一个“限制级”的高端私享会。CSDN拿到一手音频及影像资料，以下为三条重要摘要。 我对什么感兴趣 非监督学习以及预测学习 迄今为止，在机器学习以及深度学习领域，我们已经取得了一些成功，这些成功都依赖于监督学习。监督学习有它本身的局限性，因为需要很多数据，并且这些数据需要经过人工标注， ...
[行业应用]
TensorFlow架构与设计：会话生命周期
引用作者：刘光聪 ，中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计：会话生命周期 责编：王艺 CSDN AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net 相关文章： 图解TensorFlow架构与设计 TensorFlow架构与设计：图模块 TensorFlow的系统结构以C API为界，将整个系统分为「前端」和「后端」两 ...
[行业应用]
图解TensorFlow架构与设计
引用作者：刘光聪 中兴通讯高级系统架构师，专注机器学习算法，分布式系统架构与优化。 原文：TensorFlow架构与设计 责编：王艺 CSDN AI记者，投稿、寻求报道、深入交流请邮件wangyi@csdn.net或扫描文末二维码添加微信。 TensorFlow是什么？ TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。 计 ...
[互联网]
训练神经网络的五大算法
引用 原文： 5 algorithms to train a neural network 作者： Alberto Quesada 译者： KK4SBB 责编：何永灿，关注人工智能，投稿请联系 heyc@csdn.net 或微信号 289416419 神经网络模型的每一类学习过程通常被归纳为一种训练算法。训练的算法有很多，它们的特点和性能各不相同。 问题的抽象 人们把神经网络的学习过程转化为 ...
[互联网]
揪出bug！解析调试神经网络的技巧
以下建议是针对神经网络初学者的，这些建议都来自于我在行业应用和斯坦福大学里为神经网络初学者提供建议所获得的经验。本质上讲，神经网络要比大多数程序难以调试，因为大多数神经网络bug不会导致类型错误或运行时错误。只会导致不良的收敛。特别是你刚入门，碰到这些问题会非常令人沮丧！但经验丰富的神经网络训练者能够系统地克服这些困难，尽管有许多看似模棱两可的错误信息： 引用性能错误：你的神经网络没有训练好（Per ...
[互联网]
如何用70行Java代码实现深度神经网络算法
对于现在流行的深度学习，保持学习精神是必要的——程序员尤其是架构师永远都要对核心技术和关键算法保持关注和敏感，必要时要动手写一写掌握下来，先不用关心什么时候用到——用不用是政治问题，会不会写是技术问题，就像军人不关心打不打的问题，而要关心如何打赢的问题。 程序员如何学习机器学习 对程序员来说，机器学习是有一定门槛的（这个门槛也是其核心竞争力），相信很多人在学习机器学习时都会为满是数学公式的英文论文 ...
[互联网]
如何让神经网络把熊猫识别为秃鹫
本文作者基于论文阅读及实测，以尝试欺骗神经网络的方式，从工具安装到模型训练，逐步解析神经网络及其背后的数学原理。文章还提供了演示代码下载。 神奇的神经网络 当我打开Google Photos并从我的照片中搜索“skyline”时，它找到了我在八月拍摄的这张纽约地平线的照片，而我之前并未对它做过任何标记。 当我搜索‘cathedral’，Google的神经网络会找到我曾看到的大教堂和教堂。这 ...
[互联网]
NIPS会议机器学习相关内容盘点
今年的NIPS会议是当下人工智能和深度学习热情的一个聚焦点 —— 从中能够感受到机器学习领域的飞速发展，并且公开了两家新的人工智能初创公司。参会人数相比2014年的大会几乎翻倍（希望明年主办方能设置多个分场），一些受欢迎的工作坊内摩肩接踵。由于大会有将近4000人参加却只接收400篇论文，大部分人还是冲着学习和社交的目的而来。会议期间紧张的社交活动让我想起了Burning Man（美国的一个反传统狂 ...
[互联网]
深度学习和拓扑数据分析的六大惊人之举
假如你有一个一千列和一百万行的数据集。无论你从哪个角度看它——小型，中型或大型的数据——你不可能看到它的全貌。将它放大或缩小。使它能够在一个屏幕里显示完全。由于人的本质，如果能够看到事物的全局的话，我们就会有更好的理解。有没有办法把数据都放到一张图里，让你可以像观察地图一样观察数据呢？ 将深度学习与拓扑数据分析结合在一起完全能够达到此目的，并且还绰绰有余。 1、它能在几分钟内创建一张数据图，其中每 ...
[互联网]
你应该掌握的七种回归技术
【编者按】回归分析是建模和分析数据的重要工具。本文解释了回归分析的内涵及其优势，重点总结了应该掌握的线性回归、逻辑回归、多项式回归、逐步回归、岭回归、套索回归、ElasticNet回归等七种最常用的回归技术及其关键要素，最后介绍了选择正确的回归模型的关键因素。 什么是回归分析？ 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序 ...