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深度学习 文章

深度学习概述:从感知机到深度网络

  •   近些年来,人工智能领域又活跃起来,除了传统了学术圈外,Google、Microsoft、facebook等工业界优秀企业也纷纷成立相关研究团队,并取得了很多令人瞩目的成果。这要归功于社交网络用户产生的大量数据,这些数据大都是原始数据,需要被进一步分析处理;还要归功于廉价而又强大的计算资源的出现,比如GPGPU的快速发展。  除去这些因素,AI尤其是机器学习领域出现的一股新潮流很大程度上推动了这次复兴——深度学习。本文中我将介绍深度学习背后的关键概念及算法,从最简单的元素开始并以此为基础进行下一步构建。
  • 关键字: 深度学习  

深度学习(Deep Learning)算法简介

  •   深度(Depth)  从一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示:流向图是一种能够表示计算的图,在这种图中每一个节点表示一个基本的计算并且一个计算的值(计算的结果被应用到这个节点的孩子节点的值)。考虑这样一个计算集合,它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中,并定义了一个函数族。输入节点没有孩子,输出节点没有父亲。  这种流向图的一个特别属性是深度(depth):从一个输入到一个输出的最长路径的长度。  传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度
  • 关键字: 深度学习  

一张图看懂AI、机器学习和深度学习的区别

  •   AI(人工智能)是未来,是科幻小说,是我们日常生活的一部分。所有论断都是正确的,只是要看你所谈到的AI到底是什么。  例如,当谷歌DeepMind开发的AlphaGo程序打败韩国职业围棋高手Lee Se-dol,媒体在描述DeepMind的胜利时用到了AI、机器学习、深度学习等术语。AlphaGo之所以打败Lee Se-dol,这三项技术都立下了汗马功劳,但它们并不是一回事。  要搞清它们的关系,最直观的表述方式就是同心圆,最先出现的是理念,然后是机器学习,当机器学习繁荣之后就出现
  • 关键字: AI  深度学习  

2016AI巨头开源IP盘点 50个最常用的深度学习库

  •   Data Science Central网站主编、有多年数据科学和商业分析模型从业经验的Bill Vorhies曾撰文指出,过去一年人工智能和深度学习最重要的发展不在技术,而是商业模式的转变——所有巨头纷纷将其深度学习IP开源。 毋庸置疑,“开源浪潮”是2016年人工智能领域不可忽视的一大趋势,而其中最受欢迎的项目则是谷歌的深度学习平台TensorFlow。下文就从TensorFlow说起,盘点2016年AI开源项目,最后统计了Github最常用深度学习开源项目
  • 关键字: 谷歌  深度学习  

王馥芳:面向机器人的大规模知识引擎

  • 近年来,随着计算机和网络技术的快速发展,诸多大规模知识引擎的创建在很大程度上改变了人类的知识共享和表征生态。受此启发,美国康奈尔大学和斯坦福大学的一些学者通过多模态大数据挖掘,创建了一种新的、主要面向机器人的、同时能供任何要执行任务的设备自由访问的大规模知识引擎:机器人大脑(RoboBrain)。机器人大脑:面向机器人的大规模知识引擎在面向人类的知识数据库中,信息搜索是一件简单的事情,我们只需在电脑或移动终端上输入几个字就可以得到答案,在很多情况下,模糊和缺省检索也能解决问题。但是,对于机器人来说事情就没
  • 关键字: 机器人大脑  深度学习  人工智能  
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深度学习介绍

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