近日，在深度学习领域出现了一场热烈的争论。这一切都要从Jeff Leek在Simply Stats上发表了一篇题为 《数据量不够大，别玩深度学习》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文开始。作者Jeff Leek在这篇博文中指出，当样本数据集很小时(这种情况在生物信息领域很常见)，即使有一
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深度学习
2016 年已经过去，BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章，盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道：「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用，但会不会太难了?在 BEEVA Lab
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TensorFlow 深度学习
长程驾驶运输环境单纯、运输时间长，很容易因疲劳驾驶影响行车安全。 在这样的情况之下，最快实现自动驾驶的场域，将会是商用货车的物流应用。
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深度学习 NVIDIA
更新几个面试被问到或者联想出来的问题，后面有时间回答 SGD 中 S(stochastic)代表什么 个人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch 监督学习/迁移学习/半监督学习/弱监督学习/非监督学习? 本笔记主要问题来自以下两个问题，后续会加上我自己面试过程中遇到的问题。 深度学习相关的职位面试时一般会问什么?会问一些传统的机器学习算法吗? 如果你是面试官，你怎么去判断一个面试者的深度学习水平? 以下问题来自@Naiyan Wang C
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深度学习 CNN
在一个正常运作的资本主义经济环境，一家具创新能量的公司会协助开创新市场，对新技术或产品开发大举投资，因而击败竞争对手或将之逼到墙角，并从中创造获利，这在当前科技产业中若要找到范本，NVIDIA无疑当之无愧，因NVIDIA不仅协助开创将加速运算导入全球数据中心的新市场，如今也正借此为公司创造获利，并掌握相当先进的前瞻技术，因而有助NVIDIA在可预见的未来于这块市场站稳脚步。
根据The Next Platform网站报导，NVIDIA借由在其数据中心产品线中推出Tesla加速器产品线，充分有助该
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NVIDIA 深度学习
由创新工场、搜狗和今日头条联合宣布发起的 AI Challenger 挑战赛，在今年的比赛时间为 9 月 4 日至 12 月 3 日，每双周评出周冠军，每个赛题中效果突出的团队还将进行答辩，角逐总冠军。目前，报名者已超过 1000 名，参赛队伍超过 500 支，其中很多人来自国内外 AI 实力强劲的高校、公司和机构，不乏过去各类比赛的获奖者，比如 ImageNet 两项任务冠军、天池阿里移动推荐算法大赛冠军以及 Kaggle 大赛的众多优胜者。
随着以 30 万张图片为基础的计算机视觉赛道数据集
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深度学习 Kaggle
人工智能是人类一个非常美好的梦想，跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器，使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力，比如看见世界。 在上世纪50年代，数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准：图灵测试。即把机器放在一个房间，人类测试员在另一个房间，人跟机器聊天，测试员事先不知道另一房间里是人还是机器 。经过聊天，如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话，那么图灵测试就通过了，也就是说这个机器具有与人一样的感知能力。 但是从图灵测试提出来开始到本世纪初，50多年时间有无数
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深度学习 计算机视觉
Project Brainwave是微软的一套深度学习加速平台，主要面向实时人工智能应用。其在基于云端的深度学习模型的性能和扩展性上实现了一项重大的飞跃。
这并不是我们首次听到它的名字，因为微软去年时就曾多次提及。在Hot Chips 2017大会上，微软披露了Project Brainwave的更多实质性细节。微软解释了近年为Project Brainwave平台推出的FPGA(现场课编程门阵列)基础设施、并结合了神经网络处理单元。如果说过去几十年的主题是开发通用C
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微软 深度学习
全球领先的信息技术研究和顾问公司Gartner发布了2017年新兴科技技术成熟度曲线(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各类新兴科技技术揭示出未来五到十年内可以帮助各企业在数字经济时代中生存并繁荣发展的三大显著趋势。 这三大趋势为无处不在的人工智能(AI)、透明沉浸式体验(transparently immersive experiences)和数字平台(digital plat
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机器学习 深度学习
摘 要： 无人机的广泛运用，在给人们带来便利的同时，也引发了不良影响。比如，无人机飞入禁飞区引发安全问题，由于不正当的使用侵犯公民的隐私等，因此需要构建一个无人机警察系统，对无人机实施监控，遏制乱飞现象。采用传统的识别方法，灵活性不足，精度也不够高。为此提出一种基于深度学习的无人机识别算法，通过训练一个基于卷积神经网络(CNNs)的学习网络，得出一个高效的识别模型，实现无人机和非无人机间的分类。模型的测试结果表明，该方法具有较高的识别率。 关键词： 深度学习;无人机;视
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深度学习 无人机
IBM Research宣布深度学习演算法出现新的突破，IBM新的分布式深度学习(DDL)软件让每个添加的处理器之间实现线性加速比(linear speedup)，该开发旨在为添加到IBM DDL演算法的每个服务器实现类似的加速效能。
据EETimes报导，IBM加速认知基础设施部门主管Hillman Hunter认为，研究目标是将深度学习培训的等待时间从几天或几小时，缩短到几分钟或几秒钟。
Hunter发文描述这项开发成果，是最受欢迎的深度学习框架扩展到服务器中的多个GPU，而不是使用G
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IBM 深度学习
近日，前百度首席科学家吴恩达在其Twitter上发布重磅消息称，deeplearning.ai课程正式登录Cousera。此外，吴恩达还同时在Medium发布博文介绍了这套课程。
此消息意味着，从百度离职后，吴恩达所创立deeplearning.ai一直专注于深度学习入门课程的开发。吴恩达表示，deeplearning.ai立志于扩散AI知识，向全世界普及深度学习知识。
该套课程一共五门，组成了Cousera上的全新深度学习专业(specialization)。用户可通过该课程学习到深度学
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AI 深度学习
有许多公司已经认识到了AI所具有的巨大潜力，还研发出了强大的芯片，以期获得AI的广泛应用。
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AI 深度学习
IBM一直在努力促使计算机变得更智能化、更人性化。本周该公司宣布，已经开发出一种技术，可以大幅缩短处理海量数据并得出有用结论的时间。
IBM使用的“深度学习”技术是人工智能(AI)的一个分支，可模仿人脑的工作原理。它也是微软、Facebook、亚马逊和谷歌的重大关注焦点。
IBM的目标是将深度学习系统消化数据所需要的时间从数天缩短到数小时。IBM研究所的IBM研究员和系统加速及记忆主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)说，这些改进可以帮助放射
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IBM 深度学习
深度学习是一项庞大又复杂的工程，在建立深度学习模型时，走进死胡同被迫从头再来似乎是常事。 近日，Semantics3网站的联合创始人Govind Chandrasekhar在官方博客上发表了一篇文章，讲述了程序员在解决深度学习问题时的应该自问的五个问题。 Semantics3是一家2012年成立的数据科学初创公司，它创建了一个数据库，跟踪产品在网上的销售过程，为零售商提供数据。对于Govind Chandrasekhar写的这篇文章如下： 研究数据科学是一件悲喜交加的事情。喜
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