深度学习的难点:神经网络越深,优化问题越难

深度学习的核心问题就是一个非常难的优化问题。所以在神经网络引入后的几十年间,深度神经网络的优化问题的困难性是阻碍它们成为主流的一个重要因素。并导致了它们在20世纪90年代到21世纪初期间的衰落。

王二辉 ·  2017-05-23 18:54:18
专访DeepMap COO罗维:自动驾驶时代,创业公司如何在高精度地图领域突围?

在DeepMap看来,要想为自动驾驶汽车提供高质量、高精度的地图和定位向导,团队需要具备多样的技术实力,包括测绘、传感器融合、机器学习、计算机视觉、SLAM(即时定位与地图构建)、 几何建模,以及云架构搭建等等。

郑晓康 ·  2017-05-23 18:46:56
AWS上搭建深度学习主机(Windows版)

本文简单介绍一下如何租赁并使用 Amazon EC2 P2 实例,通过搭载了一块12G 显存的 Tesla K80 显卡,搭建深度学习主机。

Deeplayer ·  2017-05-22 12:30:15
寻找CNN的弱点,小心MNIST中的“套路”

CNN是现在十分火热的模型,在很多图像检索问题上,CNN模型的效果在以往的基础上有了很大的提高,但是CNN毕竟没有把这些问题完全解决,CNN还是有它自己的弱点的。这个弱点也不能算作是它独有的问题,但是由于它的效果实在太好了,很多人甚至对它产生了迷信,因此这盆冷水就泼到它身上了。

冯超 ·  2017-05-22 10:54:56
深度学习中批归一化的陷阱

本文使用两种不同方法实现了一种神经网络。每一步都输入相同的数据。网络具有完全相同的损失函数、完全相同的超参数和完全相同的优化器。然后在完全相同数量的 GPU 上进行训练。结果是其中一个版本的分类准确度比另一种低2%,并且这种性能的下降表现地很稳定。

宋英豪 刘灏 ·  2017-05-19 14:05:37
神经风格迁移研究概述:从当前研究到未来方向

这篇文章回顾了神经网络风格迁移研究近期取得的进展,并讨论了这一技术的不同应用以及尚未解决的问题,这也是未来研究的方向。

机器之心 ·  2017-05-17 18:20:32
使用 Node.js 对文本内容分词和关键词抽取

一下内容是分词库 nodejieba 基本的使用方法,在将来我们可以利用它对众成翻译发布的译文自动分析添加相应的 tag,以为各位译者和读者提供更好的用户体验。

月影大神 ·  2017-05-16 14:28:05
如何用 TensorFlow 教机器人作曲?秘诀原来是这样

计算机会首先把你的语音转化成文字,并且提取出关键字,转化成词向量。然后会用一些打过标签的音乐的数据,这些标签就是人类的各种情感。接着通过在这些数据上面训练一个模型,模型训练好后就可以生成符合要求关键词的音乐。

杨熹 ·  2017-05-09 15:39:33
语音识别结合应用场景 唱响未来新篇章

近二十年来,语音识别技术取得显著进步,开始从实验室走向市场。人们预计,未来10年内,语音识别技术走进了工业、家电、通信、汽车电子、消费电子产品等各个领域。语音识别作为人工智能发展最早、且率先商业化的技术,近几年来随着深度学习技术的突破,识别准确率大幅提升,带动了一波产业热潮。

佚名 ·  2017-04-28 13:00:42
你可能正在制造一个人工智能,而你却不知道

因为在这自动转录过程中会有许多小错误,但是如果要通过人工手段来全部浏览这些文本来找出错误,几乎是不现实的。同时,计算机编写的脚本机器人(bots)开始成为一个头疼的问题,一种能区分真实用户和机器人的手段变得非常必要。

佚名 ·  2017-04-28 12:20:08
李开复:人工智能的“七大黑洞”终被开放生态所取代

日前,李开复在接受记者专访时,又谈及了他对人工智能的观察和洞见。

李秀琴 ·  2017-04-27 20:10:31
物联网与AI的结合:让不同的智能手机相互学习

人类可以慢慢适应陌生环境,传感器也可以慢慢适应AI。 物联网与AI的结合:让不同的智能手机相互学习

熊蒙 ·  2017-04-27 13:23:00
AI+IoT:五个对智能物联网强烈刚需的工业(含工业4.0)

未来的智能世界里所有的东西都被物联网连接一起,所有的东西都能智能管理,这有可能实现吗?让领域实现专家从将被‘链接’深度改造转化的交通、制造、零售、能源、与健康医疗行业帮你一窥究竟。

AI加 ·  2017-04-27 09:38:42
阿里云南京云栖大会:分享智造范本 发布前沿技术

今天,阿里云栖大会·南京峰会正式召开,现场的真的可以用摩肩接踵来形容。此次大会主题为“飞天·智能”,包含主论坛以及江苏新制造、大数据、教育、政务、云生态等多个分论坛,主要涉及阿里巴巴江苏总部正式落户南京并产生众多合作、人工智能/大数据/云计算等技术推进传统工业制造企业智能制造的转型升级及飞天专有云,函数计算,一站式视频SDK和麒麟液冷服务器等前沿技术的重磅发布等方面内容。

王雪燕 ·  2017-04-26 18:22:10
一文详解深度神经网络中的对抗样本与学习

最近大半年,人工智能领域成为科技领域提到的最多的名词之一。在kdnuggets此前发布的文章 (Deep Learning’s Deep Flaws)’s Deep Flaws 中,深度学习大神Yoshua Bengio和他的博士生、Google科学家Ian Goodfellow在评论中与作者就深度学习对抗样本(Adversarial Examples)展开了热烈的讨论,kdnuggets编辑邀请Ian Goodfellow撰文详解他的观点以及他在这方面的工作。那么什么是对抗样本,对抗样本又是如何生成的呢?

向志洪 ·  2017-04-26 14:32:24
看得“深”、看得“清” —— 深度学习在图像超清化的应用

日复一日的人像临摹练习使得画家能够仅凭几个关键特征画出完整的人脸。同样地,我们希望机器能够通过低清图像有限的图像信息,推断出图像对应的高清细节,这就需要算法能够像画家一样“理解”图像内容。至此,传统的规则算法不堪重负,新兴的深度学习照耀着图像超清化的星空。

张延祥 ·  2017-04-26 13:50:26
深度卷积神经网络在目标检测中的进展

近些年来,深度卷积神经网络(DCNN)在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从 2014 到 2016 这两年多的时间,先后涌现出了 R-CNN,Fast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO,G-CNN, SSD 等越来越快速和准确的目标检测方法。

佚名 ·  2017-04-25 15:12:45
深度学习利器:TensorFlow系统架构及高性能程序设计

2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow,同时成为2015年最受关注的开源项目之一。经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后,谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow 1.0 版本,并同时在美国加州山景城举办了首届TensorFlow Dev Summit会议。

武维 ·  2017-04-24 14:09:13
美国购物平台Stitch Fix王建强:数据驱动的决策辅助与产品智能化

笔者在峰会现场对来自美国购物平台Stitch Fix的数据科学总监王建强进行了专访,主题主要围绕数据驱动的决策辅助与产品智能化展开。

王雪燕 ·  2017-04-22 09:48:00
图解机器学习:神经网络和TensorFlow的文本分类

在本文中,我们将创建一个机器学习模型来将文本分类到类别中。

佚名 ·  2017-04-21 16:08:41
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