人工智能一浪接一浪地席卷全球，AI的其中一个重要分支——计算机视觉，也如雨后春笋，不断涌现出新的想法和应用。人脸识别已经逐渐渗透我们的日常生活，机器能够认准人脸，想必大家都有所耳闻；而另一类计算机视觉的应用，是进行商品识别。

深度学习问题面临的挑战

(1)神经网络计算, 另一个常为人诟病的问题,是过度拟合 (overfitting). 一个拥有大量自由参数的模型,很容易通过调试,和训练数据吻合.但这并不意味着,这就是个好模型. 美国数学家冯纽曼 (John Von Neumann) 曾说, “给我四个参数,我的模型可以拟合一个大象. 给我五个参数, 我可以让它扭动它的鼻子.” 神…

TensorFlow在深度学习框架中，占据第一的位置已经很久了，而且在可见的未来，也将一直占据第一的位置。

为了培养一个实用的DRL 交易agent，决定在哪里交易，以什么价格交易，以及交易的数量，会涉及非常多的内容和前期具有挑战性的开发和测试。 公众号为大家介绍了一个名为FinRL的DRL库，可以帮助初学…

近年来，深度学习领域涌现了大量优秀的成果。本文围绕一种新的深度学习方法，即深度残差收缩网络，展开详细的解读，希望对大家有所帮助。

生活经验告诉我们，相关关系并不能直接推导出因果关系，但不管是日常生活还是学术研究，对于因果关系的解释要远比相关关系重要得多。

计算机视觉的深度学习应用往往需要大量的图像数据集，现在我告诉你，只有一张图像也可以训练，是不是非常神奇？

近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就。相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段。

本次分享中我会为大家介绍深度学习算法在自然语言处理任务中的应用——包括算法的原理是什么，相比于其他算法它具有什么优势，以及如何使用深度学习算法进行情感分析。

深度神经网络已经成为解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等机器学习任务的最先进的技术。尽管如此，深度学习算法是计算密集型和存储密集型的，这使得它难以被部署到只有有限硬件资源的嵌入式系统上。 为了解决这个限制，可以使用深度压缩来显著地减少神经网络所需要的计算和存储需求。例如对于具有全连接层的卷积神经网络（如Alexnet和VGGnet），深度压缩可以将模型大…

在本文中，我们将聚焦于开源的人工智能工具，详细的了解下最著名的 15 个开源人工智能项目。

要处理14维空间中的超平面，想象一个三维空间，大声对自己说“14”。每个人都这么做。

导读：本文介绍百度基于Spark的异构分布式深度学习系统，把Spark与深度学习平台PADDLE结合起来解决PADDLE与业务逻辑间的数据通路问题，在此基础上使用GPU与FPGA异构计算提升每台机器的数据处理能力，使用YARN对异构资源做分配，支持Multi-Tenancy，让资源的使用更有效。 深层神经网络技术最近几年取得了巨大的突破，特别在语音和图像识别…

本文是学习这个视频课程系列的笔记，课程链接是 youtube 上的， 讲的很好，浅显易懂，入门首选， 而且在github有代码， 想看视频的也可以去他的优酷里的频道找。 Tenso…

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from https://zhuanlan.zhihu.com/p/26769864 摘要： 本文以浅显易懂的语言介绍了机器学习和深度学习的定义及应用，以及在源数据要求，硬件支持，…

来自 http://www.cnblogs.com/subconscious/p/5058741.html 　　神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向R…

深度学习 ( Deep Learning ) 是机器学习 ( Machine Learning ) 中近年来备受重视的一支，深度学习根源于类神经网络 ( Artificial Ne…

刚开始学习tf时，我们从简单的地方开始。卷积神经网络（CNN）是由简单的神经网络（NN）发展而来的，因此，我们的第一个例子，就从神经网络开始。 神经网络没有卷积功能，只有简单的三层…