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机器学习算法工程师
机器学习、深度学习、数据挖掘等人工智能领域的技术实战干货文章，这里都有！
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深入理解注意力机制
深度学习
kernel
注意力机制和人类的视觉注意力很相似，人类的注意力是人类视觉所特有的大脑信号处理机制。人类通过快速扫描全局图像，获得需要重点关注的目标区域，得到注意力焦点，而后对这一区域投入更多注意力，以获取更多所需要关注目标的细节信息，从而抑制其他无用信息。这是人类利用有限的注意力资源从大量信息中快速筛选出高价值信息的手段，是人类在长期进化中形成的一种生存机制，极大地提高了视觉信息处理的效率与准确性。比如给一张印有图片的报纸，那人会先去看报纸的标题，然后会看显目的图片。
机器学习算法工程师
2018-08-17
1.8K
0
基于深度学习的图像语义分割算法综述
深度学习
编程算法
卷积神经网络
自动驾驶
本文翻译自An overview of semantic image segmentation，原作者保留版权。
机器学习算法工程师
2018-08-06
2.4K
0
分布式TensorFlow入门教程
分布式
tensorflow
深度学习
大数据
神经网络
深度学习在各个领域实现突破的一部分原因是我们使用了更多的数据（大数据）来训练更复杂的模型（深度神经网络），并且可以利用一些高性能并行计算设备如GPU和FPGA来加速模型训练。但是有时候，模型之大或者训练数据量之多可能超出我们的想象，这个时候就需要分布式训练系统，利用分布式系统我们可以训练更加复杂的模型（单机无法装载），还可以加速我们的训练过程，这对于研究者实现模型的超参数优化是非常有意义的。2017年6月，Facebook发布了他们的论文Accurate, Large Minibatch SGD:Training ImageNet in 1 Hour，文中指出他们采用分布在32个服务器上的256块GPUs将Resnet-50模型在ImageNet数据集上的训练时间从两周缩短为1个小时。在软件层面，他们使用了很大的minibatch（8192）来训练模型，并且使学习速率正比于minibatch的大小。这意味着，采用分布式系统可以实现模型在成百个GPUs上的训练，从而大大减少训练时间，你也将有更多的机会去尝试各种各样的超参数组合。作为使用人数最多的深度学习框架，TensorFlow从version 0.8开始支持模型的分布式训练，现在的TensorFlow支持模型的多机多卡（GPUs和 CPUs）训练。在这篇文章里面，我将简单介绍分布式TensorFlow的基础知识，并通过实例来讲解如何使用分布式TensorFlow来训练模型。
机器学习算法工程师
2018-07-27
993
0
快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程
深度学习
2006年，NVIDIA公司发布了CUDA（http://docs.nvidia.com/cuda/），CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 9。
机器学习算法工程师
2018-07-27
5K
0
深度学习对人工智能的贡献，更重要的是思想和可能性
深度学习
人工智能
神经网络
深度学习是一种思想，一种学习模式，深度神经网络是一类模型，两者在本质上是不一样的。但目前大家普遍将深度神经网络认为就是深度学习。
机器学习算法工程师
2018-07-27
506
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《机器学习》笔记-概率图模型（14)
机器学习
深度学习
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的理解，包括过程中的疑问，并尽量的和实际的工程应用和现实场景进行结合，使得知识不只是停留在理论层面，而是能够更好的指导实践。记录笔记，一方面，是对自己先前学习过程的总结和补充。 另一方面，相信这个系列学习过程的记录，也能为像我一样入门机器学习和深度学习同学作为学习参考。 章节目录
机器学习算法工程师
2018-07-27
692
0
基于深度学习的图像语义分割算法综述
深度学习
编程算法
卷积神经网络
自动驾驶
本文翻译自An overview of semantic image segmentation，原作者保留版权。
机器学习算法工程师
2018-07-26
1.9K
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《机器学习》笔记-强化学习（16）
机器学习
强化学习
深度学习
机器人
如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试
机器学习算法工程师
2018-07-26
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近期爆火的Meta Learnjng，遗传算法与深度学习的火花，再不了解你就out了（附github代码）！
深度学习
github
url：[https://arxiv.org/pdf/1703.01513](https://arxiv.org/pdf/1703.01513)
机器学习算法工程师
2018-07-26
634
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《机器学习》笔记-聚类（9）
机器学习
深度学习
无监督学习
作者： 刘才权 编辑： 黄俊嘉 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》(https://zhuanlan.zhihu.com/p/30980999)），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅
机器学习算法工程师
2018-06-07
379
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重磅|基于深度学习的目标检测综述(一）
深度学习
作者：叶 虎 编辑：黄俊嘉 前 言 图像分类，检测及分割是计算机视觉领域的三大任务。图像分类模型（详情见[这里](https://medium.com/comet-app/review-of-deep-learning-algorithms-for-image-classification-5fdbca4a05e2)）是将图像划分为单个类别，通常对应于图像中最突出的物体。但是现实世界的很多图片通常包含不只一个物体，此时如果使用图像分类模型为图像分配一个单一标签其实是非常粗糙的，并不准确。对于这
机器学习算法工程师
2018-03-30
2.3K
0
风格迁移原理及tensorflow实现-附代码
tensorflow
编程算法
深度学习
作者：刘威威 编辑：田 旭 前 言 本文将详细介绍 tf 实现风格迁移的小demo，看完这篇就可以去实现自己的风格迁移了，复现的算法来自论文 Perceptual Losses for Real-Time Style Transfer and Super-Resolution 本文分为以下部分： 第一节：深度学习在风格迁移上的背后原理； 第二节：风格迁移的代码详解 第三节：总结 图像风格迁移指的是将图像A的风格转换到图像B中去，得到新的图像，取个名字为new B，其中new B中既包含图像B的内容
机器学习算法工程师
2018-03-30
3.7K
0
《机器学习》笔记-集成学习（8）
机器学习
深度学习
作者：刘才权 编辑：祝鑫泉 前 言 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核
机器学习算法工程师
2018-03-30
690
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如何利用深度学习写诗歌（使用Python进行文本生成）
深度学习
python
翻译：李雪冬 编辑：李雪冬 前 言 从短篇小说到写5万字的小说，机器不断涌现出前所未有的词汇。在web上有大量的例子可供开发人员使用机器学习来编写文本，呈现的效果有荒谬的
机器学习算法工程师
2018-03-30
2.7K
0
Tensorflow实战：Discuz验证码识别
tensorflow
深度学习
本文将使用深度学习框架 Tensorflow 训练出一个用于破解 Discuz 验证码的模型。
机器学习算法工程师
2018-03-06
9.6K
11
《机器学习》笔记-决策树（4）
机器学习
决策树
深度学习
作者：刘才权 编辑：黄俊嘉 写在最前面 如今机器学习和深度学习如此火热，相信很多像我一样的普通程序猿或者还在大学校园中的同学，一定也想参与其中。不管是出于好奇，还是自身充电，跟上潮流，我觉得都值得试一试。对于自己，经历了一段时间的系统学习（参考《机器学习/深度学习入门资料汇总》），现在计划重新阅读《机器学习》[周志华]和《深度学习》[Goodfellow et al]这两本书，并在阅读的过程中进行记录和总结。这两本是机器学习和深度学习的入门经典。笔记中除了会对书中核心及重点内容进行记录，同时，也会增加自己的
机器学习算法工程师
2018-03-06
732
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Batchnorm原理详解
神经网络
编程算法
深度学习
作者：刘威威 小编：赵一帆 前言：Batchnorm是深度网络中经常用到的加速神经网络训练，加速收敛速度及稳定性的算法，可以说是目前深度网络必不可少的一部分。 本文旨在用通俗易懂的语言，对深度学习的常用算法--batchnorm的原理及其代码实现做一个详细的解读。本文主要包括以下几个部分。 01 Batchnorm主要解决的问题 首先，此部分也即是讲为什么深度网络会需要batchnorm，我们都知道，深度学习的话尤其是在CV上都需要对数据做归一化，因为深度神经网络主要就是为了学习训练数据的分布，并在测
机器学习算法工程师
2018-03-06
3.9K
0
重磅！一文彻底读懂智能对话系统！当前研究综述和未来趋势
深度学习
机器学习
作者：蒙 康 编辑：王抒伟 笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文，《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》，论文来自于京东数据团队，论文引用了近124篇论文，是一篇综合全面的介绍对话系统的文章，可谓是诚意满满，今天我们将其重点进行解读，以飨读者。 前言 1 拥有一个虚拟助理或一个拥有足够智能的聊天伙伴系统似乎是虚幻的，而且可能只在科幻电影中存在很长一段时间。近年来，人机对话因其潜在的潜力和诱人的商业
机器学习算法工程师
2018-03-06
2.9K
0
浅析深度学习在实体识别和关系抽取中的应用
深度学习
机器学习
神经网络
实体识别 作者：蒙 康 编辑：黄俊嘉 命名实体识别 1 命名实体识别（Named Entity Recognition，NER）就是从一段自然语言文本中找出相关实体，并标注出其位置以及类型，如下
机器学习算法工程师
2018-03-06
2.4K
0
GAN系列学习(1)——前生今世
深度学习
机器学习
作者：刘威威 编辑：李文臣 1 1.GAN的 ‘前世’？ 大家都知道GAN是Ian Goodfellow 2 014年放出的一篇开山之作，在深度学习界评价很高，可以说GAN的出现，给深度学习界带来了很多的研究(shui)课(lun)题(wen)。但是如果说GAN是另外一种网络的变种，不知道你是否相信呢？但是有一个人是坚信不疑的，这个人就是德国AI科学家Jürgen Schmidhuber，说到这个人可能很多人不太了解，毕竟不是像Hinton Yoshua bengio, Yan lecun这样出名的人，事实
机器学习算法工程师
2018-03-06
1.3K
0
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