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深度学习

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40
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第六章(1.6)机器学习实战——打造属于自己的贝叶斯分类器
github项目地址:https://github.com/liangzhicheng120/bayes
两只橙
2021-11-24
2760
第四章(1.2)机器学习——在web攻击检测中的应用实践
通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数,将输入的二维人脸图像变换到特征空间,从而唯一确定对应人的身份。
两只橙
2021-11-24
5140
机器学习教材中的 7 大经典问题
这是最有名错误判断,现在的教科书几乎已经不再有这样的结论,但如果看15年、20年前的机器学习教科书,会有一个很有趣的结论:神经网络不能超过三层。这和我们现在说的深度学习是矛盾的,深度学习现在大家比拼的不是神经网络能不能超过三层,而是能不能做出一百层、一千层或者更多。
两只橙
2021-11-24
4140
图像分类 | 深度学习PK传统机器学习
图像分类,顾名思义,是一个输入图像,输出对该图像内容分类的描述的问题。它是计算机视觉的核心,实际应用广泛。
两只橙
2021-11-24
6620
机器学习、深度学习 知识点总结及面试题
1、计算出输出与标签间的损失函数值,然后计算其相对于每个神经元的梯度,根据梯度方向更新权值。
两只橙
2021-11-24
3350
第一章(1.3)机器学习概念图谱
机器学习(machine learning)是最近非常火的一个领域,关于其一些基本定义百度百科、维基百科或者网上随便都可以找到很多资料,所以这里不做过多解释。
两只橙
2021-11-24
3480
第七章(1.3)图像处理—— 深度学习PK传统机器学习
原文:Image Classification in 5 Methods https://medium.com/towards-data-science/image-classification-in-5-methods-83742aeb3645
两只橙
2019-02-25
2.5K0
第一章(1.1)人工智能简介
一、人工智能——历史 人工智能——历史 二、人工智能——内涵和外延 人工智能——内涵和外延 三、人工智能——应用领域 人工智能——应用领域
两只橙
2019-02-14
3790
第一章(1.2) 机器学习算法工程师技能树
一、机器学习算法工程师需要掌握的技能 image 机器学习算法工程师需要掌握的技能包括 (1)基础数据结构与算法 树与相关算法 图与相关算法 哈希表与相关算法 矩阵与相关算法 (2)概率和统计基础 大
两只橙
2019-02-14
9710
第六章(1.6)机器学习实战——打造属于自己的贝叶斯分类器
github项目地址:https://github.com/liangzhicheng120/bayes
两只橙
2019-02-14
4130
第六章(1.7)深度学习实战——用lstm做小说预测
一、简介 长短期记忆网络 LSTM(Long-Short Term Memory)是递归神经网络(RNN:Recurrent Neutral Network)的一种。 RNNs也叫递归神经网络序列,它是一种根据时间序列或字符序列(具体看应用场景)自我调用的特殊神经网络。将它按序列展开后,就成为常见的三层神经网络。常应用于语音识别。 虽然前馈神经网络取得很大成功,但它无法明确模拟时间关系,并且所有数据点都是固定长度的向量。所以就诞生了递归神经网络,递归即自我调用,递归神经网络与其他网络的不同之处在于它的隐含
两只橙
2019-02-14
7000
第一章(1.3)机器学习概念图谱
机器学习(machine learning)是最近非常火的一个领域,关于其一些基本定义百度百科、维基百科或者网上随便都可以找到很多资料,所以这里不做过多解释。
两只橙
2019-01-23
3760
第一章(1.2) 机器学习算法工程师技能树
- 单机开发工具(numpy、sk-learn、pandas、libsvm、xgboost)
两只橙
2019-01-22
8020
第一章(1.1)人工智能简介
深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 专题主编:https://blog.csdn.net/lzc4869
两只橙
2019-01-21
5530
基于情感词典的文本情感分类
基于情感词典的文本情感分类 传统的基于情感词典的文本情感分类,是对人的记忆和判断思维的最简单的模拟,如上图。我们首先通过学习来记忆一些基本词汇,如否定词语有“不”,积极词语有“喜欢”、“爱”,消极词语
两只橙
2018-04-28
2.1K0
机器学习在web攻击检测中的应用实践
一、背景 通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入的一维时序语音信号变换到语义空间;而近来引发全民关注的围棋人工智能AlphaGo则是将输入的二维布局图像变换到决策空间以决定下一步的最优走法;相应的,人脸识别也是在求取合适的变换函数,将输入的二维人脸图像变换到特征空间,从而唯一确定对应人的身份。 在web应用攻击检测的发展历史中,到目前为止,基本是依赖于规则的黑名单检测机制,无论是web应用防火墙或ids等等,主要依赖于检测引擎内
两只橙
2018-04-27
1.6K2
神经网络相关名词解释
很多人认为深度学习很枯燥,大部分情况是因为对深度学习的学术词语,特别是专有名词很困惑,即便对相关从业者,亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。  相信读过此文的圈友,会对深度学习有个全新的认识,机器人圈希望可以为圈友的深度学习之路起到一些辅助作用。 人工智能,深度学习,机器学习—无论你在做什么,如果你对它不是很了解的话—去学习它。否则的话不用三年你就跟不上时代的潮流了。——马克.库班 马克.库班的这个观点可能听起来很极端——但是它所传达的信息是完全正确的! 我们正处于一场革命的旋涡之中——一场由大数据和计算能
两只橙
2018-04-27
1.1K0
人脸识别技术发展及实用方案设计
人脸识别技术不但吸引了Google、Facebook、阿里、腾讯、百度等国内外互联网巨头的大量研发投入,也催生了Face++、商汤科技、Linkface、中科云从、依图等一大波明星创业公司,在视频监控、刑事侦破、互联网金融身份核验、自助通关系统等方向创造了诸多成功应用案例。本文试图梳理人脸识别技术发展,并根据作者在相关领域的实践给出一些实用方案设计,期待能对感兴趣的读者有所裨益。 一、概述 通俗地讲,任何一个的机器学习问题都可以等价于一个寻找合适变换函数的问题。例如语音识别,就是在求取合适的变换函数,将输入
两只橙
2018-04-27
2.1K0
AI 领域最最稀缺的人才——人工智能架构师
这里,就不卖关子了。AI领域最最最最最稀缺的人才应该为人工智能架构师。有过4次技术创业经历,如今做AI投资的星瀚资本创始合伙人杨歌如是说。 在杨歌的身上,传奇的经历多得是。 清华学霸,技术男,四次技术创业经历,创建青年精英商业联合会,投身PE,创办星瀚资本,圈内最懂AI技术的投资人之一…… 然而,最打动我的,并非这些光鲜的字眼,而是他身上强大的势能,他眼里的平静和坚定,以及他完全不Care年轻时赚钱这件事。当年,他甘愿拿很少的工资,只为去四大会计师事务所恶补财务知识。他赚的第一桶金,想都不想,直接扔到公司。
两只橙
2018-04-27
3.3K0
神经网络相关名词解释
很多人认为深度学习很枯燥,大部分情况是因为对深度学习的学术词语,特别是专有名词很困惑,即便对相关从业者,亦很难深入浅出地解释这些词语的含义。 
两只橙
2018-04-20
1.2K2
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