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深度学习与数据挖掘实战

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【深度学习】Deep learning--知识结构搭建

深度学习神经网络

深度学习，在语音识别、图像识别、自然语言处理方面取得良好的效果，受到工业界的热捧。通往AI(人工智能)的道路是艰难的，深度学习取得的成绩，给AI的研究者带来了一点喜悦。真正实现跟人类一样的智能，还需要更多的突破，深度学习并不是AI的全部。但是，对于智能时代是一个福音，大量的数据积累，传统机器学习有他的不足之处。智能硬件的发展给深度学习插上了翅膀，GPU并行计算，加速了神经网络的计算速度。下面，整理一些业界比较经典的资料，帮助大家对深度学习有一个相对完整的认识。

2018-11-21

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【今日热门&优质资源】TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割

深度学习 tensorflow

【如何用TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割】链接：http://warmspringwinds.github.io/tensorflow/tf-slim/2016/10/30/image-classification-and-segmentation-using-tensorflow-and-tf-slim/ 中文翻译链接：http://geek.csdn.net/news/detail/126133 【汽车自动驾驶核心技术】《A look at compute and other c

2018-11-21

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【深度学习】Deep learning--知识结构搭建

深度学习神经网络

深度学习，在语音识别、图像识别、自然语言处理方面取得良好的效果，受到工业界的热捧。通往AI(人工智能)的道路是艰难的，深度学习取得的成绩，给AI的研究者带来了一点喜悦。真正实现跟人类一样的智能，还需要更多的突破，深度学习并不是AI的全部。但是，对于智能时代是一个福音，大量的数据积累，传统机器学习有他的不足之处。智能硬件的发展给深度学习插上了翅膀，GPU并行计算，加速了神经网络的计算速度。下面，整理一些业界比较经典的资料，帮助大家对深度学习有一个相对完整的认识。

2018-11-21

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干货|专访ImageNet冠军颜水成团队，如何将比赛成果在企业中落地？

2017 年 7 月 26 日，计算机视觉顶会 CVPR 2017 同期举行的 “超越 ILSVRC” Workshop 上，宣布计算机视觉乃至整个人工智能发展史上的里程碑——ImageNet 大规模视觉识别挑战赛于 2017 年正式结束，也就是说 2017 年是 ImageNet 的最后一届。在 2017 年 ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge 2017 (ILSVRC2017) 的收官比赛中， 360 公司与新加坡国立大学合作团队拿下了物体定位任务的冠军。InfoQ 因此联系到颜水成团队，进行了这次采访。

2018-11-21

1.5K0

行业|中美人工智能创投现状与趋势研究报告

深度学习编程算法存储图像识别机器人

人工智能能否完成人类历史上的颠覆式创新？开启人类新时代？60余年来人们对这个话题一直争论不休。

2018-11-21

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干货|Hinton、LeCun、Bengio三巨头权威科普深度学习

神经网络深度学习

借助深度学习，多处理层组成的计算模型可通过多层抽象来学习数据表征（ representations）。这些方法显著推动了语音识别、视觉识别、目标检测以及许多其他领域（比如，药物发现以及基因组学）的技术发展。利用反向传播算法（backpropagation algorithm）来显示机器将会如何根据前一层的表征改变用以计算每层表征的内部参数，深度学习发现了大数据集的复杂结构。深层卷积网络（deep convolutional nets)为图像、视频和音频等数据处理上带来突破性进展，而递归网络（recurrent nets ）也给序列数据（诸如文本、语言）的处理带来曙光。

2018-11-21

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前沿|概率图模型

在过去10年里，特别是在深度学习（Deep Learning）红得发紫之前，概率图模型（Probabilistic Graphical Model）曾经是当仁不让的建模工具以及解决很多实际问题的Go-To方案。那么，在深度学习的强力冲击下，概率图模型的研究发展未来又是怎么样的呢？那很容易想到的就是和深度学习结合起来。

2018-11-21

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干货|PyTorch实用代码段集锦

pytorch 开源深度学习 git http

Facebook公司开源的深度学习框架PyTorch越来越火，PyTorch易于上手。本文节选github中PyTorch的常用实用代码片段，供大家学习参考。

2018-11-21

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