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深度学习数据集成
作者 | nikolay oskolkov 来源 | medium编辑 |代码医生团队本文将讨论如何利用多种生物信息源，omic数据，以便通过深度学习实现更准确的生物系统建模。 生物和生物医学研究已大大过去十年中从技术进步提供dna序列（代受益组学），基因表达（转录组学），蛋白质丰度（prote 组学）和生物信息等诸多层面通常被称为组学...
基于深度学习在大数据中隐藏信息
原文标题：hiding information in big data based on deep learning摘要：当前基于深度学习模型的信息隐藏方法不能直接使用原始数据作为载体，这意味着该方法无法利用大数据中的现有数据来隐藏信息。 我们提出了一种基于深度学习的大数据信息隐藏新方法。 我们的方法使用大数据中的现有数据作为载体，并使用深度学习...
大数据处理套件
腾讯大数据处理套件（tencent big data suite）是基于腾讯多年海量数据处理经验，对外提供的可靠、安全、易用的大数据处理平台。 用户可以按需部署大数据...物联网大数据等场景我们都有成熟的解决方案 生态完善 深度与各行业优秀的大数据开发数据治理服务及应用商合作 为政务 金融 公安等行业客户提供基础软件...
·深度学习数据集大全
·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集开源生物识别数据：http:openbiometrics.orggoogle audioset：扩展了 632 个音频分类样本，并从 youtube 视频中提取了 2，084，320 个人类标记的 10 秒声音片段。 地址：https:research.google.comaudiosetuber 2b trip data：首次展示 2 百万公里的...
大数据
云端大数据解决方案由大数据基础设施和应用服务提供。 tbds、弹性mapreduce等大数据基础设施是在腾讯多年海量数据处理经验之上，结合开源hadoop生态和自研组件服务，对外提供可靠、安全、易用服务的平台。 大数据应用服务，是基于腾讯海量数据资产，多年的技术积累及自身业务运用所开发的一系列应用服务，包含了企业...
独家 | 数据科学家必知的五大深度学习框架！（附插图）
我喜欢从头开始编写代码，这有助于我清楚地理解主题（或技巧）。 当我们刚开始学习数据科学时，这种方法尤为有用。 尝试从无到有地实现一个神经网络，你将会明白很多有趣的事情。 但是当需要为现实世界的数据集构建深度学习模型时，这还是一个不错的主意吗？ 如果你需要几天或几周的时间来建立起模型，这是完全不可能...
【数据】深度学习从“数据集”开始
如果说lenet-5是深度学习的hello world，那么mnist就是深度学习数据集里的“hello world”，看看文【1】的作者，yann lecun，y.bengio，patrick haffner就知道了。 如果你想了解早期学者们对gradient-basedlearning（基于梯度的学习方法）方法的一点努力，想了解为什么卷积神经网络需要local reception field（局部...
使用PyTorch进行表格数据的深度学习
作者 | aakanksha ns来源 | medium编辑 |代码医生团队使用表格数据进行深度学习的最简单方法是通过fast-ai库，它可以提供非常好的结果，但是对于试图了解幕后实际情况的人来说，它可能有点抽象。 因此在本文中，介绍了如何在pytorch中针对多类分类问题构建简单的深度学习模型来处理表格数据。 pytorch是一个流行的...
值得收藏！基于激光雷达数据的深度学习目标检测方法大合集（下）
作者 | 黄浴来源 |转载自知乎专栏自动驾驶的挑战和发展【导读】在近日发布的《值得收藏！基于激光雷达数据的深度学习目标检测方法大合集（上）》一文中，作者介绍了一部分各大公司和机构基于激光雷达的目标检测所做的工作，本文是补充的第二部分。 继续介绍一些工作。 没想到，这个研究方向很热。 “fvnet: 3d front...
深度学习 | GAN模式崩溃的理论解释
小结 基于真实数据的流形分布假设，我们将深度学习的主要任务分解为学习流形结构和概率变换两部分； 概率变换可以用最优传输理论来解释和实现...求职学术演讲的主题就是最优传输理论在深度学习中的应用。 由此可以，深度学习的最优传输理论解释逐渐被广泛接受。 在哈佛大学的数学科学与应用中心...
深度学习仍是视觉大数据领域的最好分析方法之一
在这个数据为王的时代，深度学习擅于发掘多维数据中错综复杂的关系。 基于大数据的深度学习算法在计算机视觉、自然语言处理以及信息检索等多个领域不断刷新着记录。 ai 科技评论注：本文作者为中国科学院信息工程研究所张晓宇副研究员和电子科技大学李长升研究员。 我们先插一段广告：国际图象图形学学术会议（icig）...
大数据时代，谁的眼神锁定你？
近年来，大数据、人工智能的发展极大地推动了推荐技术的进步，扩充了应用场景，提升了个性化服务的性能。 而以大数据、深度学习为基石的 ai 技术还将继续造福人类生活的方方面面。 与此同时，区块链技术和应用场景近年来也受到了各界人士的广泛关注，很多企业都将区块链作为未来发展的重点。 凭借其可信任性、安全性...
深度学习助力数据压缩，一文读懂相关理论
大数据时代的来临，数据的体量和数据的增长速度都达到了一个前所未有的高度。 随着 5g 技术的快速发展，边缘计算、物联网、联邦学习等应用需求及应用场景越来越多。 在传输网络和存储能力有限的情况下，数据压缩技术发挥了越来越重要的作用。 在传统数据压缩算法不断发展的同时，近年来深度学习网络也应用于数据压缩...
深度学习入门数据集--1.Cifar10数据集
这个数据集包含图像和标签，图像信息由32*32像素大小组成，标签包含10个类别（飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车）。 这个数据集的目的是，用这些标注好的数据训练深度学习模型，使模型能够识别图片中的目标。 比如，我们可以通过这个神经网络识别猫vs狗。 一、数据集官网地址 官网上提供多种格式数据...
干货 | 深度学习中不均衡数据集的处理
转载自：ai科技评论，未经允许不得二次转载在深度学习中，数据是非常重要的。 但是我们拿到的数据往往可能由大部分无关数据和少部分我们所关心的数据组成。 那么，如何对这些数据集进行处理，才能得到我们所需要结果呢？ 工程师 george seif 认为，可以通过权重平衡法和采样法来解决这个问题。? 像萨诺斯一样给你的...
智能钛机器学习
快速释放数据价值 深度学习 支持 三大主流深度学习框架 并支持一机多卡多机多卡模式的 分布式计算 性能强大 搭载万兆网卡的大量实体机以及针对分布式机器学习的加速算法 为 级数据的模型训练提供坚实基础算法全面 在支持自定义算法的同时 还提供数据处理 分类 聚类深度学习等上百种主流算法 操作简便 命令行操作模式...
深度学习简介
人工智能、机器学习、深度学习三者关系人工智能包括了机器学习和深度学习，机器学习包括了深度学习，他们是父类和子类的关系，可参考下面的图：? 下面这张图分得更细致：? 什么是人工智能人工智能（artificialintelligence），英文缩写为ai。 是计算机科学的一个分支。 人工智能是对人的意识、思维的信息过程的模拟...
深度学习简史
直到2006年，才真正以深度学习之名复兴。 二、控制论背景下的ann我们今天直到的一些最早的学习算法，旨在模拟生物学习的计算模型，即大脑怎样学习或为什么能学习的模型。 其结果是深度学习以人工神经网络(arificial neural network, ann)之名而淡去。 彼时，深度学习模型被认为是受生物大脑(无论人类大脑或其他动物的...
聚焦技术发展及开源生态 腾讯全面揭秘大数据平台演进之路
此次在techo大会现场，腾讯重磅宣布正式开源资源管理平台核心tke和分布式数据库tbase，至此完成了腾讯大数据核心能力全开源，并期望推动业界一起构建繁荣的开源生态。 其中，tke是基于 kubernetes 的开源容器平台，在大数据，深度学习，通用服务等现网业务的实践和打磨下，可以同时服务公有云和私有云，并且在易用性...
