在本文中，我们将深入探讨深度学习的核心概念和原理，以及如何使用Python和TensorFlow库构建和训练神经网络。我们将从基础开始，逐步介绍神经网络的结构、前向传播、反向传播和优化方法，以便读者能够深入理解并开始实际编写深度学习代码。
【新智元导读】利用机器学习技术代替人类专家来自动设计神经网络架构近期成为了一个热门研究话题。上海交大和MIT的研究团队提出一种新的高效神经架构搜索方法，解决了当前网络变换方法的局限性，且在十分有限的GPU算力下，达到了谷歌AutoML搜索神经网络架构的效果。
【导读】 深度学习工程师、deeplearning4j框架贡献者之一Adam Gibson等人的新书《Deep Learning—A Practitioner's Approach》面向希望学习深度学习的数据科学家和工程师，从实战角度出发带你用DL4j快速上手深度学习方法，这本书的目标是使深度学习大众化，利用DL4J进行一系列深度学习实战，并且介绍了在Spark和Hadoop上使用DL4J进行深度学习开发的教程。 请关注专知公众号 后台回复“DLP” 就可以获取深度学习实战指南 pdf下载 后台回复“DLP
在图论的上下文中，图是一种结构化数据类型，具有节点(nodes)（保存信息的实体）和边缘(edges)（连接节点的连接，也可以保存信息）。
作者：justjavac 链接：https://segmentfault.com/a/1190000013107871 如何在 JavaScript 中拷贝一个对象？对于这个很简单的问题，但是答案却不简单。 引用传值 在 JavaScript 中所有的东西都是引用传递(原文有误，稍后写篇批判文 “By Value” or “By Reference” in JavaScript · Issue #22)。 如果你不知道什么意思，看看下面的例子： function mutate(obj) { obj.a
之前有篇文章讲解了堆结构以及堆排序，堆可以分为大根堆和小根堆，那么我们如何使用么？笔试时需不需要自己重新实现一个堆结构呢？这个问题怎么说，从底层实现是应该会的，也不难，但实际用的时候就不用自己重新造轮子了！C++标准库中有类似堆结构的东西——Priority_Queue!
重回 “手写 SQL 编辑器” 系列。之前几期介绍了 词法、文法、语法的解析，以及回溯功能的实现，这次介绍如何生成语法树。
https://machinelearningmastery.com/5-step-life-cycle-neural-network-models-keras/
AI 科技评论按：如今，基于深度学习的 AI 系统日趋产业化，如何有效地在云端和雾端进行落地成为一个核心问题。相对于传统机器学习，深度学习无论是训练还是部署都对计算和通信等提出了很大的挑战。在云端（如 Google Cloud、Amazon AWS、Microsoft Azure、Facebook Big Basin），深度神经网络的训练依赖于分布式系统，其可扩展性受限于通信带宽。 在雾端（Fog Computing，如移动手机的 Face ID、无人机、去中心化自动驾驶系统等），便携设备的计算等资源有限，深度神经网络的高效部署依赖于模型压缩与加速技术，以完成轻量级部署。
Seaborn是一个用Python制作统计图形的库。它建立在matplotlib之上，并与pandas数据结构紧密集成。
本节讨论一些关键方法的性能，下面将介绍各种性能标准和度量，并讨论和比较一些关键方法的性能。
摘要：受人类的视觉注意力机制启发，显著性目标检测任务旨在定位给定场景中最吸引人注意的目标或区域。近年来， 随着深度相机的发展和普及， 深度图像已经被成功应用于各类计算机视觉任务， 这也为显著性目标检测技术提供了新思路。通过引入深度图像， 不仅能使计算机更加全面地模拟人类视觉系统， 而且深度图像所提供的结构、位置等补充信息也可以为低对比度、复杂背景等困难场景的检测提供新的解决方案。鉴于深度学习时代下RGB-D显著目标检测任务发展迅速，旨在从该任务关键问题的解决方案出发，对现有相关研究成果进行归纳、总结和梳理，并在常用RGB-D SOD数据集上进行不同方法的定量分析和定性比较。最后， 对该领域面临的挑战及未来的发展趋势进行总结与展望。
在面试时，通常会考察您对 TypeScript 的基本概念、高级特性以及如何在项目中应用的了解。以下是一些可能涉及的 TS 面试题，以及它们的详细解释：
上一篇文章《MySQL 8.0 JSON增强到底有多强？（一）》，我们简单介绍了MySQL中JSON数据类型，相信大家对JSON数据类型有了一定的了解，那么今天我们来简单看下如何在JSON列上添加索引？
整理 | Just 出品 | 人工智能头条（公众号ID：AI_Thinker） 你点进来就说明对这深度学习方面的资源有热切需求或者至少感兴趣，人工智能头条为了尽可能满足各位读者在学习资源上的不同需求，会不定期搜集整理相关资源献给你们。 这次的资源来自 fast.ai 推出的免费的入门级深度学习课程，该课程在你有一年编程经验或者至少学过高中数学的前提下就能让你学会建立最先进的模型，门槛不能再低了。 本次的系列课程共有两部分组成：《Practical Deep Learning For Coders》和《Cut
需要注意的是，Go语言中支持隐式类型转换，但是不同类型之间的转换需要满足特定的规则。另外，Go还提供了一种复合类型complex，用于表示复数。complex由实部和虚部两个float32或float64类型组成，可以用于数学运算。
人工智能快速发展的今天，图像视频识别在深度学习的加持下在各行各业广泛落地。相较于2D计算机视觉，3D计算机视觉因为具有额外的深度信息，可以轻松处理机器视觉中很多2D维度难以解决的问题。最近几年，3D成像与3D计算机视觉算法得到了快速发展。在以激光雷达，结构光，TOF，双目立体视觉为代表的主要技术路线上都涌现出一些不错的公司和产品，依托三维点云数据在如工业质检、精确测量、机械臂引导、物体定位、自动驾驶等场景进行落地。
既然数据结构是研究数据元素之间的基本关系，那基本关系如何表示呢？逻辑结构就是根据数据元素之间关系的不同特性，分为了4类基本结构
https://ieeexplore.ieee.org/document/8294302
最近几年深度学习引发的人工智能浪潮席卷全球，在互联网普及带来的海量数据资源和摩尔定律支配下飞速提升的算力资源双重加持下，深度学习深入影响了自然语言处理的各个方向，极大推动了自然语言处理的发展。
优先级队列是数据结构中的一个重要概念，它能在各种场景下大放异彩，如任务调度、图算法、数据压缩等。今天，我们将一起了解何为优先级队列，以及如何在 Go 语言中实现它。
null 表示有意不存在任何对象值，而 undefined 表示不存在值或未初始化的变量。
导读：针对点击率预估场景，整个领域的技术演进经历了从早期大量人工特征工程到基于因子分解机的模型变种，再到深度神经网络进行自动特征学习的趋势，整体上模型能力越来越强，手工特征和数据处理的比重也逐渐降低。然而，近年来业界又重新开始关注数据本身的交互和处理，针对该新趋势，今天和大家分享上海交通大学张伟楠副教授基于数据交互的点击率预估模型的研究。
在Elasticsearch中，模板是一种预定义的配置，用于指定索引的设置和映射。它允许用户在创建索引之前，定义好索引的结构和配置信息，从而确保数据按照预定的方式进行存储和索引。模板可以看作是一种“蓝图”，用于指导Elasticsearch如何构建和管理索引。
来源：arXiv 编辑：新智元编辑部 【新智元导读】图灵奖得主、贝叶斯网络之父Judea Pearl日前在arXiv上传了他的最新论文，论述当前机器学习理论局限，并给出来自因果推理的7大启发。Pearl指出，当前的机器学习系统几乎完全以统计学或盲模型的方式运行，不能作为强AI的基础。他认为突破口在于“因果革命”，借鉴结构性因果推理模型，能对自动化推理做出独特贡献。 深度学习理论研究已经引发了越来越多的关注，但是，机器学习也存在理论上的局限性。 然而，对于这个问题的关注，似乎还没有掀起多大波澜。 近日，图灵奖
这篇文章引用的是2014年2月3日的innodb_ruby 0.8.8版本。 在《学习InnoDB:核心之旅》中，我介绍了innodb_diagrams项目来描述InnoDB的内部结构，它提供了这篇文章中用到的所有图表。在对innodb_ruby的快速介绍一文中，我介绍了innodb_space命令行工具的安装和一些快速演示。 在InnoDB索引页的物理结构中描述了InnoDB索引页的物理结构。现在，我们将通过一些实际示例来研究InnoDB如何在逻辑上构造索引。
A Survey on Deep Learning for Named Entity Recognition
上面部分引用了维基百科对图数据库的词条来讲解何为图数据库，而本文整理于图数据库 Nebula Graph 交流群中对图数据库的零碎知识，作为对图数据库知识的补充。本文分为小知识及 Q&A 两部分。
此应用程序的目的是让终端用户使用XWiki功能强大的结构化数据管理系统，以尽可能少的步骤创建协作Web应用程序。重点解决的是创建应用程序时候最常见的用例。我们没有尝试包含所有类型的功能（如通知、复杂的字段或工作流）。这些可以通过编程来添加。
在本文中，我们介绍了交付时间预估迭代的三个版本，分别为基于地址结构的树模型、向量召回方案以及轻量级的End-to-End的深度学习网络。同时介绍了如何在性能和指标之间取舍，以及模型策略迭代的中间历程，希望能给从事相关工作的同学们有所启发和帮助。
大家好，我是花哥，之前介绍了图神经网络(GNN)的数学原理，本文介绍图神经网络的发展及应用进展。
这是关于学习使用Unity的基础知识的系列教程中的第六篇。这次我们将创建一个动画分形。我们从常规的游戏对象层次结构开始，然后慢慢过渡到Jobs系统，并一直伴随着评估性能。
文章作者：Tyan 博客：noahsnail.com | CSDN | 简书
在互联网行业中，在移动端应用深度学习技术的案例越来越多。从深度学习技术的运行端来看，主要可以分为下面两种。
使用Python的Keras库可以很容易创建和评测深度学习神经网络，但是您必须遵循严格的模型生命周期。
加州大学研究团队最近开发了一种新型的深度学习算法DeepCube，在没有任何人工协助的情况下机器自学如何解魔方。
CCF-腾讯犀牛鸟基金由腾讯与中国计算机学会联合发起，旨在通过搭建产学合作平台，连接产业实践问题与学术科研问题，支持海内外优秀青年学者开展与产业结合的前沿科研工作。 2018年CCF-腾讯犀牛鸟基金共涵盖机器学习、计算机视觉及模式识别、语音技术、自然语言处理、大数据技术、区块链等6个重点技术领域，涉及31项研究命题。 未来，我们将分三期对研究命题进行详细介绍，欢迎青年学者关注了解，希望大家可以从中找到适合自己的申报命题。 一、机器学习 1.1 面向图数据的深度卷积网络研究 深度神经网络在基于网格数据（如图片
每天给你送来NLP技术干货！ ---- 本论文已入选国际语义网顶级会议ISWC 2022，论文标题为《RT-KGD: Relation Transition Aware Knowledge-Grounded Dialogue Generation》，该论文在融入知识图谱的对话生成任务中提出了一个新的模型RT-KGD来探究多轮对话中知识话题之间的转移关系，从而生成逻辑更连贯、融入信息更准确的回复语句。 Arxiv链接：https://arxiv.org/abs/2207.08212 Github链接：htt
【新智元导读】Nature 子刊 Nature Human Behavior 上最新发表了一篇关于人类行为的研究，通过对自然图像中的字母进行无监督学习，探讨了人类是如何获得文字识别能力的。研究人员提出了一个基于深度神经网络的大规模字母识别计算模型，通过将概率生成模型与视觉输入拟合，以完全无监督的方式开发了复杂的内部表征的层次结构。 书写符号的使用是人类文化发展的重大成就。然而，抽象的字母表征是如何在视觉中进行学习的，这仍然是未解决的问题。昨天发表在 Nature.com 上的一篇题为 Letter perc
这篇文章涵盖了三件事，首先什么是视觉角度的异常检测？用于异常检测的技术有哪些？它在哪里使用？
2017年，深度学习三巨头之一的Geoffrey Hinton，发表了两篇论文解释「胶囊网络（Capsule Networks）」。
今天给大家介绍的是北京大学来鲁华课题组在arXiv上挂出的预印论文《Learning to design drug-like molecules in three-dimensional space using deep generative models》。近年来，分子图的深度生成模型在药物设计领域受到了越来越多的关注。目前已经开发了多种模型来生成拓扑结构，但在产生三维结构方面的探索仍然有限。现有的方法要么关注于低分子量化合物而不考虑药物相似性，要么利用原子密度图来间接生成三维结构。在这项工作中，作者介绍了配体神经网络(L-Net)，一种新的图生成模型，用于设计具有高质量三维结构的类药分子。L-Net直接输出分子（包括氢原子）的拓扑和三维结构，而不需要额外的原子放置或键序推理算法。实验结果表明，L-Net能够产生化学正确、构象有效的类药分子。最后，为了证明其在基于结构的分子设计中的潜力，作者将L-Net与MCTS结合，并测试其产生靶向ABL1激酶的潜在抑制剂的能力。
众所周知，人类在很小的时候就学会了识别和标记自己所看到的事物。如今，随着机器学习和深度学习算法的不断迭代，计算机已经能够以非常高的精度，对捕获到的图像进行大规模的分类了。目前，此类先进算法的应用场景已经涵括到了包括：解读肺部扫描影像是否健康，通过移动设备进行面部识别，以及为零售商区分不同的消费对象类型等领域。
JavaScript和Python这两种语言非常流行和强大，但它们在部分语法的使用上却有着一些不同，如果你恰好对这些区别对比感兴趣，那么这篇文章中的内容可能会为你提供一些帮助。
链接: https://ieeexplore.ieee.org/document/10184514
选自MachineLearningMastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：熊猫 循环神经网络是当前深度学习热潮中最重要和最核心的技术之一。近日，Jason Brownl
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