Python 由于本身的易用优势和强大的工具库储备，成为了在人工智能及其它相关科学领域中最常用的语言之一。尤其是在机器学习，已然是各大项目最偏爱的语言。 其实除了 Python ，也不乏有开发者用其他语言写出优秀的机器学习项目。在此，列出其中一些个人认为值得关注的开源机器学习项目，比如C、C++、Go、Java、Javascript、PHP、Ruby、Objective C、Swift、Scala等等，看看人工智能的语言适配性吧~~~ ➤ 1、C Darknet —— 神经网络框架 https://g
关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。
关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就
AI UNION 人工智能产业技术创新战略联盟 这里是人工智能联盟，汇聚了最新的AI新闻资讯，还有最前沿的国内外AI开源技术，最具价值的AI创新企业，最具权威的行业导师，和最具实力的创投机构！如果你身处AI圈，那么在这里你不但能找到你最需要的，还能发现你意想不到的。 推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣
推荐 10 个饱受好评且功能独特的开源人工智能项目 关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工
本文介绍了10个有趣实用的开源人工智能项目，涵盖了机器学习、深度学习、自然语言处理、计算机视觉、强化学习等多个领域。这些项目具有创新性、实用性和可扩展性，可以为不同领域的开发者提供灵活、高效、可复用的解决方案。
本文介绍了10个功能强大的开源人工智能项目，这些项目分别是：STYLE2Paints、SerpentAI、Synaptic.js、Snake-AI、Uncaptcha、Sockeye、PHP-ML、CycleGAN、DeepLearn.js和TensorFire。这些项目涵盖了机器学习的各个方面，包括图像处理、神经网络框架、游戏AI、自然语言处理等，可以为开发人员提供各种场景下的AI应用。
【导读】关于人工智能的项目，相信大家都看过或者用过不少了，但它们的大多数看上去都十分“高大上”，让人感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。事实上，有很多关于人工智能的项目还是十分实用的，而且用途还十分有趣，下面就简单为大家盘点 10 个功能独特的开源人工智能项目。 1. STYLE2PAINTS：强大的为线稿上色的 AI https://www.oschina.net/p/style2paints 推荐理由：新一代的强大线稿上色 AI，可根据用户上传的自定义色彩给线稿进行上色。项目提供了在线使用网站，十分方便使
1986 年Rumelhart 提出自动编码器的概念，并将其用于高维复杂数据处理，促进了神经网络的发展。自编码神经网络是一种无监督学习算法，它使用了反向传播算法，并让目标值等于输入值，比如y(i)=x(i) 。下图是一个自编码神经网络的示例。
过去十年，机器学习（尤其是深度学习）领域涌现了大量算法和应用。在这些深度学习算法和应用涌现的背后，是各种各样的深度学习工具和框架。它们是机器学习革命的脚手架：TensorFlow 和 PyTorch 等深度学习框架的广泛使用，使得许多 ML 从业者能够使用适合的领域特定的编程语言和丰富的构建模块更容易地组装模型。
神经网络压缩是指在对神经网络性能影响不大的情况下，通过有关方法来减少网络的参数和存储空间，大体上可以分为近似，量化和剪枝三类方法。
过去⼗年，机器学习（尤其是深度学习领域）涌现了⼤量算法和应⽤。在这些深度学习算法和应⽤涌现的背后，是各种各样的深度学习⼯具和框架。它们是机器学习⾰命的脚⼿架：TensorFlow和PyTorch等深度学习框架的⼴泛使⽤，使许多机器学习从业者能够使⽤适合领域的特定编程语⾔和丰富的构建模块更容易地组装模型。
python作为一种功能强大的编程语言，因其简单易学而受到很多开发者的青睐。那么，Python 的应用领域有哪些呢？
神经网络 来源：UFLDL教程 本文为神经网络综合系列的第一篇，通过学习，你也将实现多个功能学习/深度学习算法，能看到它们为你工作，并学习如何应用/适应这些想法到新问题上。文章内容是假定您有基本的机器学习基础之上进行的（特别是熟悉的监督学习，逻辑回归，梯度下降的想法），如果你不熟悉这些想法，我们建议你去这里机器学习课程http://openclassroom.stanford.edu/MainFolder/CoursePage.php？course= Machine Learning，并先完成第II，III
最热门的深度学习，想必很多人都想了解学习，网络上也有不少资料；小编也希望可以从头开始，更为透彻地去理解原理机制，这样在日后可以在深度学习框架实战的学习上更为轻松。那我们就从头开始，从最简单的神经元：感知机开始学习。 感知机： 感知机是最早的监督式训练算法，我们之前的学习文章中也略有提到，它是神经网络和支持向量机的基础，在支持向量机方面主要是理解支持向量和max margin的loss函数；而神经网络方面，我们可以将它看作是神经网络的一个神经元。 假如平面中存在n个点，并被分别标记为“0”和“1”。此时
感知器——基础的全连接网络——线性单元到线性模型——梯度下降——神经网络和反向传播算法——循环神经网络——LSTM——LSTM-CRF
机器学习是一种编程，它使计算机能够在没有显式编程的情况下自动地从数据中学习。换句话说，这意味着这些程序通过学习数据来改变它们的行为。
近日，哥德堡大学物理系 Bernhard Mehlig 教授在 arXiv 上发布了他的一本「新书」《Artifical Neural Networks》。这本书正是他根据在哥德堡大学物理系 2018 秋季学期教学（FFR315）过程中的笔记整理而成。在这门课程中，他结合物理学（特别是统计物理学）的知识详细讲述了机器学习中神经网络在物理学中的各种应用，包括深度学习、卷积网络、强化学习，以及其他各种有监督和无监督机器学习算法。
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人工神经网络在过去的七十年的时间里数次起起伏伏,几十年间人们一直在追求机器的智能化,在近几年的研究中,随着数据量的增加和深度学习神经网络算法的研究和进步,表明了深度学习是很有效的,但是仍有其局限性.而我们了解历史,会让我们有更多的思考和启发. 一:起源 ‘’思维的本质”是人类一直思考的本源问题之一,研究,模仿人类大脑和神经网络的工作机制,并且使用机器去实现人类的工作,使机器获得人具有人一般的思考能力和思维能力以及抽象能力,因为机器是永不疲倦的,和具有比人类更快的运转速度,并且更适合大量的复制. 神经网络的研
人工神经网络在过去的七十年的时间里数次起起伏伏,几十年间人们一直在追求机器的智能化,在近几年的研究中,随着数据量的增加和深度学习神经网络算法的研究和进步,表明了深度学习是很有效的,但是仍有其局限性.而我们了解历史,会让我们有更多的思考和启发.
新智元报道 来源：eurekalert.org 编辑：肖琴 【新智元导读】多伦多大学研究人员设计新算法，通过动态地干扰人脸识别工具来保护用户的隐私。结果表明，他们的系统可以将原本可检测到的人脸比例
本文由LCatro整理 机器学习 机器学习算法原理 https://github.com/wepe/MachineLearning 机器学习实战原书内容与批注 https://github.com/apachecn/MachineLearning 机器学习的Python 实现 https://github.com/lawlite19/MachineLearning_Python#1-%E4%BB%A3%E4%BB%B7%E5%87%BD%E6%95%B0 机器学习算法集锦 https://zhuanla
随着人工智能技术的不断发展，越来越多的应用场景被发掘。其中，AI绘画是一种新兴的领域，其应用范围涵盖了数字媒体、游戏设计、动画制作、艺术创作等多个领域。在本文中，我们将介绍AI绘画的基本概念、发展历程、技术原理以及应用前景。
1、相关知识 从广义上来说，NN（或是更美的DNN）确实可以认为包含了CNN、RNN这些具体的变种形式。有很多人认为，它们并没有可比性，或是根本没必要放在一起比较。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括convolution layer 或是 LSTM 单元。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这几种网络结构发明的初衷，和他们之间本质的区别。 2、神经网络发展 2.1 感知机 神经网络技术起源于上世纪五、六十年代，当时叫感知机（perceptron），拥有输
随着深度学习算法在图像领域中的成功运用，学术界的目光重新回到神经网络上；而随着 AlphaGo 在围棋领域制造的大新闻，全科技界的目光都聚焦在“深度学习”、“神经网络”这些关键词上。与大众的印象不完全一致的是，神经网络算法并不算是十分高深晦涩的算法；相对于机器学习中某一些数学味很强的算法来说，神经网络算法甚至可以算得上是“简单粗暴”。只是，在神经网络的训练过程中，以及算法的实际运用中，存在着许多困难，和一些经验，这些经验是比较有技巧性的。 有道云笔记不久前更新的文档扫描功能中使用了神经网络算法。本文试图以文
训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石，已有多个针对不同深度模型的开源实现，Google、Facebook、百度、腾讯等公司也实现了各自的并行化框架。深度学习是目前最接近人脑的智能学习方法，深度学习引爆的这场革命，将人工智能带上了一个新的台阶，将对一大批产品和服务产生深远影响。 1.深度学习的革命 人工智能(Artificial Intelligen
摘要： 深度学习可以完成需要高度抽象特征的人工智能任务，如语音识别、图像识别和检索、自然语言理解等。深层模型是包含多个隐藏层的人工神经网络，多层非线性结构使其具备强大的特征表达能力和对复杂任务建模能力。训练深层模型是长期以来的难题，近年来以层次化、逐层初始化为代表的一系列方法的提出给训练深层模型带来了希望，并在多个应用领域获得了成功。深层模型的并行化框架和训练加速方法是深度学习走向实用的重要基石，已有多个针对不同深度模型的开源实现，Google、Facebook、百度、腾讯等公司也实现了各自的并行化框架。深
AI 科技评论按：Facebook AI 昨日推荐了一款能够比当前 state-of-the-art 程序更快识别应用安全水平的最新技术。过去我们从计算机视觉、强化学习以及语音识别等领域发掘了深度学习的巨大潜力，然而对于一些安全性要求较高的应用（如自动驾驶）来说，在模型得到有效验证以前，并无法真正受惠。Facebook提供的新方法适用于深度学习，能够对无法确定输出结果的输入内容进行有效验证，从而杜绝不当决策的产生。AI 科技评论将该开源文章编译如下。
神经网络是目前最流行的机器学习算法之一。随着时间的推移，证明了神经网络在精度和速度方面，比其他的算法性能更好。并且形成了很多种类，像CNN(卷积神经网络),RNN,自编码，深度学习等等。神经网络对于数据科学和或者机器学习从业者，就像线性回归对于统计学家一样。因此，对神经网络是什么有一个基本的理解是有必要的，比如，它是怎么构成的，它能处理问题的范围以及它的局限性是什么。这篇文章尝试去介绍神经网络，从一个最基础的构件，即一个神经元，深入到它的各种流行的种类，像CNN,RNN等。
作者 | EdvardHua 最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记。 目录 什么是梯度下降和链式求导法则 神经网络的结构 BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 Python 实现源码解析 手写数字识别实例 训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设我们有一个函数J(w)，如下图所示。 梯度下降示意图 现在，我们要求当 w 等于什么的时候，J(w) 能够取到最小值。从图中我们知道最小值在初始位置的左边，也就意味着如果
A. np.range(3,3) B. np.zeros(3) C.np.eye(3) D.np.eye(3,2)
【编者按】GPU因其浮点计算和矩阵运算能力有助于加速深度学习是业界的共识，Theano是主流的深度学习Python库之一，亦支持GPU，然而Theano入门较难，Domino的这篇博文介绍了如何使用GPU和Theano加速深度学习，使用更简单的基于Theano的 Nolearn库。教程由多层感知器及卷积神经网络，由浅入深，是不错的入门资料。 基于Python的深度学习 实现神经网络算法的Python库中，最受欢迎的当属Theano。然而，Theano并不是严格意义上的神经网络库，而是一个Python库，它可
---- 新智元推荐 来源：Pascal2 【新智元导读】日前，中星微把实际安防项目经验应用到PASCAL VOC数据集，并成功在一步法（one-stage）算法中取得了第一名的好成绩。中星微人工智能芯片技术公司董事长兼总经理张韵东表示：“中星微首次将安防监控应用经验与国际算法竞赛数据集相结合，使得嵌入式前端设备也能达到与云端智能相媲美的效果，取得了可喜可贺的成绩，但这只是一个的开始，相信未来会带来更多更精彩的内容。” 目标检测是机器视觉中一个最重要和最早研究领域之一，也是一切机器视觉任务基础，因此
哪一个人脸识别 API 是最好的？让我们看看亚马逊的 Rekognition、谷歌云 Vision API、IBM 沃森 Visual Recognition 和 微软 Face API。
量子位 | 李林 整理编译 提到深度学习，你可能会想到认猫、认脸，或者下围棋、翻译……其实，这项技术还能用在很多你意想不到的地方。 那么，“深度学习的最新进展能带来哪些产品上的突破？” Quora上就有这样一个问题，而Google Brain的研究工程师Eric Jiang也给出一个最高赞的答案。下面就是Jiang的回答，大周末的，让我们一起来涨涨姿势： Deep Learning是指包含以下特征的一类机器学习技术： ▪ 大规模神经网络（包含百万级的自由变量）； ▪ 高性能计算（上千个并行处理器）； ▪ 大
在这篇文章中，我要带大家预览一下机器学习中最热门的算法。预览主要的机器学习算法可在某种程度上给你这样的一种感觉，让你知道什么样的方法是可靠的。 这里有很多算法都是可靠的，这也许会让你感觉吃不消，看到这么多算法的名字的时候，你也许只能感觉到它叫什么而且它出自哪个地方。 在这篇文章中，我会提供2个方法来帮助你思考和分类这些算法，而这些你也许能用得上。 我们首先可以按照算法的类型进行分组。 我们可以根据函数类型的相似度进行分组（就像对很多小动物进行分组那样）。 这些方法都是有用的，但是在这篇文
最近这段时间系统性的学习了BP算法后写下了这篇学习笔记，因为能力有限，若有明显错误，还请指出。 📷 目录 1、什么是梯度下降和链式求导法则 2、神经网络的结构 3、BP算法中的执行流程（前向传递和逆向更新） 4、输出层和隐藏层权重以及偏置更新的推导 5、Python 实现源码解析 6、手写数字识别实例 7、训练神经网络中有哪些难点（TODO） 梯度下降和链式求导法则 假设
从数学理论的角度来理解并提升机器学习方法，这也是近来非常有潜力的研究方向。不论是以前通过常微分方程或偏微分方程形式化神经网络，还是这一篇从拓扑学的角度强化神经网络的鲁棒性，也许当更多的数学基础被赋予机器学习时，它的发展与创新就会变得更加有「规律」。
5本深度学习书籍资源推荐 深度学习（Deep Learning） by Ian Goodfellow and Yoshua Bengio and Aaron Courville R语言深度学习实践指南（Deep Learning Made Easy with R） by Dr. N.D. Lewis 深度学习基础（Fundamentals of Deep Learning） by Nikhil Buduma 神经网络和统计学习（Neural networks and statistical learning
【AI研习社】关注AI前沿、开发技巧及技术教程等方面的内容。欢迎技术开发类文章、视频教程等内容投稿，邮件发送至：zhangxian@leiphone.com ————————————————————
作者 | 计算机的潜意识 整理 | AI科技大本营（rgznai100） 神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向--深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。 本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读没有一定的前提要求，但是懂一些机器学习基础会更好地帮助理解本文。 神经网络是一种模拟人脑的神经网络以期能够实现类人工智能的机器学习技术。人脑中的神经网络是一个非常复杂的组织。成
有人说，每10到15年神经网络就会经历一个这样的循环：由于人们变得对大规模凸优化问题兴致盎然，神经网络会被遗忘10年——然后换上一个性感的新名字（比如深度学习）、慢慢回到人们的视野中。 有人说，过去被视为对于中型到大型数据集来说最佳的预测算法的那些模型（比如说提升决策树（Boosted Decision Trees）和随机森林）将会变得无人问津。 还有人说，深度学习随着训练数据量增加，非常接近于能解决监督式学习问题，这一点会让一些学习算法接近出局的边缘。 这篇文章讨论深度学习和机器学习非常核心的话题：深度学
什么是深度学习 深度学习，顾名思义，需要从“深度”和“学习”两方面来谈。 01 深度 深度学习的前身是人工神经网络（artificial neural network，ANN），它的基本特点就是试图模
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 前面, 介绍了DNN及其参数求解的方法(深度学习之 BP 算法),我们知道DNN仍然存在很多的问题，其中最主要的就是BP求解可能造成的梯度消失和梯度爆炸.那么
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。
受Hubel和Wiesel对猫视觉皮层电生理研究启发，有人提出卷积神经网络（CNN），Yann Lecun 最早将CNN用于手写数字识别并一直保持了其在该问题的霸主地位。近年来卷积神经网络在多个方向持续发力，在语音识别、人脸识别、通用物体识别、运动分析、自然语言处理甚至脑电波分析方面均有突破。
神经网络的训练是深度学习中的核心问题之一。神经网络的训练过程是指通过输入训练数据，不断调整神经网络的参数，使其输出结果更加接近于实际值的过程。本文将介绍神经网络的训练过程、常见的训练算法以及如何避免过拟合等问题。
最近很多新入门的同学问我到底怎么入门，今天先给大家推荐一些有用的书籍和简单的入门。希望可以给有需要的朋友一些帮助，谢谢！ 最近新出一本学习书籍，是我们学校焦李成老师的新作——《深度学习、优化与识别》
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