很早之前,我就听雷军说过一句话:“站在风口上,猪都可以飞起来!”这句话用来形容现在的深度学习非常贴切。近几年来,深度学习的发展极其迅速,其影响力已经遍地开花,在医疗、自动驾驶、机器视觉、自然语言处理等各个方面大展身手。在深度学习这个世界大风口上,谁能抢先进入深度学习领域,学会运用深度学习技术,谁就能真正地在 AI 时代“飞”起来。
编辑: 常佩琦 【新智元导读】 Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet 近日接受采访,对自己的新书《Python深度学习》、Python为何广受欢迎、深度学习面临的挑战等议题进行回答。他认为,大多数深度学习论文都没有遵循科学的研究方法,并未产出有意义的新知识,学术界应该更严谨。 Keras之父、谷歌大脑人工智能和深度学习研究员François Chollet最新撰写了一本深度学习Python教程实战书籍《Python深度学习》,书中介绍了深度学习使用Python语
原作者 David Venturi 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创翻译作品,转载需授权 几乎每天都可以看到深度学习改变日常生活的新闻,比如: 深度学习算法能够像经验丰富的皮肤科医生一样诊断皮肤癌 亚马逊Go:深度学习和AI将改变零售 深度学习使无人驾驶汽车能够更好地发现行人 想了解这背后的故事吗? 想掌握这些技术从而促进职业生涯的发展吗? 我研究了 Class Central 的开源项目,从中整理出一份深度学习课程清单:其中 27 个在线课程(其中 12 个是完全免费的),课程
深度学习作为人工智能的一个分支,已经成为了当前计算机科学领域的热门方向之一。随着深度学习技术的不断发展,越来越多的应用场景需要用到深度学习的技术,因此,深度学习的工具也变得越来越重要。在这篇文章中,我们将介绍几个深度学习必备的工具。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
深度学习是机器学习领域中的一个分支,主要研究如何使用神经网络等深度结构来解决复杂的模式识别和决策问题。深度学习已经在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了很多成功的应用,也成为了人工智能研究的重要方向之一。
原标题: The 7 best deep learning books you should be reading right now 原作者: Adrian Rosebrock 翻译者: Amusi
《Python深度学习》是一本非常全面且深入的教材,由深度学习领域的专家Francois Chollet所撰写。该书旨在帮助读者全面理解和应用Python语言进行深度学习。无论是新手还是有一定编程经验的人士,都可以从本书中获得宝贵的知识和实践经验。
个人主页--> https://xiaosongshine.github.io/
最近梳理了下历史文章,精选了一些文章,分为机器学习,深度学习,人工智能等几大板块,文章已开通【快捷转载】,欢迎阅读及转载。
【导读】机器学习专家Nikhil S. Ketkar博士撰写的Python深度学习实战《Deep Learning with Python: A Hands-on Introduction》深入检出地讲解了各个深度学习框架的实际应用,面向尝试深度学习作为解决特定问题的软件开发人员,或者是想要将数据科学家开发的深度学习模型应用于实际场景。本书向我们介绍了Keras,Theano和Caffe等深度学习框架,并且帮助我们可以在较短的时间里掌握这些知识,并且将重点更多地放在实际应用领域,模型和算法上。因此,这本书是
Machine Learning Mastery 机器学习算法教程 机器学习算法之旅 利用隔离森林和核密度估计的异常检测 机器学习中的装袋和随机森林集成算法 从零开始实现机器学习算法的好处 更好的朴素贝叶斯:从朴素贝叶斯算法中收益最大的 12 个技巧 机器学习的提升和 AdaBoost 选择机器学习算法:Microsoft Azure 的经验教训 机器学习的分类和回归树 什么是机器学习中的混淆矩阵 如何使用 Python 从零开始创建算法测试工具 通过创建机器学习算法的目标列表来获得控制权 机器学习中算法
深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
这个阶段有吴恩达、李飞飞、GeoffreyHinton、Ian Goodfellow等传奇人物的卓越贡献
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
若是你对深度学习只有比较浅的认识,想知道深度学习是什么?深度学习的来龙去脉?为什么会出现深度学习这个说法和技术?作者在第一章做了回答。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络
本文介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。 Python Theano 是一种用于使用数列来定义和评估数学表达的 Python 库。它可以让 Python 中深度学习算法的编写更为简单。很多其他的库是以 Theano 为基础开发的: Keras 是类似 Torch 的一个精简的,高度模块化的神经网络库。Theano 在底层帮助其优化 CPU 和 GPU 运行中的张量操作。 Pylearn2 是一个引用大量如随机梯度(Stochastic Gradient)这
近几年来,机器学习以及深度学习的研究异常火热,机器学习和深度学习也逐渐渗透到各个领域,当然,脑科学领域也不例外。利用机器学习和深度学习技术解决脑科学领域中的问题,成为目前最为火热的研究方向之一。而神经科学+机器学习/深度学习方面的研究论文近几年来呈现指数增长的趋势。
【导读】 Keras作者、谷歌大脑François Chollet最新撰写的深度学习R语言实战书籍(预计2018年1月出版)《Deep Learning with R》介绍深入学习使用R语言和强大Keras库,详实新颖。这本书围绕着一系列实际应用,使用深度学习来解决实际问题,面向希望学习深度学习的数据科学家和R语言从业者,从实战角度出发带你用R语言快速上手深度学习方法,是R语言开发者不得不看的深度好文。随书同时提供代码,可以让你动手调试改进。 专知最近报道 Chollet 最新深度学习Python教程,详情
《本文同步发布于“脑之说”微信公众号,欢迎搜索关注~~》 近几年来,机器学习以及深度学习的研究异常火热,机器学习和深度学习也逐渐渗透到各个领域,当然,脑科学领域也不例外。利用机器学习和深度学习技术解决脑科学领域中的问题,成为目前最为火热的研究方向之一。而神经科学+机器学习/深度学习方面的研究论文近几年来呈现指数增长的趋势。
摘要: AI人才缺口巨大?如果你想成为AI革命中的一员,那么你就必须要学习深度学习,看看这12本书,它们将成为你的利器! 我相信你应该知道人工智能,尤其是深度学习在过去5年左右取得了不错的进步。 深度学习是由少数研究人员开始的一个相对较小的领域,现在已经变得如此主流,以至于我们现在每天使用的应用程序和服务,现在都在使用深度学习来执行不久前难以想象的任务。 但深度学习并不新鲜,从20世纪40年代开始,Warren McCulloch和Walter Pitts就基于数学和算法创建了神经网络的计算模型。 然而,
来自:CSDN.NET 链接:http://www.csdn.net/article/2015-09-15/2825714(点击尾部阅读原文前往,文章中相关链接请点击阅读原文查看) 原文:http://www.teglor.com/b/deep-learning-libraries-language-cm569/ 译者简介:赵屹华,计算广告工程师@搜狗,前生物医学工程师,关注推荐算法、机器学习领域。 本文总结了Python、Matlab、CPP、Java、JavaScript、Lua、Julia、Lisp、
Kite is a plugin for your IDE that uses machine learning to give you useful code completions for Python. Start coding faster today.
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名)。最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
当涉及到训练计算机的行为而不需要明确的编程,存在大量的机器学习领域的工具。学术和工业界专业人士使用这些工具来构建从语音识别到MRI扫描中的癌症检测的许多应用。许多这些工具可以在网上免费获得。如果你有兴趣,我已经编译了这些(见本页底部)的排名,以及区分它们中一些重要功能的概述。具体来说,该工具所用的语言、每个工具的主页网站上的描述、对机器学习中特定范式的关注以及学术界和工业界的一些主要用途。
小编结合资料与工程师经验,梳理出一条深度学习工程师的成长路径及“练级大法”,希望可以帮到各位“炼丹师”稳步进阶,畅游深度学习海洋~
对于入门深度学习的书籍,计算机视觉专家 Adrian Rosebrock 最近写了篇非常实用的书单,给深度学习新手推荐了7本书籍,最最重要的是,告诉了你最适合看哪些书。
选自kdnuggets 作者:Madison May 机器之心编译 参与:王宇欣、李亚洲 选择什么深度学习框架一直是开发者非常关心的一个话题,而且深度学习框架之间的「战争」也越来越激烈。过去一段时间,机器之心发过多篇机器学习框架的对比文章,但随着 Python 逐渐成为机器学习社区最受欢迎的语言,支持 Python 的深度学习框架的性能也值得关注。Indico Data Solutions 的 CTO Madison May 根据他们公司在产品和开发过程中的经验对 7 大 Python 深度学习框架进行了
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 。 。 。 。 。 。 。 全部 代码 ,视频,数据集 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 唐宇迪 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: datanlp 长按图片,识别二维码 ---- 阅读过本文的人还看了以下文章: TensorFlow 2.0深度学习案例实战 基于40万表格数据集TableBank,用MaskRCNN做表格检测 《基于深度学习的自然
【新智元导读】本文选自开源深度学习项目 Deeplearning4j (DL4J)博客,文章虽然着重介绍自家产品,但内容仍然值得借鉴。与其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。本文同时收录其他开源深度学习框架介绍,包括最近被亚马逊选中而备受关注的 MXNet。 Deeplearning4j (简称 DL4J)不是第一个开源的深度学习项目,但与此前的其他项目相比,DL4J 在编程语言和宗旨两方面都独具特色。DL4J 是基于 JVM、聚焦行业应用且提供商业支持的分布式深度学习框架,其宗旨是在合
1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFlow 的表现比第一代的 DistBelief 快了2倍。 TensorFlow 内建深度学习的扩展支持,任何能够用计算流图形来表达的计算,都可以使用 TensorFlow。任何基于梯度的机器学习算法都能够受益于 TensorFlow 的自动分 化(auto-differentiation)。通过灵活的 Python 接口,要在 TensorFlow
导读:无论是2018还是2019,都是属于AI的时代。要想在这个时代里 混口饭吃 改变世界,首先你得玩转机器学习。数据叔整理了2018年出版的机器学习重磅好书,助你进击机器学习领域,从小白到专家。
作者:VIDHYA小组 翻译:陈之炎 校对:顾佳妮 本文共4700字,建议阅读10+分钟。 本文为你解答关于入门深度学习的问题,并列出了大量的资源让你起步学习。 概述 从Facebook的研究到DeepMind的传奇算法,深度学习已经登上了数据科学界的顶峰。它带来了惊人的创新,不可思议的突破,而且在这一领域我们才刚起步! 不过如果你是这个领域的新手,“深度”这个词可能会让你产生怀疑。深度学习是当今这一行业最热门的话题之一,但不幸的是,它对大多数人来说是陌生的和神秘的。很多人的印象是深入学习涉及到大量的数
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 此项目可监控近千家中国企业的官方网站的新闻动态,如有更新,系统能在最短2分钟之内通过邮件发送更新的标题和链接。更新的信息流也可通过浏览器查看。监控的公司和站点可以添加删除。 原理:定期抓取网站html, 使用difflib比对新旧页面源码,发现增加的部分,提取url和text,过滤筛选,保存MySQL数据库。定期把更新的url和text,通过邮件发送给订阅者。 全部代码 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然
本文作者Matthew May是一位正在进行并行式机器学习算法研究的计算机硕士研究生,同时Matthew也是一位数据挖掘研习者,数据发烧友,热忱的机器学习科学家。开源工具在数据科学工作流中起到了愈发重要的作用。Github十大深度学习项目,其中包含了大量的代码库,框架以及学习资料。看看Github上的人们都在使用哪些工具,都在从哪些资源那里进行学习。 最新KDnuggets软件调查结果表明,在过去12个月,73%的数据科学家都会使用免费的数据科学工具。不言而喻,Python和R语言(两者皆为开源)以及各自的
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
谈到人工智能(AI)算法,常见不外乎有两方面信息:铺天盖地各种媒体提到的高薪就业【贩卖课程】、知乎上热门的算法岗“水深火热 灰飞烟灭”的梗【贩卖焦虑】。
Python 1. Theano是一个python类库,用数组向量来定义和计算数学表达式。它使得在Python环境下编写深度学习算法变得简单。在它基础之上还搭建了许多类库。 1.Keras是一个简洁、高度模块化的神经网络库,它的设计参考了Torch,用Python语言编写,支持调用GPU和CPU优化后的Theano运算。 2.Pylearn2是一个集成大量深度学习常见模型和训练算法的库,如随机梯度下降等。它的功能库都是基于Theano之上。 3.Lasagne是一个搭建和训练神经网络的轻量级封装
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 安装依赖 pip install requests 使用方法 浏览器打开:https://order.jd.com/center/list.action 没登录就登录 F12 控制台 console 栏输入 console.log(_JdJrTdRiskFpInfo, _JdEid) 参数依次对应: _JdJrTdRiskFpInfo => self._JdJrTdRiskFpInfo _JdEid => self.
本文主要介绍人工智能、机器学习和深度学习的区别,以及软硬件环境的搭建,包括Tensorflow1.x和Tensorflow2.x在同一台机器上如何共存。在后续的文章中将深入讲解用Tensorflow2.x训练各种模型,以及利用模型完成相关的工作。
深度学习:作为机器学习的一个子域,关注用于模仿大脑功能和结构的算法:人工神经网络。
百度PaddlePaddle & ECharts团队宣布上线深度学习可视化工具Visual DL,该工具可以使得深度学习任务变得生动形象,实现可视分析。百度希望能够借此为全球更广泛的用户提供更便捷高效
昨天Facebook发布全新的开源深度学习框架Pytorch,这也引发国内外人工智能行业的热议。究竟怎么理解新发布的Pytorch,以及背后的深度学习框架竞争?量子位邀请云知声资深AI技术专家、NLP负责人刘升平博士进行了详细的解读。 量子位:如何看待Facebook主导推出的Pytorch? 刘升平:我们可以看到,越来越多的深度学习框架选择 python作为接口语言 ,可以说python 已经成为深度学习事实上的标准接口语言了,这对python开发者是个好消息。同时,这也会促进Torch的推广,因为
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号:datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章(必读文章),或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了,不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67,录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式: 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加: d
https://deeplearning4j.org/cn/compare-dl4j-torch7-pylearn
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