https://mp.weixin.qq.com/s/NIza8E5clC18eMF_4GMwDw 深度学习的“深度”层面源于输入层和输出层之间实现的隐含层数目,隐含层利用数学方法处理(筛选/卷积)各层之间的数据,从而得出最终结果.在视觉系统中,深度(vs.宽度)网络倾向于利用已识别的特征,通过构建更深的网络最终来实现更通用的识别.这些多层的优点是各种抽象层次的学习特征. 在未来的某个时候,人们必定能够相对自如地运用人工智能,安全地驾车出行.这个时刻何时到来我无法预见:但我相信,彼时“智能”会显…

AI理论学习笔记(一):深度学习的前世今生 大家还记得以深度学习技术为基础的电脑程序AlphaGo吗?这是人类历史中在某种意义的第一次机器打败人类的例子,其最大的魅力就是深度学习(Deep Learning)技术. 1.深度学习的前世 早在1969年,Minsky教授(MIT教授,人工智能研究的先驱者)就一直不太看好神经网络技术(即深度学习的前世),主要指出了神经网络技术的局限性,这某种程度上导致了神经网络的研究进入了将近二十年的低潮. 需要指出的是人工智能的研究基本上都是用大量的if-then…

在动手安装之前,首先要确定硬件,系统,准备安装软件的版本,确定这些软硬件之间是否相互支持或兼容.本文安装的主要环境和软件如下: Ubuntu16.10+CUDA8.0(cudnn5.1,CNMEM)+Theano0.8.2+Tensorflow0.11.0rc1+Keras1.1.0 显卡型号为Quadro K6000. 深度学习的另外一个比较常用的开发环境是CAFFE,由于之前的很多大牛基于CAFFE做了很多注明的模型,且已经发布到网上,故这套框架更适合于应用.但CAFFE安装起来异常复杂,需…

BaseAdapter的深度学习 博主工作了几年,也用了几年的ListView等AdapterView控件,但关于Adapter的一些问题并没有深入下去,终于有时间学习总结下关于BaseAdapter的一些较深入的话题.本文涉及三个话题:Adapter的回收机制和效率提升,getItemViewType()/getViewTypeCount()方法以及notifyDatasetChanged()使用的注意点. 1.Adapter的回收机制和效率提升 Android在绘制Adapter时,系统首先…

深度学习现在这么火热,大部分人都会有‘那么它与机器学习有什么关系?’这样的疑问,网上比较它们的文章也比较多,如果有机器学习相关经验,或者做过类似数据分析.挖掘之类的人看完那些文章可能很容易理解,无非就是一个强调‘端到端’全自动处理,一个在特征工程上需要耗费大量时间和精力(半自动处理):一个算法更复杂.需要更多的数据和算力,能解决更复杂的问题,一个算法可解释性强,在少量数据集上就可以到达一定的效果.但是如果对于一个之前并没有多少机器学习相关背景.半路出道直接杀入深度学习领域的初学者来讲,可能那些文…

//需要先在运行目录下创建文件夹opencv_layers #include <iostream> #include <unistd.h> #include <opencv4/opencv2/opencv.hpp> #include <opencv4/opencv2/dnn.hpp> #include <opencv4/opencv2/dnn/dnn.hpp> using namespace std; /* equal list opencv_c…

针对深度学习(神经网络)的AI框架调研 在我们的AI安全引擎中未来会使用深度学习(神经网络),后续将引入AI芯片,因此重点看了下业界AI芯片厂商和对应芯片的AI框架,包括Intel(MKL CPU).谷歌(TPU).NVidia(GPU).华为和寒武纪,发现所有的AI芯片都支持TensorFlow框架. 从收集到的信息来看: 1.目前TensorFlow在智能边缘计算中是主流,例如TensorFlow提供了移动端应用开发API,参考资料中包含了示例. 2.AI芯片对深度学习的加速效果,其中NVI…

欢迎大家前往腾讯云社区,获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者:kevinxiaoyu,高级研究员,隶属腾讯TEG-架构平台部,主要研究方向为深度学习异构计算与硬件加速.FPGA云.高速视觉感知等方向的构架设计和优化."深度学习的异构加速技术"系列共有三篇文章,主要在技术层面,对学术界和工业界异构加速的构架演进进行分析. 一.概述:通用=低效 作为通用处理器,CPU (Central Processing Unit) 是计算机中不可或缺的计算核心,结合指令集,完成日常工作中多种多样的计…

同本文一起发布的另外一篇文章中,提到了 BlueDot 公司,这个公司致力于利用人工智能保护全球人民免受传染病的侵害,在本次疫情还没有引起强烈关注时,就提前一周发出预警,一周的时间,多么宝贵! 他们的 AI 预警系统,就用到了深度学习对文本的处理,这个系统抓取网络上大量的新闻.公开声明等获取到的数十万的信息,对自然语言进行处理,我们今天就聊聊深度学习如何对文本的简单处理. 文本,String 或 Text,就是字符的序列或单词的序列,最常见的是单词的处理(我们暂时不考虑中文,中文的理解和处理与英…

Sysstat性能监控工具包中20个实用命令 学习mpstat, pidstat, iostat和sar等工具,这些工具可以帮组我们找出系统中的问题.这些工具都包含了不同的选项,这意味着你可以根据不同的工作使用不同的选项,或者根据你的需求来自定义脚本.我们都知道,系统管理员都会有点懒,他们经常去寻找一些更简单的方法来完成他们的工作. mpstat – 处理器统计信息 1.不带任何参数的使用mpstat命令将会输出所有CPU的平均统计信息 1 2 3 4 5 6 tecmint@tecmint ~…

Deep learning for visual understanding: A review 视觉理解中的深度学习:回顾 ABSTRACT: Deep learning algorithms are a subset of the machine learning algorithms, which aim at discovering multiple levels of distributed representations. Recently, numerous deep learni…

写在前面:据说下周就要xxxxxxxx, 吓得本宝宝赶紧找些广告的东西看看 gbdt+lr的模型之前是知道怎么搞的,dnn+lr的模型也是知道的,但是都没有试验过 深度学习在美团点评推荐平台排序中的运用 原创 2017-07-28 潘晖 美团点评技术团队 美团点评作为国内最大的生活服务平台,业务种类涉及食.住.行.玩.乐等领域,致力于让大家吃得更好,活得更好,有数亿用户以及丰富的用户行为.随着业务的飞速发展,美团点评的用户和商户数在快速增长.在这样的背景下,通过对推荐算法的优化,可以更好的给用户…

摘要-本文使用深度学习的方法在大规模MIMO网络的下行链路中执行max-min和max-prod功率分配.更确切地说,与传统的面向优化的方法相比,训练深度神经网络来学习用户设备(UE)的位置和最优功率分配策略之间的映射,然后用于预测新的UE集合的功率分配曲线｡与传统的优化定向方法相比,使用深度学习的方法显著提高了功率分配的复杂性-性能折衷｡特别地,所提出的方法不需要计算任何统计平均值,而是需要使用标准方法来计算,并且能够保证接近最优的性能. 1 引言 大规模MIMO是指一种无线网络技术,其中基站…

20 个顶尖的 Python 机器学习开源项目 机器学习 2015-06-08 22:44:30 发布 您的评价: 0.0 收藏 1收藏 我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目.” 图1:在GitHub上用Python语言机器学习的项目,图中颜色所对应的Bob, Iepy, Nilearn, 和NuPIC拥有最高的价值. 1. Scikit-learn www.github.com/scikit-learn/scik…

导语 2016年,继虚拟现实(VR)之后,人工智能(AI)的概念全面进入大众的视野.谷歌,微软,IBM等科技巨头纷纷重点布局,AI 貌似将成为互联网的下一个风口. 很多开发同学,对人工智能非常感兴趣,确不知从何入手进行学习,精神哥也同样被这个问题困扰.直至看见汉彬同学的这篇文章,豁然开朗,让我坚定地迈出了成为"AI 工程师"的第一步! 本文作者:腾讯QQ会员技术团队-徐汉彬 微信公众号:小时光茶社 一.人工智能和新科技革命 2017年,围棋界发生了一件比较重要的事,Master(Alp…

架构师小组交流会是由国内知名公司技术专家参与的技术交流会,每期选择一个时下最热门的技术话题进行实践经验分享.第一期:来自沪江.滴滴.蘑菇街.扇贝架构师的 Docker 实践分享 第二期:来自滴滴.微博.唯品会.魅族.点评关于高可用架构的实践分享 第三期:京东.宅急送的微服务实践分享(上)(下) 第四期小组交流会邀请到了 Polarr 联合创始人宫恩浩.搜狗大数据总监高君.七牛云 AI 实验室负责人彭垚,对深度学习框架选型.未来趋势展开了交流. 自由交流 Polarr 宫恩浩 我是宫恩浩,现在在斯…

本文來源地址:https://www.leiphone.com/news/201705/uo3MgYrFxgdyTRGR.html 与“传统” AI 算法相比,深度学习(DL)的计算性能要求,可以说完全在另一个量级上. 而 GPU 的选择,会在根本上决定你的深度学习体验.那么,对于一名 DL 开发者,应该怎么选择合适的 GPU 呢?这篇文章将深入讨论这个问题,聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi,并将各主流显卡的性能.性价比制成一目了然的对比图,供大家参考. 先来谈谈选择 GPU 对…

随着大数据和AI业务的不断融合,大数据分析和处理过程中,通过深度学习技术对非结构化数据(如图片.音频.文本)进行大数据处理的业务场景越来越多.本文会介绍Spark如何与深度学习框架进行协同工作,在大数据的处理过程利用深度学习框架对非结构化数据进行处理. Spark介绍 Spark是大规模数据处理的事实标准,包括机器学习的操作,希望把大数据处理和机器学习管道整合. Spark使用函数式编程范式扩展了MapReduce模型以支持更多计算类型,可以涵盖广泛的工作流.Spark使用内存缓存来提升性能,因…

深度学习调用TensorFlow.PyTorch等框架 一．开发目标目标 提供统一接口的库,它可以从C++和Python中的多个框架中运行深度学习模型.欧米诺使研究人员能够在自己选择的框架内轻松建立模型,同时也简化了这些模型的产品离子化. 支持TensorFlow.PyTorch.TorchScript和Keras等深度学习框架. 使用一个API从任何支持的框架运行模型,运行TensorFlow模型看起来就像运行PyTorch模型. x = np.array([1, 2, 3, 4]) y =…

前言 AI 人工智能包含了机器学习与深度学习,在前几篇文章曾经介绍过机器学习的基础知识,包括了监督学习和无监督学习,有兴趣的朋友可以阅读< Python 机器学习实战 >.而深度学习开始只是机器学习的一分支领域,它更强调从连续的层中进行学习,这种层级结构中的每一层代表不同程序的抽象,层级越高,抽象程度越大.这些层主要通过神经网络的模型学习得到的,最大的模型会有上百层之多.而最简单的神经网络分为输入层,中间层(中间层往往会包含多个隐藏层),输出层.下面几篇文章将分别从前馈神经网络 FNN.卷积神…

作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/35 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/227 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为吴恩达老师<深度学习专业课程>学习与总结整理所得,对应的课程视频可以在这里查看. 引言 在ShowMeAI前一篇文章 自然语言处理与词嵌入 中我们对以下内容进行了介绍: 词嵌入与迁移学习/…

我们在Github上的贡献者和提交者之中检查了用Python语言进行机器学习的开源项目,并挑选出最受欢迎和最活跃的项目. 1. Scikit-learn(重点推荐) www.github.com/scikit-learn/scikit-learn Scikit-learn 是基于Scipy为机器学习建造的的一个Python模块,他的特色就是多样化的分类,回归和聚类的算法包括支持向量机,逻辑回归,朴素贝叶斯分类器,随机森林,Gradient Boosting,聚类算法和DBSCAN.而且也设计出了…

最近出了两件大新闻,相信大家可能有所耳闻. 我来当个播报员,给大家转述一下: 1.中国队在第 11 界罗马尼亚数学大师赛(RMM)中无缘金牌.该项赛事是三大国际赛事之一,被誉为中学奥数的最高难度.其中一道题,令中国队全军覆没. 2.一个出自清华姚班,毕业于斯坦福的女博士,她的毕业论文成了学术圈的“爆款”.这篇论文研究的主题是——如何让机器学会理解人类语言? 每天的新闻多如牛毛,唯独这两件引起了我的注意.它们跟本期的荐书栏目也是强关联,下面就给大家说道说道. 上图标出了中国队成绩最好的三名队员.前…

2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言 人工智能究竟能够做什么?…

2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命.深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类.目标检测与识别.目标跟踪.语音识别.游戏(AlphaGo)等多个领域取得了相当优秀的成绩,掀起了又一波人工只能浪潮.深度学习技术逐渐成为机器学习领域的前沿技术,近年来得到了突飞猛进的发展,这得益于机器学习技术的进步以及计算设备性能的提升.英伟达公司研发的图形处理器(Graphics…

本文适合有 Java 基础的人群 作者:DJL-Lanking HelloGitHub 推出的<讲解开源项目>系列.有幸邀请到了亚马逊 + Apache 的工程师:Lanking( https://github.com/lanking520 ),为我们讲解 DJL -- 完全由 Java 构建的深度学习平台. 介绍 许多年以来,一直都没有为 Java 量身定制的深度学习开发平台.用户必须要进行繁杂的项目配置,构建 class 才能最终打造出属于 Java 的深度学习应用.在那之后,依旧要面临着…

如何挑选深度学习 GPU? 深度学习是一个对计算有着大量需求的领域,从一定程度上来说,GPU的选择将从根本上决定深度学习的体验.因此,选择购买合适的GPU是一项非常重要的决策.那么2020年,如何选择合适的GPU呢?这篇文章整合了网络上现有的GPU选择标准和评测信息,希望能作为你的购买决策的参考. 1 是什么使一个GPU比另一个GPU更快? 有一些可靠的性能指标可以作为人们的经验判断.以下是针对不同深度学习架构的一些优先准则: Convolutional networks and Transfo…

NVIDIA深度学习Tensor Core性能解析(上) 本篇将通过多项测试来考验Volta架构,利用各种深度学习框架来了解Tensor Core的性能. 很多时候,深度学习这样的新领域会让人难以理解.从框架到模型,再到API和库,AI硬件的许多部分都是高度定制化的,因而被行业接受的公开基准测试工具很少也就不足为奇.随着ImageNet和一些衍生模型(AlexNet.VGGNet.Inception.Resnet等)的影响,ILSVRC2012(ImageNet大规模视觉识别挑战)中的图像数据集…

这是<GPU学习深度学习>系列文章的第三篇,主要是接着上一讲提到的如何自己构建深度神经网络框架中的功能模块,进一步详细介绍 Tensorflow 中 Keras 工具包提供的几种深度神经网络模块.本系列文章主要介绍如何使用 腾讯云GPU服务器 进行深度学习运算,前面主要介绍原理部分,后期则以实践为主. 往期内容: GPU 学习深度学习系列Part 1:传统机器学习的回顾 GPU 学习深度学习系列Part 2:Tensorflow 简明原理 上一讲中,我们用最简单的代码,实现了最简单的深度学习框…

目录 第1章 深度学习简介 第2章 TensorFlow环境搭建 第3章 TensorFlow入门 第4章 深层神经网络   第1章 深度学习简介 对于许多机器学习问题来说,特征提取不是一件简单的事情.在一些复杂问题上,要通过人工的方式设计有效的特征集合,需要很多的时间和精力,有时甚至需要整个领域数十年的研究投入. 深度学习解决的核心问题之一就是自动地将简单的特征组合成更加复杂的特征.并使用这些组合特征解决问题.深度学习是机器学习的一个分支,它除了可以学习特征和任务之间的关联,还能自动从简单特征…