由康奈尔大学运营维护着的arXiv网站,是一个在学术论文还未被出版时就将之向所有人开放的地方.这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究,机器学习也包括在内.它反映了学术界当前的整体趋势,我们看到,近来发布的机器学习研究有许多都与深度学习有关. Huho Larochelle博士是加拿大舍布鲁克大学(Université de Sherbrooke)机器学习教授,Twitter的研究员,有名的神经网络研究者,以及深度学习狂热爱好者.从2015年夏天开始,他就一直在撰写并发布他对于arXiv上他感兴趣的…

Google开源了TensorFlow(GitHub),此举在深度学习领域影响巨大,因为Google在人工智能领域的研发成绩斐然,有着雄厚的人才储备,而且Google自己的Gmail和搜索引擎都在使用自行研发的深度学习工具. 对于希望在应用中整合深度学习功能的开发者来说,GitHub上其实还有很多不错的开源项目值得关注,首先我们推荐目前规模人气最高的TOP3: 一.Caffe.源自加州伯克利分校的Caffe被广泛应用,包括Pinterest这样的web大户.与TensorFlow一样,Caffe…

    2011年度十大杰出IT博客获奖感言 在各位评委.网友的支持下,我的博客从前50名中脱颖而出跻身10强,得到这个消息之后心中充满了喜悦.在这里要感谢51CTO为大家提供这样一个良好的展示平台.     参加每一次50强博客比赛,在我看来就像似当年学生时代所经历的期末考试一样,要想取得好成绩就得努力奉献出大家喜欢的文章,这不仅仅是为我自己获得良好的人气,更重要的是作为51CTO的系统专家,就应该积极参加社区活动,努力多出精彩博文,这是为51CTO这个大家庭添光加彩,是为51CTO尽责的表现…

这是一个导读,可以快速找到我记录的关于人工智能(深度学习)加速芯片论文阅读笔记. ISSCC 2017 Session14 Deep Learning Processors: ISSCC 2017关于Deep Learning Processors的Slides笔记,主要参考了[1]中的笔记,自己根据paper和slides读一遍,这里记一下笔记,方便以后查阅. 14.1 A 2.9TOPS/W Deep Convolutional Neural Network SoC in FD-SOI 28…

Tensorflow深度学习之十二:基础图像处理之二 from:https://blog.csdn.net/davincil/article/details/76598474   首先放出原始图像: 1.图像的翻转 import tensorflow as tf import cv2 # 这里定义一个tensorflow读取的图片格式转换为opencv读取的图片格式的函数 # 请注意: # 在tensorflow中,一个像素点的颜色顺序是R,G,B. # 在opencv中,一个像素点的颜色顺序是…

经 10000+ 开发者公开票选,20+专家评审. 10+ 主编团打分,历经数月打磨,11 月 19 日,由InfoQ 发起并组织的[2020中国技术力量年度榜单评选]结果正式揭晓. 2020 年度十大开源新锐项目.2020 年度十大开源杰出贡献人物.2020 年度十大云原生创新技术方案以及 2020 年度十大云原生行业落地典范四大榜单,其中 2020 年度十大开源新锐项目囊括了最近三年内,开源领域活跃度最高.最具创新性和发展潜质的项目,年度开源新锐项目评选受欢迎程度更是成为四大榜单之最.Apa…

编者按:Quora 上有网友提问:自学机器学习技术,你有哪些建议?(What are your recommendations for self-studying machine learning),Yann LeCun 在该提问下做了解答.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)根据 LeCun 的回答整理而来,原文链接:http://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 在网上有很多关于 Machine Learning 的材料.教程和视…

GoogLeNet Incepetion V1 这是GoogLeNet的最早版本,出现在2014年的<Going deeper with convolutions>.之所以名为“GoogLeNet”而非“GoogleNet”,文章说是为了向早期的LeNet致敬. 介绍 深度学习以及神经网络快速发展,人们不再只关注更给力的硬件.更大的数据集.更大的模型,而是更在意新的idea.新的算法以及模型的改进. 一般来说,提升网络性能最直接的办法就是增加网络深度和宽度,这也就意味着巨量的参数.但是,巨量参…

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识…

个人认为PowerDesigner 最大的特点和优势就是1)提供了一整套的解决方案,面向了不同的人员提供不同的模型工具,比如有针对企业架构师的模型,有针对需求分析师的模型,有针对系统分析师和软件架构师的模型,还有针对数据库管理人员的模型,这些不同的人使用着同一个工具在各自的领域为软件系统建模而形成一个整体:而且2)这些不同的人在建模的过程中可以互相引用,一处更新可触发所有引用模型更新(对变更的影响可进行分析[影响度分析]),对于大型的软件开发过程中的团队协作相当有利.Powerdesigner…

大论文B轮迭代,稍重前端 12.25 周五,完善摘要 12.26 周六,完善第一章 12.27 周天,完善第二章 12.28 周一,完善第三章 12.29 周二,完善第四章 12.30 周三,完善第五章 12.31 周四,加入参考文献 01.01 周五,加入参考文献 加强前端方面的学习…

进一步充实大论文内容.结构,完善一遍大论文 12.20周天,完成论文第五章总结部分,和第一章的修改 12.21周一,完成论文第二章的修改充实 12.22周二,完成论文第三章的修改充实 12.23周三,完成论文第四章的修改充实 12.24周四,完成英文摘要 12.25周五,完成论文格式校验 前端拾遗:学习HTML的各个标签,css的各种描述…

sigmoid: Relu: 为什么通常Relu比sigmoid和tanh强,有什么不同?主要是因为它们gradient特性不同. 1.sigmoid和tanh的gradient在饱和区域非常平缓,接近于0,很容易造成vanishing gradient的问题,减缓收敛速度.vanishing gradient在网络层数多的时候尤其明显,是加深网络结构的主要障碍之一.相反,Relu的gradient大多数情况下是常数,有助于解决深层网络的收敛问题. 2.Relu的另一个优势是在生物上的合理性,它…

云课堂视频教程 笔记总结: URL:http://study.163.com/course/courseLearn.htm?courseId=1009026#/learn/video?lessonId=1197056&courseId=1009026 control+1 快速弹出设置单元格格式框 1.IF: 在目标表格输入=IF(A3<60,"不及格",IF(A3<80,"中",if(A3<90,"良","优&…

Recommender Systems with Deep Learning Improving Scalability of Personalized Recommendation Systems for Enterprise Knowledge Workers – Authors: C Verma, M Hart, S Bhatkar, A Parker (2016) Multi-modal learning for video recommendation based on mobile…

Recommender Systems with Deep Learning Alessandro:ADAAlessandro Suglia, Claudio Greco, Cataldo Musto, Marco de Gemmis, Pasquale Lops, Giovanni Semeraro:A Deep Architecture for Content-based Recommendations Exploiting Recurrent Neural Networks. UMAP 2…

from mxnet import nd h_forward = nd.array([1,2]) h_backward = nd.array([3,4]) h_bi = nd.concat(h_forward,h_backward,dim=0) print(h_bi) [1. 2. 3. 4.] <NDArray 4 @cpu(0)> 不同时刻,C内h1,h2,h3所占的权重不同,权重是a.权重的求法用了softmax.e的求法和St-1和ht有关. 不同的注意力机制就是对a的设计不同. 原论…

[转载] 1．http://nehe.gamedev.net/这个是我觉得全世界最知名的OpenGL教程,而且有网友将其中48个教程翻译成了中文http://www.owlei.com/DancingWind/.Nehe教程最大的特点是提供了针对不同平台.不同编译器.不同语言的各种版本.你不用考虑自己用的是Linux/Windows.VC/BC.C++/Java/C#/VB,甚至D语言,你都能找到对应的版本.除了这些教程,在Nehe Productionshttp://nehe.gamedev.…

以下是阅读TextCNN后的理解 步骤: 1.先对句子进行分词,一般使用“jieba”库进行分词. 2.在原文中,用了6个卷积核对原词向量矩阵进行卷积. 3.6个卷积核大小:2个4*6.2个3*6和2个2*6,如上图所示:然后进行池化,对相同卷积核产生的特征图进行连接:再进行softmax输出2个类别. 1).这里对no-static进行阐述,表示在训练的过程中,词向量是可以进行微调的,也叫做fine-tuning. 4.为什么采用不同大小的卷积核,不同的感受视野,卷积核的宽取词汇表的纬度,有利…

[导读]Kears作者François Chollet刚刚在Twitter贴出最近三个月在arXiv提到的深度学习框架,TensorFlow不出意外排名第一,Keras排名第二.随后是Caffe.PyTorch和Theano,再次是MXNet.Chainer和CNTK. Keras作者François Chollet刚刚在Twitter贴出一张图片,是近三个月来arXiv上提到的深度学习开源框架排行: TensorFlow排名第一,这个或许并不出意外,Keras排名第二,随后是Caffe.PyT…

Hinton“深度学习之父”和“神经网络先驱”,新论文Capsule将推翻自己积累了30年的学术成果时 在论文中,Capsule被Hinton大神定义为这样一组神经元:其活动向量所表示的是特定实体类型的实例化参数.他的实验表明,鉴别式训练的多层Capsule系统,在MNIST手写数据集上表现出目前最先进的性能,并且在识别高度重叠数字的效果要远好于CNN. 该论文无疑将是今年12月初NIPS大会的重头戏. 一个月前,在多伦多接受媒体采访时,Hinton大神断然宣称要放弃反向传播,让整个人工智能从头…

诞生至今已有20年的Java,现在依然有很多人使用.回顾过去十五年的成果,Java一直是数一数二的.Java已经成为世界范围内应用最为广泛的编程语言之一.那么在学java的时候你知道到底要学什么吗?一度荣老师为大家整理java学习的十大目标,供你参考: 1.你需要精通面向对象分析与设计(OOA/OOD).涉及模式(GOF,J2EEDP)以及综合模式.你应该十分了解UML,尤其是class,object,interaction以及statediagrams. 2.你需要学习JAVA语言的基础知识以…

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University…

##机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2)---#####注:机器学习资料[篇目一](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md)共500条,[篇目二](https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl2.md)开始更新------#####希望转载的朋友**一定要保留原文链接**,因为这个项目还在继续也在不定期更新．希望看到…

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

1. Dropout简介 1.1 Dropout出现的原因 在机器学习的模型中,如果模型的参数太多,而训练样本又太少,训练出来的模型很容易产生过拟合的现象. 在训练神经网络的时候经常会遇到过拟合的问题,过拟合具体表现在:模型在训练数据上损失函数较小,预测准确率较高:但是在测试数据上损失函数比较大,预测准确率较低. 过拟合是很多机器学习的通病.如果模型过拟合,那么得到的模型几乎不能用.为了解决过拟合问题,一般会采用模型集成的方法,即训练多个模型进行组合.此时,训练模型费时就成为一个很大的问题,不仅…

人工智能范畴及深度学习主流框架,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 工业机器人,家用机器人这些只是人工智能的一个细分应用而已.图像识别,语音识别,推荐算法,NLP自然语言,广告算法,预测算法,数据挖掘,无人驾驶.医疗咨询机器人.聊天机器人,这些都属于人工智能的范畴. 人工智能现在用到的基础算法是深度学习里面的神经网络算法,具体应用场景有不同的专业算法实际上很多细分领域的,差别还是很多的机器人的对运动控制算法,图像识别算法要求比较高像alphaGo,推荐算法…

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…

深度学习新星:GAN的基本原理.应用和走向 (本文转自雷锋网,转载已获取授权,未经允许禁止转载)原文链接:http://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html 作者:亚萌 相关参考: [OpenAI] Generative Models [搜狐科技]GAN之父NIPS 2016演讲现场直击:全方位解读生成对抗网络的原理及未来 [pdf]:http://www.iangoodfellow.com/slides/2016-12-04-NI…

人工智能范畴及深度学习主流框架,谷歌 TensorFlow,IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍 ====================================== 大家现在对人工智能的期望太高了,2017是人工智能投资资本热的一年,但实际突破还是有限,估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司,大家变得回归理性,调整到正常的认知水平上. 这种革命性技术不可能有资本追求快速暴利那么快见效的,几年内都很难有重大突破. 2020年再来看估计能有理性后的…