​深度学习(Deep Learning)是机器学习(Machine Learning)领域中一个新的研究方向,引领了第三次人工智能的浪潮. 本文整理了深度学习领域3种典型的算法,希望可以帮助大家更好地理解深度学习这门极具深度的学科. 1.卷积神经网络(CNN) 卷积神经网络(Convolutional Neural Networks, CNN)是一类包含卷积计算且具有深度结构的前馈神经网络(Feedforward Neural Networks),是深度学习的代表算法之一. 卷积神经网络仿造生物…

深度学习(Deep Learning)是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经途径. 目前大部分表现优异的AI应用都使用了深度学习技术,引领了第三次人工智能的浪潮. 一. 深度学习的概念 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法. 其属于机器学习的范畴,可以说是在传统神经网络基础上的升级,约等于神经网络.它的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征. 深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立.模拟人脑进行分析学习的神经网络,它…

​ 1. 两年前,来自山东农村的王磊成为了一位数据标注员.彼时的他,工作内容非常简单且枯燥:识别图片中人的性别. 然而,一段时间之后,他注意到分配给他的任务开始变得越来越复杂:从识别性别到年龄,从框选2D物体到3D物体,图片场景从白天到深夜,甚至出现了多雾天气,用他自己的话来形容,就是“越来越奇怪了”. 小赵今年25岁,别看年龄不大,但是她已经做了足足8年的餐厅服务员.她的人生计划是再做几年服务员,攒上一笔钱就回到老家开一家只属于自己的餐厅.然而,2017年随着她所在的餐厅因质检不合格而关停后,…

​2019年,国内人工智能领域的投融资热情大幅降低,相当数量的AI企业彻底消失在了历史的长河中,“人工智能寒潮已至”甚至成为行业年度热词. 与前几年创业与投资热情齐头并进的盛况相比,近段时间的AI行业显然萧条了很多. 究其原因,“AI落地难”要负主要责任. 从自动化时代到智能化时代,人工智能创造的价值在不断增长.与此同时,业务场景的精细度与复杂度也在不断提升,为人工智能技术的落地带来一系列挑战. 以国内人工智能企业为例.目前国内几个较大的人工智能独角兽企业,商业化落地主要集中在金融.安防监控.手…

根据艾瑞咨询发布的行业白皮书显示,2018年中国人工智能基础数据服务市场规模为25.86亿元,预计2025年市场规模将突破113亿元,行业年复合增长率达到了23.5%.​ 作为人工智能产业的基石,数据标注行业正在从幕后走向前台,未来前景无限广阔. 然而,正如黎明前是一片无尽的黑暗一样,数据标注行业在蓬勃发展的背后也面临着诸多困局,这些困局已成为阻碍行业发展最大的绊脚石. 1. 人力成本突出 数据标注虽然披着人工智能的“外衣”,但是本质上仍然属于劳动密集型产业. 目前,国内从事数据标注行业的人群已…

谈及数据,绕不开的一个话题就是数据隐私与数据安全.随着数字化进程加快,数据安全事件频发,据Risk Based Security统计,去年国际数据泄露事件近5000起,被泄露数据近41亿条,数据造成的潜在重大危害和巨额损失迫使国家.行业.企业等各层面更加重视数据安全. 数据安全已成为国家社会发展面临的重要议题之一.2021年7月4日,"某知名出行App"因存在严重违法违规收集使用个人信息问题,被国家互联网信息办公室依据<中华人民共和国网络安全法>相关规定下架.针对数据滥用.…

近期新型冠状病毒肺炎的疫情,牵动着全国上下人民的心. 截止2月11日上午10点,全国确诊人数已达42708人,疑似病例21675人. 突发的疫情让部分地区的快速诊疗能力出现了结构性的缺失,为了打赢这场抗击疫情的攻坚战,众多AI企业充分发挥人工智能赋能技术和智能产品优势,发挥AI技术在辅助新型冠状病例的大规模筛查与诊疗的能力,及时发现潜在患者,加强防控. 以下是AI技术在防疫工作中的部分具体应用: 1. 智能识别:快速识别疑似患者 利用深度学习.图像识别等AI技术,可以实现自动目标检测.目标跟踪.…

终于考上人工智能的研究僧啦,不知道机器学习和深度学习有啥区别,感觉一切都是深度学习 挖槽,听说学长已经调了10个月的参数准备发有2000亿参数的T9开天霹雳模型,我要调参发T10准备拿个Best Paper 现在搞传统机器学习相关的研究论文确实占比不太高,有的人吐槽深度学习就是个系统工程而已,没有数学含金量.   但是无可否认的是深度学习是在太好用啦,极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度和准确率.   深度学习这几年特…

监督学习是机器学习中一种十分重要的算法.与无监督学习相比,监督学习有明确的目标.​ 分类与回归是监督学习两个主要任务,常见的监督学习算法主要有以下9种: 1 朴素贝叶斯 分类 2 决策树 分类 3 支持向量机 分类 4 逻辑回归 分类 5 线性回归 回归 6 回归树 回归 7 K邻近 分类+回归 8 Adaboost 分类+回归 9 神经网络 分类+回归 1. 朴素贝叶斯(Naive Bayes Classifier) 朴素贝叶斯算法(NBC) 是应用最为广泛的分类算法之一.NBC假设了数据集属…

算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 本文为下半部分,上半部分见本账号上一篇文章. 19.迁移学习(Transfer Learning)​ 迁移学习是一种机器学习的方法,指的是一个预训练的模型被重新用在另一个任务中. 20.长短期记忆网络(LSTM) LSTM是一种特殊的循环神经网络,能够学习长期依赖性. 21.生成对抗网络(GAN) 生成对抗网络(GAN, Generative Adversarial Networks…

​算法是人工智能(AI)核心领域之一. 本文整理了算法领域常用的39个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信息上,从而节省资源,快速获得最有效的信息. 2. Encoder-Decoder 和 Seq2Seq Encoder-Decoder 模型主要是 NLP 领域里的概念.它并不特指某种具体的算法,而是一类算法的统称.Encoder-Decoder 算是一个通用的框架,在这个框架下可…

机器学习是人工智能(AI)的核心,是使计算机具有智能的根本途径.​ 本文整理了一下机器学习领域常用的15个术语,希望可以帮助大家更好的理解这门涉及概率论.统计学.逼近论.凸分析.算法复杂度理论等多个领域的庞杂学科. 1. AdaBoost(Adaptive Boosting) AdaBoost是Adaptive Boosting的缩写. AdaBoost是一种迭代算法,其核心思想是针对同一个训练集训练不同的分类器(弱分类器),然后把这些弱分类器集合起来,构成一个更强的最终分类器(强分类器). 2…

​自然语言处理(NLP)是人工智能领域一个十分重要的研究方向.NLP研究的是实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论与方法. 本文整理了NLP领域常用的16个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1.自然语言处理(NLP) 自然语言处理,简单来说就是构建人与机器之间沟通的桥梁,以实现人机交流的目的. 自然语言处理有两大核心任务:自然语言理解(NLU)与自然语言生成(NLG). 2.Attention 机制 Attention的本质是从关注全部到关注重点.将有限的注意力集中在重点信…

参考:登上<Cell>封面的AI医疗影像诊断系统:机器之心专访UCSD张康教授 Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning 2018-2-22 Cell 读<Identifying Medical Diagnoses and Treatable Diseases by Image-Based Deep Learning> 没有问题就无法学习: 1. 文中的数据规模…

​语音交互是基于语音输入的新一代交互模式,比较典型的应用场景是各类语音助手. 本文整理了语音交互领域常用的4个术语,希望可以帮助大家更好地理解这门学科. 1. 语音合成标记语言(SSML) 语音合成标记语言的英文全称是Speech Synthesis Markup Language,这是一种基于XML的标记语言,可让开发人员指定如何使用文本转语音服务将输入文本转换为合成语音. 与纯文本相比,SSML可让开发人员微调音节.发音.语速.音量以及文本转语音输出的其他属性. SSML可自动处理正常的停顿…

c语言中的全排列算法和组合数算法在实际问题中应用非常之广,但算法有许许多多,而我个人认为方法不必记太多,最好只记熟一种即可,一招鲜亦可吃遍天 全排列: #include<stdio.h> void swap(int *p1,int *p2) { int t=*p1; *p1=*p2; *p2=t; } void permutation(int a[],int index,int size) { if(index==size) { for(int i=0;i<size;i++) print…

背景 近几年以深度学习技术为核心的人工智能得到广泛的关注,无论是学术界还是工业界,它们都把深度学习作为研究应用的焦点.而深度学习技术突飞猛进的发展离不开海量数据的积累.计算能力的提升和算法模型的改进.本文主要介绍深度学习技术在文本领域的应用,文本领域大致可分为4个维度:词.句子.篇章.系统级应用. 词.分词方面,从最经典的前后向匹配到条件随机场(Conditional Random Field,CRF)序列标注,到现在Bi-LSTM+CRF模型,已经不需要设计特征,从字粒度就能做到最好的序列标注…

本文内容节选自由msup主办的第七届TOP100summit,北京一流科技有限公司首席科学家袁进辉(老师木)分享的<让AI简单且强大:深度学习引擎OneFlow背后的技术实践>实录. 北京一流科技有限公司将自动编排并行模式.静态调度.流式执行等创新性技术相融合,构建成一套自动支持数据并行.模型并行及流水并行等多种模式的分布式深度学习框架,降低了分布式训练门槛.极大的提高了硬件使用率.该框架已经成功帮助众多头部互联网公司及人工智能企业提升了大模型训练效率,节约了硬件运营和使用成本,达到了降本增效…

http://www.jianshu.com/p/28f5473c66a3 翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | reason_W 引言 过去2年,我一直积极专注于深度学习领域.我对深度学习的兴趣始于2015年初,那个时候Google刚刚开源Tensorflow.我根据Tensorflow的文档快速地尝试了几个例程,当时的感觉是深度学习并不简单.部分原因是因为深度学习的框架很新,也需要更好的硬件支持和耐心来摸索. 时间快进到2017年,我已经在深度学习的项目上花费了几百个小时…

AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 目录 AI安全初探——利用深度学习检测DNS隐蔽通道 1.DNS 隐蔽通道简介 2. 算法前的准备工作——数据采集 3. 利用深度学习进行DNS隐蔽通道检测 4. 验证XShell的检测效果 5. 结语 1.DNS 隐蔽通道简介 DNS 通道是隐蔽通道的一种,通过将其他协议封装在DNS协议中进行数据传输.由于大部分防火墙和入侵检测设备很少会过滤DNS流量,这就给DNS作为隐蔽通道提供了条件,从而可以利用它实现诸如远程控制.文件传输等操作,DNS隐蔽…

AI面试必备/深度学习100问1-50题答案解析 2018年09月04日 15:42:07 刀客123 阅读数 2020更多 分类专栏: 机器学习   转载:https://blog.csdn.net/T7SFOKzorD1JAYMSFk4/article/details/80972658 1.梯度下降算法的正确步骤,(正确步骤dcaeb)(梯度下降法其实是根据函数的梯度来确定函数的极小值),这里的问题与其说是梯度下降算法的步骤不如说类似图图像分类训练的整个流程:网络初始化-输入to输出-期望输…

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…

机器学习.深度学习以及人工智能正在快速演进 机器学习.深度学习和人工智能(ML.DL和AI)是彼此相关的概念,他们正在改变不知多少行业,改变其自身管理模式,同时改变做出决策的方式.显然,ML.DL和AI对于各行各业都非常重要,却也十分复杂,同时非常迅速发展着. 人工智能(Artificial Intelligence,AI)AI用来形容涉及高级计算智能的最宽泛的说法.1956年,在达特茅斯人工智能大会上,该技术被描述为:“原则上,学习的每一个方面或任何其他智能特征都可以精确描述,并且一台机器可以…

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…

目前深度学习应用广发, 其中 AI 推理的在线服务是其中一个重要的可落地的应用场景.本文将为大家介绍使用函数计算部署深度学习 AI 推理的最佳实践,  其中包括使用 FUN 工具一键部署安装第三方依赖.一键部署.本地调试以及压测评估, 全方位展现函数计算的开发敏捷特性.自动弹性伸缩能力.免运维和完善的监控设施. 1.1 DEMO 概述 通过上传一个猫或者狗的照片, 识别出这个照片里面的动物是猫还是狗 DEMO 示例效果入口: http://sz.mofangdegisn.cn DEMO 示例工程…

原文链接:https://yq.aliyun.com/topic/111 本文是对原文内容中部分概念的摘取记录,可能有轻微改动,但不影响原文表达. 01 - 一入侯门"深"似海,深度学习深几许 什么是"学习"? "如果一个系统,能够通过执行某个过程,就此改进了它的性能,那么这个过程就是学习". 学习的核心目的,就是改善性能. 什么是机器学习? 定义1: 对于计算机系统而言,通过运用数据及某种特定的方法(比如统计的方法或推理的方法),来提升机器系统…

1.AI:人工智能(Artificial Intelligence) 2.机器学习:(Machine Learning, ML) 3.深度学习:Deep Learning 人工功能的实现是让机器自己学习,其中深度学习就是其中一种学习方法,深度学习就是基于多层神经网络发展而来,可以简单看成深度学习就是多层神经网络.…

Minerva:一个可扩展的高效的深度学习训练平台 zoerywzhou@gmail.com http://www.cnblogs.com/swje/ 作者:Zhouwan  2015-12-1 声明 1)本文是关于Minerva简介的一篇译文.具体引用的资料请看参考文献.具体的版本声明也参考原文献. 2)本文仅供学术交流,非商用.所以每一部分具体的参考资料并没有详细对应.如果某部分不小心侵犯了大家的利益,还望海涵,并联系博主删除. 3)本人刚接触深度学习方向,专业术语了解甚少,斗胆翻译了这篇文…

给大家介绍最近超级火的黑科技应用deepfake,这是一个实现图片和视频换脸的app.前段时间神奇女侠加尔盖朵的脸被换到了爱情动作片上,233333.我们这里将会从github项目faceswap开始一步一步实现一个视频换脸的教程. 注意: 本技术存在一定的使用风险,本教程仅做技术交流,请不要用在其他不应该被使用的地方. 技术分析 faceswap 项目是一个学习重建脸部特征的深度学习算法.你给它一堆的图片,它学习几个小时后,通过分辨哪些是合成的图片最终.但是它并不是仅仅把相似的图片替换,而是通…

30个深度学习库:按Python.C++.Java.JavaScript.R等10种语言分类 包括 Python.C++.Java.JavaScript.R.Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库. 一.Python1.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…