摘要：本文科普了機器學習方面的知識，簡單介紹了機器學習可以做什么，以及如何做的。以下是譯文。 在過去的幾個月中，我與很多的決策者交流了有關人工智能特別是機器學習方面的問題。其中有幾名高管
本節(jié)對5個開源深度學習框架進行對比研究，主要側重于3個維度研究：硬件支持率、速度和準確率、社區(qū)活躍性。他們分別是：TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。
卷積神經網絡(CNN)的基礎介紹見 ，這里主要以代碼實現(xiàn)為主。 CNN是一個多層的神經網絡，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫，仿照
卷積神經網絡(CNN)的基礎介紹見 ，這里主要以代碼實現(xiàn)為主。 CNN是一個多層的神經網絡，每層由多個二維平面組成，而每個平面由多個獨立神經元組成。 以MNIST作為數(shù)據(jù)庫，仿照
最近打算系統(tǒng)學習下機器學習的基礎算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學習基礎算法都實現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn)，文中我將對決
人工神經網絡，簡稱神經網絡，是一種模仿生物神經網絡的結構和功能的數(shù)學模型或者計算模型。其實是一種與貝葉斯網絡很像的一種算法。之前看過一些內容始終云里霧里，這次決定寫一篇博客。弄懂這個基本原理，畢
本書節(jié)選自圖書，Python本身帶有許多機器學習的第三方庫，但本書在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎的科學計算庫來進行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機
摘 要： 使用分段非線性逼近算法計算超越函數(shù)，以神經網絡中應用最為廣泛的Sigmoid函數(shù)為例，結合函數(shù)自身對稱的性質及其導數(shù)不均勻的特點提出合理的分段方法，給出分段方式同逼近多項式階數(shù)對逼近結
傳統(tǒng)的零售業(yè)也不在適用如今，我們需要開發(fā)一種新型零售模式。如今，AI技術和ar技術已經成為了產業(yè)的寵兒，引起了業(yè)界人士廣泛關注。有敏感的廠商就將AI技術和ar技術帶入了零售領域推動了零售智能
在AWS上執(zhí)行大規(guī)模的深度學習處理是一個廉價而且有效的學習和開發(fā)方式。花少量的錢就可以使用數(shù)十GB的內存，數(shù)十個CPU，多個GPU，這是值得推薦的。 如果你是使用EC2或者Linux 命
上?，F(xiàn)在的轉型，土地、能耗各方面的空間都不大。AI（人工智能）恰恰是轉型過程當中的一個巨大契機，是一個好的時代機遇。上海市經濟和信息化委員會主任陳鳴波在當天的市政府新聞發(fā)布會上稱，目前中國各
自從AlexNet一舉奪得ILSVRC 2012 ImageNet圖像分類競賽的冠軍后，卷積神經網絡（CNN）的熱潮便席卷了整個計算機視覺領域。CNN模型火速替代了傳統(tǒng)人工設計（hand-cra
本文主要對人工神經網絡基礎進行了描述，主要包括人工神經網絡的概念、發(fā)展、特點、結構、模型。 本文是個科普文，來自網絡資料的整理。 一、 人工神經網絡的
學習 tensorflow，caffe 等深度學習框架前，需要先了解一些基礎概念。本文以筆記的形式記錄了一個零基礎的小白需要先了解的一些基礎概念。 人工智能，機器學習和深度學習的關系
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