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基于Spark和BigDL的深度學(xué)習(xí)技術(shù)的案例解析
Kaptcha是一個(gè)基于SimpleCaptcha的驗(yàn)證碼開源項(xiàng)目。 kaptcha的使用比較方便，只需添加jar包依賴之后簡(jiǎn)單地配置就可以使用了。kaptcha所有配置都可以通過web
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)和人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣產(chǎn)生人的智能么？
深度學(xué)習(xí)在近年的進(jìn)展又一次點(diǎn)燃了各界對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的熱情。這一技術(shù)在圖像識(shí)別、語音識(shí)別、棋類游戲等領(lǐng)域的成效出人意料，而且更多應(yīng)用領(lǐng)域也正在被開拓出來。“深度學(xué)習(xí)是否有效&rdquo
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來的影響
人工智能近幾年實(shí)現(xiàn)了爆炸式發(fā)展，深度學(xué)習(xí)可以說是其主要的推動(dòng)力。 在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域，大部分的問題都已經(jīng)開始使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解決，也確實(shí)取得了廣泛的成功。在很多視覺任務(wù)中，如圖像識(shí)別、
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人工智能--深度學(xué)習(xí)模型
我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)模型有：生成模型（GeneraTIveModel）和判別模型（DiscriminaTIve Model）。判別模型需要輸入變量x，通過某種模型來預(yù)測(cè)p（y｜x）。生成模型是給定某
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將深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)相結(jié)合的深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL
深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。 強(qiáng)化學(xué)習(xí)RL是通過對(duì)未知環(huán)境一邊探索一邊建立環(huán)境模型以及
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處于萬里馬拉松前500米階段的人工智能自動(dòng)駕駛技術(shù)
在各項(xiàng)人工智能新技術(shù)應(yīng)用之中，誰真正具備顛覆式的創(chuàng)新價(jià)值？您心中的答案可能有很多，但我們相信，其中必定會(huì)有“自動(dòng)駕駛”。以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能各項(xiàng)技術(shù)，在近幾年衍生出
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深度學(xué)習(xí)機(jī)器將可以創(chuàng)作各種曲風(fēng)的音樂
據(jù)外媒報(bào)道，約翰·塞巴斯蒂安·巴赫（Johann SebasTIan Bach）被廣泛視為巴洛克音樂最偉大的作曲家之一。巴赫生活在18世紀(jì)的德國，被尊稱為&ldquo
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能夠預(yù)測(cè)700多種疾病的“騰訊覓影”AI輔診
“騰訊覓影”AI輔診引擎通過模擬醫(yī)生的成長(zhǎng)學(xué)習(xí)來積累醫(yī)學(xué)診斷能力，能輔助醫(yī)生診斷、預(yù)測(cè)700多種疾病。 6月21日，騰訊正式發(fā)布首個(gè)AI醫(yī)學(xué)輔助診療開放平臺(tái)（簡(jiǎn)稱
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中國AI領(lǐng)域急起直追，對(duì)美國技術(shù)造成威脅
當(dāng)你在搜索網(wǎng)站上輸入“AI”、“美國和中國”這樣的關(guān)鍵詞時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)，諸如“中國和美國要在AI領(lǐng)域一決勝負(fù)”、&ldquo
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人工智能要擁有創(chuàng)意性
據(jù)媒體報(bào)道，自“歌唱北京”原創(chuàng)歌曲征集活動(dòng)舉辦以來，近日迎來一位特殊的“投稿人”——來自微軟的人工智能機(jī)器人小冰。
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TensorFlow、Keras等23個(gè)深度學(xué)習(xí)庫排名
不管你是一個(gè)研究人員，還是開發(fā)者，亦或是管理者，想要使用機(jī)器學(xué)習(xí)，需要使用正確的工具來實(shí)現(xiàn)。本文介紹了當(dāng)前最流行15個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架。 機(jī)器學(xué)習(xí)工程師是開發(fā)產(chǎn)品和構(gòu)建算法團(tuán)隊(duì)中的一
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深度學(xué)習(xí)的本質(zhì)就只是分析預(yù)測(cè)未來嗎？
人類正在慢慢接近世界的本質(zhì)——物質(zhì)只是承載信息模式的載體。人腦之外的器官都只是保障這一使命的給養(yǎng)艦隊(duì)。 自從去年 AlphaGo 完虐李世乭，深度學(xué)習(xí)火了。但似乎
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深度學(xué)習(xí)的57個(gè)名詞解釋及相關(guān)論文資料
一、激活函數(shù)（AcTIvaTIon FuncTIon） 為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的決策邊界（decision boundary），我們?cè)谄湟恍討?yīng)用一個(gè)非線性激活函數(shù)。常用的函數(shù)有si
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人工智能和巴菲特開戰(zhàn),巴菲特完勝
如今人工智能被人高度的吹捧，認(rèn)為是無所不能，特別是在尋找投資方面能力超出了人類，有人將人工智能和巴菲特進(jìn)行PK，誰會(huì)贏呢？巴菲特對(duì)此事尚未置評(píng)，但我們可以看出AI的局限性開始凸顯出來。
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想成為深度學(xué)習(xí)的高手必須要懂哪些知識(shí)？
深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是深層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它不是一項(xiàng)孤立的技術(shù)，而是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域的綜合。深度學(xué)習(xí)的理解，離不開本科數(shù)學(xué)中最為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)分析（高等數(shù)學(xué)）、線性代
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機(jī)器學(xué)習(xí) vs 深度學(xué)習(xí)如何分清？
現(xiàn)在都在談?wù)撊斯ぶ悄芑蛘叽髷?shù)據(jù)相關(guān)的知識(shí)，但是與之相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等你能分清嗎？數(shù)據(jù)科學(xué)比機(jī)器學(xué)習(xí)范圍大得多，數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)際上涵蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)處理的范圍，而不只是算法或者統(tǒng)計(jì)學(xué)方面。
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機(jī)器視覺軟件開發(fā)商 積極部署深度學(xué)習(xí)技術(shù)
越來越多機(jī)器視覺軟件公司已在產(chǎn)品中部署深度學(xué)習(xí)技術(shù)。隨著這些公司開發(fā)深度學(xué)習(xí)軟件和工具，加上更多用戶在其應(yīng)用中成功部署，深度學(xué)習(xí)可能會(huì)日漸流行，在市場(chǎng)上更為普及。 據(jù)報(bào)導(dǎo)，Cog
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IBM結(jié)盟群環(huán)力推PowerAI深度學(xué)習(xí)架構(gòu) 助企業(yè)體驗(yàn)認(rèn)知商機(jī)
隨著產(chǎn)業(yè)發(fā)展成熟，AI應(yīng)用逐步導(dǎo)入至各產(chǎn)業(yè)中，然而，許多企業(yè)在導(dǎo)入AI之際，會(huì)因?yàn)楫a(chǎn)業(yè)特性無法快速體驗(yàn)創(chuàng)新效益。IBM觀察到，無論是金融業(yè)、制造業(yè)、醫(yī)療領(lǐng)域的客戶，都在積極思考如何布局認(rèn)知轉(zhuǎn)型策
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富士通聚焦數(shù)碼科技 預(yù)計(jì)2018年推Zinrai深度學(xué)習(xí)服務(wù)器
富士通認(rèn)為以人為本、數(shù)碼科技為輔的創(chuàng)新會(huì)是實(shí)現(xiàn)未來的美好愿景，所以更是持續(xù)強(qiáng)化AI、IoT、云端與大數(shù)據(jù)相關(guān)技術(shù)能量，力推數(shù)碼共創(chuàng)，偕同伙伴打造智能新價(jià)值。 綜觀近年最熱門的科技話題，非
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tensorflow 訓(xùn)練模型之目標(biāo)檢測(cè)入門知識(shí)與案例解析
Tensorflow在更新1.0版本之后多了很多新功能，其中放出了很多用tf框架寫的深度網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，大大降低了開發(fā)難度，利用現(xiàn)成的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，無論fine-tuning還是重新訓(xùn)練方便了不少。而且T
