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深度學(xué)習
深度學(xué)習 文章 進(jìn)入深度學(xué)習技術(shù)社區
從任務(wù)角度分析深度學(xué)習硬件發(fā)展趨勢
- 從微小器件到海量數據中心，格外強勁的硬件將能為深度學(xué)習領(lǐng)域內的一切提供助力。 2016 年 3 月份，谷歌 DeepMind 的計算機在多輪圍棋比賽中擊敗了世界圍棋冠軍李世乭。這一事件標志著(zhù)人工智能領(lǐng)域內的一個(gè)新里程碑。獲勝的 AlphaGo 借力于現在為大家所熟知的深度學(xué)習——一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò );在這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )里有很多計算處理層，可以用來(lái)自動(dòng)尋找問(wèn)題的解決方案。 那時(shí)候人們還不知道谷歌正在悄然開(kāi)發(fā)為這一勝利提供助力的秘密武器——一種專(zhuān)用硬件，
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Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權威科普深度學(xué)習
- 借助深度學(xué)習，多處理層組成的計算模型可通過(guò)多層抽象來(lái)學(xué)習數據表征( representations)。這些方法顯著(zhù)推動(dòng)了語(yǔ)音識別、視覺(jué)識別、目標檢測以及許多其他領(lǐng)域(比如，藥物發(fā)現以及基因組學(xué))的技術(shù)發(fā)展。利用反向傳播算法(backpropagation algorithm)來(lái)顯示機器將會(huì )如何根據前一層的表征改變用以計算每層表征的內部參數，深度學(xué)習發(fā)現了大數據集的復雜結構。深層卷積網(wǎng)絡(luò )(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數據處理
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深度學(xué)習概述：從感知機到深度網(wǎng)絡(luò )
- 近些年來(lái)，人工智能領(lǐng)域又活躍起來(lái)，除了傳統了學(xué)術(shù)圈外，Google、Microsoft、facebook等工業(yè)界優(yōu)秀企業(yè)也紛紛成立相關(guān)研究團隊，并取得了很多令人矚目的成果。這要歸功于社交網(wǎng)絡(luò )用戶(hù)產(chǎn)生的大量數據，這些數據大都是原始數據，需要被進(jìn)一步分析處理;還要歸功于廉價(jià)而又強大的計算資源的出現，比如GPGPU的快速發(fā)展?！ 〕ミ@些因素，AI尤其是機器學(xué)習領(lǐng)域出現的一股新潮流很大程度上推動(dòng)了這次復興——深度學(xué)習。本文中我將介紹深度學(xué)習背后的關(guān)鍵概念及算法，從最簡(jiǎn)單的元素開(kāi)始并以此為基礎進(jìn)行下一步構建。
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深度學(xué)習(Deep Learning)算法簡(jiǎn)介
- 深度(Depth) 從一個(gè)輸入中產(chǎn)生一個(gè)輸出所涉及的計算可以通過(guò)一個(gè)流向圖(flow graph)來(lái)表示：流向圖是一種能夠表示計算的圖，在這種圖中每一個(gè)節點(diǎn)表示一個(gè)基本的計算并且一個(gè)計算的值(計算的結果被應用到這個(gè)節點(diǎn)的孩子節點(diǎn)的值)?？紤]這樣一個(gè)計算集合，它可以被允許在每一個(gè)節點(diǎn)和可能的圖結構中，并定義了一個(gè)函數族。輸入節點(diǎn)沒(méi)有孩子，輸出節點(diǎn)沒(méi)有父親?！ ∵@種流向圖的一個(gè)特別屬性是深度(depth)：從一個(gè)輸入到一個(gè)輸出的最長(cháng)路徑的長(cháng)度?！ 鹘y的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )能夠被看做擁有等于層數的深度
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一張圖看懂AI、機器學(xué)習和深度學(xué)習的區別
- AI(人工智能)是未來(lái)，是科幻小說(shuō)，是我們日常生活的一部分。所有論斷都是正確的，只是要看你所談到的AI到底是什么?！ ±?，當谷歌DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaGo程序打敗韓國職業(yè)圍棋高手Lee Se-dol，媒體在描述DeepMind的勝利時(shí)用到了AI、機器學(xué)習、深度學(xué)習等術(shù)語(yǔ)。AlphaGo之所以打敗Lee Se-dol，這三項技術(shù)都立下了汗馬功勞，但它們并不是一回事?！ ∫闱逅鼈兊年P(guān)系，最直觀(guān)的表述方式就是同心圓，最先出現的是理念，然后是機器學(xué)習，當機器學(xué)習繁榮之后就出現
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2016AI巨頭開(kāi)源IP盤(pán)點(diǎn) 50個(gè)最常用的深度學(xué)習庫
- Data Science Central網(wǎng)站主編、有多年數據科學(xué)和商業(yè)分析模型從業(yè)經(jīng)驗的Bill Vorhies曾撰文指出，過(guò)去一年人工智能和深度學(xué)習最重要的發(fā)展不在技術(shù)，而是商業(yè)模式的轉變——所有巨頭紛紛將其深度學(xué)習IP開(kāi)源。 毋庸置疑，“開(kāi)源浪潮”是2016年人工智能領(lǐng)域不可忽視的一大趨勢，而其中最受歡迎的項目則是谷歌的深度學(xué)習平臺TensorFlow。下文就從TensorFlow說(shuō)起，盤(pán)點(diǎn)2016年AI開(kāi)源項目，最后統計了Github最常用深度學(xué)習開(kāi)源項目
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王馥芳：面向機器人的大規模知識引擎
- 近年來(lái)，隨著(zhù)計算機和網(wǎng)絡(luò )技術(shù)的快速發(fā)展，諸多大規模知識引擎的創(chuàng )建在很大程度上改變了人類(lèi)的知識共享和表征生態(tài)。受此啟發(fā)，美國康奈爾大學(xué)和斯坦福大學(xué)的一些學(xué)者通過(guò)多模態(tài)大數據挖掘，創(chuàng )建了一種新的、主要面向機器人的、同時(shí)能供任何要執行任務(wù)的設備自由訪(fǎng)問(wèn)的大規模知識引擎：機器人大腦（RoboBrain）。機器人大腦：面向機器人的大規模知識引擎在面向人類(lèi)的知識數據庫中，信息搜索是一件簡(jiǎn)單的事情，我們只需在電腦或移動(dòng)終端上輸入幾個(gè)字就可以得到答案，在很多情況下，模糊和缺省檢索也能解決問(wèn)題。但是，對于機器人來(lái)說(shuō)事情就沒(méi)
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深度學(xué)習介紹
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