HomePod、Google Home或Echo的使用者往往會告訴你，讓智慧音箱理解你的意思，更不用說搞清楚交談的話題是一件相當困難的事情。但亞馬遜的研究者正讓語音助手能夠反應更敏捷，並且還能聯絡上下文。這很大程度上

摘要： 關於卷積神經網路最重要的概念都在這裡！ 介紹 這篇文章旨在以全面和簡潔的方式介紹卷積神經網路（CNN），目標是建立對這些演算法的內部工作的直觀理解。因此，這項工作對於剛從這個主題開始的非數學

目錄 部落格： blog.shinelee.me |部落格園 | CSDN 寫在前面 在文章《特徵，特徵不變性，尺度空間與影象金字塔》中我們初步談到了影象金字塔，在這篇文章中將介紹如何在人臉檢測

現在網路上充斥著大量關於神經網路的訊息，但是，什麼是神經網路？其本質到底是什麼？你是不是對這個熟悉又陌生的詞感到困惑？ 用幾分鐘閱讀完這篇文章，我不能保證你能夠成為這個領域的專家，但可以保證的是，你已經入門

本文是由南加州大學和騰訊 AI Lab 合作發表於 NeurIPS 2018 的 Spotlight 論文之一 ，這項工作研究了同時在不同環境（Env）和不同任務（Task）之間遷移的問題，目的是利

用一個例子來說明，當我們輸入手寫的 3 的圖的時候，輸出層的值可能並不是我們預期，因為權重和偏移量都是我們隨機選取的。 所以需要一個成本函式來告訴電腦使用該資料模型是否正確。

首先看一下什麼是一般的 normalization： 在機器學習中，我們需要對輸入的資料做預處理， 可以用 normalization 歸一化 ，或者 standardization 標準化， 用來

本文由**羅周楊[email protected] **原創，轉載請註明原作者和出處。 原文連結：luozhouyang.github.io/deepseg

未來一週，AI 頂會 NeurIPS 2018 將於當地時間 12 月 2 日-8 日在加拿大蒙特利爾舉行。2016 年有 5000 人註冊參加該會議，2017 年參會人數飆升至 8000，今年則出現了 11

神經網路結構圖 經過幾次分享我們已經設計好了神經網路圖，今天有所學過的線性代數來整理我們的模型，所以一下我們有時間可以複習一下線性代數代數的知識。 相當在這個神經

自動求導/自動微分 在離騷的資料裡面，求導對應為微分。 Central to all neural networks in PyTorch is the autograd package. Let’s

最近從暴雪官方論壇可知，暗黑 開發 者曾釋出新宣告為玩家介紹了一點他們正在開發的專案，以及玩家何時可以獲得更多資訊。根據宣告，目前有多款暗黑專案正在開發之中，暴雪的暗黑團隊表示“將會在來年公佈”。 實際

jamesonatfritz 想解決神經網路的過引數化問題，想要建立體積小但效能優的神經網路。他所試驗的第一個任務便是藝術風格遷移。 GitHub 連結：https://github.com/

近日，Facebook 釋出文章，介紹了一項新研究，該研究提出了一種使人工智慧模型高效執行的方法，從根本上優化了浮點運算。 近年來，計算密集型的人工智慧任務推動了各種用於高效執行這些強大的新型系統的定

分類問題中如果資料量不大的情況下用SVM會多一些。 做排序的話用LR和NN比較多，像GBDT這種模型也是可以輸出概率值。 在噪聲的影響下，閾值y會有很多的浮動，如