10餘年谷歌大佬:深度學習零基礎學習之路
個人簡介: 經過秦院長這麼多年的實戰經驗,他制定了一套針對於人工智慧 0基礎的程式設計師知識體系。 除了有程式設計基礎,如果懂一點Python那也不錯哦! 但是我們也是會
個人簡介: 經過秦院長這麼多年的實戰經驗,他制定了一套針對於人工智慧 0基礎的程式設計師知識體系。 除了有程式設計基礎,如果懂一點Python那也不錯哦! 但是我們也是會
首先和大家說一聲對不起,昨天由於平臺安全問題,賬號被黑入,傳送了與本平臺主旨背道而馳的內容,發現問題我們立馬刪除了,在此向大家說一聲抱歉。 我們“計算機視覺戰隊”微信公眾號,之後還會
網站連結:https://okai.brown.edu/zh/index.html OKAI 的設想最初是由馬家駒提出的。在布朗大學和羅德島藝術學院讀雙學位的他,意識到 AI 如火如荼的發展給人們所帶來的除
谷歌人工智慧部門 最近開源了GPipe ,這是一個用於快速訓練大規模深度學習模型的TensorFlow 類庫。 深層神經網路(DNN)主要用於解決自然語言處理和視覺目標識別等人工智
Women in Data Science 與合作伙伴共同發起了 WiDS 資料馬拉松競賽(WiDS datathon)。賽題是建立一個能夠預測衛星影象上油棕種植園存在情況的模型。 Planet 和 Fig
目前,AI早已成為各行業熱點關鍵詞,物理安防行業也不例外,人工智慧也是一股有可能改變和重新塑造行業的重要力量。 廣義的人工智慧(AI)指的是關於機器計算的智慧,而非人類本身。在安防行業,我們所說的AI
DSSM(深度語義匹配模型) 模型原始論文Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough
可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常,訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬(甚至數十億)單詞文字的語料庫,以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。
紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候,曾經給入門學者提過一個建議,就是放棄海量資料。確實,資料不在多而在精!一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新
我們的世界是一個非線性的世界,我們能否讓機器來學習現實中很多複雜的問題呢?從人類大腦結構中受到的啟發,人們開始在一定程度上模擬大腦的結構。既然大腦能夠理解這個世界,那人工神經網路應該也是可以的。
AFM模型(Attentional Factorization Machine) 模型原始論文Attentional Factorization Machines:Learning the W
神經網路學習的目的是找到使損失函式的值儘可能小的引數。這是尋找最優引數的問題,解決這個問題的過程稱為 最優化 。而在深度神經網路中,引數的數量非常龐大,最優化問題也就十分複雜。 之前我們學過 隨機梯度
對於日益嚴重的假新聞問題,不同的研究團隊正在利用 AI 技術去更準確的判定和甄別假新聞。但技術是相對的,另一方面,在暗處,也有著另一波人在不斷用 AI 技術生產假新聞、假評論。 今年的愚人節,你收到假新聞了
簡介 圖片.png Python深度學習專案 使用Python和Keras掌握深度學習和神經網路架構的富有洞察力的專案 主要特點 探索跨計算機
本文是王喆在 AI 前線 開設的原創技術專欄“深度學習 CTR 預估模型實踐”的第三篇文章(以下“深度學習 CTR 預估模型實踐”簡稱“深度 CTR 模型”)。回顧王喆老師過往精彩文章: 《重讀 Youtub