author/神兔俠

20篇強化學習論文總結

前段時間,我們為大家整理了105篇強化學習論文的綜述及列表(點選獲取)。 為了方便大家學習,我們將會出 5期 強化學習的論文總結,每期會有 20篇 左右的論文,在 每週一

基於深度學習的遙感影象配準

本文基於2018年發表於期刊 ISPRS Journal of Photogrammetry and Remote Sensing (IF 5.994)上的論文“A deep learning framewor

基於TensorflowLite的人聲識別在端上的實現

摘要:現有的人聲識別絕大部分在服務端實現,這會帶來如下兩方面的問題: 1)    當網路較差的情況下會造成較大的延時,帶來較差的使用者體驗。 2)    當訪問量較大的情況下,會大量佔用

資料化建設的時代機遇

作者:桑文鋒,神策資料創始人兼 CEO,前百度大資料部技術經理 引子:這次資料驅動大會我的演講記錄,最近我的核心認識就是在資訊化建設上,要從面向業務流的思路轉變為面向資料流的思路,並且提出資料化建

神經網路序列建模(一)

在之前的深度學習簡介中,我們瞭解瞭如何使用神經網路對許多示例的資料集進行建模。好訊息是神經網路的基本架構在任何應用中都是非常通用的:堆疊幾個感知器以組成複雜的層次模型,並使用梯度下降和反向傳播進行優化。 儘

神經規則引擎:讓符號規則學會變通

近年來,神經符號學習成為一個很熱門的方向,很多科研工作把符號知識引入神經網路模型,在一些經典的 NLP 任務上都取得了不錯的效果。本文介紹了一種神經規則引擎(Neural Rule Engine,NRE),可以

AI 這麼優秀,連我鑑黃師的飯碗都搶了

色情行業,或許是對資訊渠道最敏銳、利用各類資訊渠道進行傳播最“充分”的“行業”。這些年,社交 App、直播、短視訊等新的網際網路應用方式,都難逃色情內容的“騷擾”。哪裡人多,色情內容就能立刻撲過去,在海量內容的

只用NumPy實現神經網路

作者:Piotr Skalski 編譯:weakish 【編者按】和Piotr Skalski一起,基於NumPy手寫神經網路,通過親自動手實踐,加深對神經網路內部機制的理解。

1746079013.8016