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如何用TensorFlow和TF-Slim实现图像分类与分割

本文将介绍如何用近日发布的TF-Slim工具包和预训练的模型来完成图像分类和图像分割。
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面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集

本文是笔者在学习DataScience过程中所有资源的汇总,本文着眼于各个领域的入门介绍以及综述性质资源的汇总,并不会过多的深挖前沿,若有兴趣了解更多,可以关注笔者的 程序猿的数据科学与机器学习...
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[译] 深度学习硬件架构简述

深度学习具有极高的计算需求, 要对深度学习应用进行开发并商业化,就需要找到合适的硬件配置。目前,在开发用于深度学习应用的高效硬件平台这一领域,竞争十分激烈。本文将介绍具体的硬件要求,并讨论未来对...
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机器学习难在哪?

机器学习难,并不是因为数学难,而是因为选择什么工具及Debug难。快速有效Debug是现代机器学习中的必备技能,但机器学习的Debug相比普通程序要难很多:候选错误空间大、调试周期长。
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三大特征、四个数字、五大方向,人工智能时代的媒体该把握的趋势脉搏

从门户时代的专业传播,到用户参与的 web2.0 时代,再到多媒共生的众媒时代,如今媒体已经进入了『人机共生,万物皆媒』的智媒时代(SmartMedia)。
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DeepMind牵手暴雪:要让人工智能征服星际争霸

谷歌的 DeepMind 团队在今年 3 月刚刚使用 AlphaGo 击败了围棋世界冠军李世乭,现在他们终于把注意力转向了经典即时战略游戏《星际争霸 2》。
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10项研究成果告诉你,为什么深度学习正在成为热潮

有许多人分析过深度学习重要性以及它是怎样风靡世界的,我十分赞同他们的说法。研究/应用深度学习时使我感觉自己最像个魔术师,我清楚地知道在未来的三年里,任何一个伟大的软件都将被深度学习所驱动。然而,...
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你应该知道的人工智能三大分类

人工智能进入了一切领域——从自动驾驶汽车,到自动回复电子邮件,再到智能家居。 你似乎可以获得任何商品(例如医疗健康,飞行,旅行等),并通过人工智能的特殊应用使其更加智能。所以除非你相信事件具有终...
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深度学习在图像取证中的进展与趋势

在当今飞速发展的信息时代,数字图像已经渗透到社会生活的每一个角落,数字图像的广泛使用也促进了数字图像编辑软件的开发与应用,例如:Adobe Photoshop、CorelDRAW、美图秀秀等等。...
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Google 的 AI 可以“有默契”地说“悄悄话”

人与人之间,有默契交流起来无疑是畅快舒服的。但这种连人类也说不清的模糊 “感知能力”,最近居然在 Google 的一项 AI 研究项目中出现。这是否意味着人工智能真要开始具备意识并崛起了?
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机器学习算法实践——K-Means算法与图像分割

图像分割是图像处理中的一种方法,图像分割是指将一幅图像分解成若干互不相交区域的集合,其实质可以看成是一种像素的聚类过程。通常使用到的图像分割的方法可以分为:基于边缘的技术、基于区域的技术
TyreeBaird 8年前   
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机器学习可视化:模型评估和参数调优

本篇文章详细阐述机器学习模型评估和参数调优。
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深度学习之目标检测

目标检测对于人类来说并不困难,通过对图片中不同颜色模块的感知很容易定位并分类出其中目标物体,但对于计算机来说,面对的是RGB像素矩阵,很难从图像中直接得到狗和猫这样的抽象概念并定位其位置,再加上...
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解读14个深度学习关键词

深度学习仍然是一个相对较新的概念。由于在各个不同的领域都获得了巨大的成功,机器学习在研究和生产领域中大量涌现。机器学习是应用深度神经网络技术的一个过程——也就是有着多个隐藏层的神经网络构架——去...
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数十种TensorFlow实现案例汇集

这是使用 TensorFlow 实现流行的机器学习算法的教程汇集。本汇集的目标是让读者可以轻松通过案例深入 TensorFlow。
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30个深度学习库:按Python和C++等10种语言分类

本文 介绍了包括 Python、Java、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
yaoxu 8年前   
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看 Nervana 如何利用深度学习实现数据革命

Naveen 探索了许多方面,包括深度学习相对于其他机器学习技术的好处、该领域的最新进展、深入学习工作流程、开发和部署深度学习解决方案的挑战、用于构建和扩展深度学习解决方案的标准化的工具等等。
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SeetaFace开源人脸识别引擎介绍

区分不同的人是很多智能系统的必备能力。为实现此目的,一种可能的技术手段是通过对人脸的光学成像来感知人、识别人,即所谓的人脸识别技术。经过几十年的研发积累,特别是近年来深度学习技术的涌现,人脸识别...
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基于深度学习的商品检索技术

深度学习大讲堂是高质量原创内容的平台,邀请学术界、工业界一线专家撰稿,致力于推送人工智能与深度学习最新技术、产品和活动信息!
oolxs 8年前   
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如何构建自己的深度学习基础设施

深度学习是一门经验科学,许多基础设施的质量也在倍增。幸运的是,现在的开源生态系统可以使任何人建立不错的深度学习基础设施。
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