深度学习

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智能标注原理揭秘,一文读懂人工智能如何解决标注难题

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百度大脑 2020 年 7 月 20 日

无论是在传统机器学习领域还是现今炙手可热的深度学习领域,基于训练样本有明确标签或结果的监督学习仍然是一种主要的模型训练方式。尤其是深度学习领域,需要更多数据以提升模型效果。目前,已经有一些规模较大的公开数据集,如 ImageNet,COCO 等。

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回顾经典,Netflix 的推荐系统架构

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王喆 2020 年 5 月 14 日

这篇文章我们回顾一篇经典博客,Netflix官方博客介绍的推荐系统架构,虽然文章发布已有六年, 但是现在回看起来我自己还是蛮惊讶的,因为Netflix的推荐系统架构居然到现在依然是主流。

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程序员是这样解读《隐秘的角落》

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陈东泽 EuryChen 2020 年 7 月 6 日

我尝试通过人工智能技术还原了《隐秘的角落》被修改的台词,从而还原了一部分原本的剧情,一个更加黑暗的真相。

最完整的 PyTorch 数据科学家指南(1)

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计算机与AI 2020 年 10 月 2 日

进行深度学习时您将需要的所有PyTorch功能。从实验/研究的角度来看。

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用 Serverlss 部署一个基于深度学习的古诗词生成 API

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刘宇 2020 年 5 月 21 日

古诗词是中国文化殿堂的瑰宝,记得曾经在韩国做Exchange Student的时候,看到他们学习我们的古诗词,有中文的还有翻译版的,自己发自内心的骄傲,甚至也会在某些时候背起一些耳熟能详的诗词。

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Mobileye 如何在云上进行深度学习模型训练

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Randy 2020 年 5 月 24 日

听Mobileye分享如何在云上实现10倍的开发速度提升

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联邦学习与推荐系统

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博文视点Broadview 2020 年 5 月 28 日

建立实用的隐私保护和安全的推荐系统需要什么?我们怎样才能建立这些系统?

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使用人工智能技术改进面试机器人

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陆道峰 2020 年 5 月 9 日

论文的内容架构很鲜明,围绕问题定义、解决方案和原型验证三条线介绍研究成果。

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波士顿动力狗 SPOT 权威购买指北

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早睡蟒 2020 年 7 月 20 日

两周前 油管科技视频播主 Lew Later 发布了一支 波士顿动力狗子的开箱视频,短短两周的时间内这支视频的播放量就达到了367万, 在Lew Later 近期发布的视频中,这支视频的播放量绝对算得上遥遥领先了, 国内媒体也纷纷转发, 大家对这条视频如此的热衷,主要原因还

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智能的本质—DIKW 结构

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良少 2020 年 10 月 2 日

本文描述了我理解的智能的本质—DIKW结构(数据层Data->信息层Information->知识层Knowledge->智慧层Wisdom),希望凭借这个框架解释智能的来源和本质。

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吴恩达推荐笔记:22 张图总结深度学习全部知识

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程序员生活志 2020 年 7 月 13 日

最近在做笔记查阅内容,觉得这个总结太美观了,真是棒!

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什么是深度强化学习?

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华章IT 2020 年 8 月 6 日

终于有人把强化学习和深度强化学习讲明白了

AI 小白必读:深度学习、迁移学习、强化学习别再傻傻分不清

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华为云开发者社区 2020 年 9 月 25 日

摘要:诸多关于人工智能的流行词汇萦绕在我们耳边,比如深度学习 (Deep Learning)、强化学习 (Reinforcement Learning)、迁移学习 (Transfer Learning),不少人对这些高频词汇的含义及其背后的关系感到困惑,今天就为大家理清它们之间的关系和区别。

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理解 KL 散度的近似

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Neil 2020 年 5 月 6 日

本文讨论 KL 散度的 Monte-Carlo 近似

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北大学子手写实现《统计学习方法》书中全部算法!

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GitHubDaily 2020 年 5 月 22 日

最近,一名来自北京大学的同学,在 GitHub 上开源了一个项目。 该项目手写实现了李航老师《统计学习方法》一书中的全部算法,并力求每行代码都有注释,重要部分注明公式来源。让学习者可以照着公式看程序,让代码有据可查。

Copy 攻城狮辛酸史:含泪“一分钟”跑通 MindSpore 的 LeNet 模型

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华为云开发者社区 2020 年 9 月 17 日

摘要:一个Cope 攻城狮用切身实例告诉你: Cope代码体验一时爽,BUG修改花半天。

一分钟带你认识深度学习中的知识蒸馏

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华为云开发者社区 2020 年 9 月 23 日

摘要:知识蒸馏(knowledge distillation)是模型压缩的一种常用的方法

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集成学习方法及应用,破解 AI 实践难题

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博文视点Broadview 2020 年 8 月 19 日

集成学习方法是一类先进的机器学习方法,这类方法训练多个学习器并将它们结合起来解决一个问题,在实践中获得了巨大成功,并成为机器学习领域的“常青树”,受到学术界和产业界的广泛关注。

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机器学习中常用的处理手段

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子夜 2020 年 5 月 1 日

标准化、独立热编码、随机散列数据、输入图片可视化

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TensorFlow 安装

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菜鸟小sailor 🐕 2020 年 10 月 10 日

TensorFlow配置

最完整的 PyTorch 数据科学家指南(2)

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计算机与AI 2020 年 10 月 3 日

本篇文章继续为同学们讲解神经网络的卷积层部分。

用于门牌号码检测的深度学习

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计算机与AI 2020 年 9 月 26 日

我们都可以就一个问题达成共识,那就是“数字无处不在”。无论您是在办公室,厨房,当地的超级市场等等,我们始终都被数字包围。您的笔记本电脑具有HDD存储器,您要购买的蔬菜具有数字价格,您具有高度,天气温度以数字摄氏度(在我的位置是52)进行测量。

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科大讯飞胡国平:AI 和 5G 互相辅助,认知中台传递基础技术能力

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Lucien 2020 年 10 月 24 日

胡老师说,讯飞研究院不是做语音的,而是做深度学习算法的。

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