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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 深度學(xué)習(xí)

Google大腦工程師詳解：深度學(xué)習(xí)技術(shù)能帶來哪些新產(chǎn)品？

  • 提到深度學(xué)習(xí)，你可能會想到認(rèn)貓、認(rèn)臉，或者下圍棋、翻譯……其實，這項技術(shù)還能用在很多你意想不到的地方。
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人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化醫(yī)療的前景在哪？

  • 盡管精準(zhǔn)醫(yī)療計劃的推行、當(dāng)代的移動醫(yī)療的浪潮為行業(yè)帶來了極大進(jìn)展，但醫(yī)療作為國家經(jīng)濟的一個重要組成部分，還是在各種約束之下顯得更加守舊，對一些有潛力的先進(jìn)工具接受度較低。
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從任務(wù)角度分析深度學(xué)習(xí)硬件發(fā)展趨勢

  • 　　從微小器件到海量數(shù)據(jù)中心，格外強勁的硬件將能為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的一切提供助力。 　　2016 年 3 月份，谷歌 DeepMind 的計算機在多輪圍棋比賽中擊敗了世界圍棋冠軍李世乭。這一事件標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域內(nèi)的一個新里程碑。獲勝的 AlphaGo 借力于現(xiàn)在為大家所熟知的深度學(xué)習(xí)——一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);在這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里有很多計算處理層，可以用來自動尋找問題的解決方案。 　　那時候人們還不知道谷歌正在悄然開發(fā)為這一勝利提供助力的秘密武器——一種專用硬件，
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Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權(quán)威科普深度學(xué)習(xí)

  • 　　借助深度學(xué)習(xí)，多處理層組成的計算模型可通過多層抽象來學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征( representations)。這些方法顯著推動了語音識別、視覺識別、目標(biāo)檢測以及許多其他領(lǐng)域(比如，藥物發(fā)現(xiàn)以及基因組學(xué))的技術(shù)發(fā)展。利用反向傳播算法(backpropagation algorithm)來顯示機器將會如何根據(jù)前一層的表征改變用以計算每層表征的內(nèi)部參數(shù)，深度學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)集的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。深層卷積網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)處理
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深度學(xué)習(xí)概述：從感知機到深度網(wǎng)絡(luò)

  • 　　近些年來，人工智能領(lǐng)域又活躍起來，除了傳統(tǒng)了學(xué)術(shù)圈外，Google、Microsoft、facebook等工業(yè)界優(yōu)秀企業(yè)也紛紛成立相關(guān)研究團隊，并取得了很多令人矚目的成果。這要歸功于社交網(wǎng)絡(luò)用戶產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大都是原始數(shù)據(jù)，需要被進(jìn)一步分析處理;還要歸功于廉價而又強大的計算資源的出現(xiàn)，比如GPGPU的快速發(fā)展。　　除去這些因素，AI尤其是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)的一股新潮流很大程度上推動了這次復(fù)興——深度學(xué)習(xí)。本文中我將介紹深度學(xué)習(xí)背后的關(guān)鍵概念及算法，從最簡單的元素開始并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行下一步構(gòu)建。
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深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)算法簡介

  • 　　深度(Depth)　　從一個輸入中產(chǎn)生一個輸出所涉及的計算可以通過一個流向圖(flow graph)來表示：流向圖是一種能夠表示計算的圖，在這種圖中每一個節(jié)點表示一個基本的計算并且一個計算的值(計算的結(jié)果被應(yīng)用到這個節(jié)點的孩子節(jié)點的值)?？紤]這樣一個計算集合，它可以被允許在每一個節(jié)點和可能的圖結(jié)構(gòu)中，并定義了一個函數(shù)族。輸入節(jié)點沒有孩子，輸出節(jié)點沒有父親?！　∵@種流向圖的一個特別屬性是深度(depth)：從一個輸入到一個輸出的最長路徑的長度。　　傳統(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠被看做擁有等于層數(shù)的深度
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一張圖看懂AI、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

  • 　　AI(人工智能)是未來，是科幻小說，是我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠帧Ｋ姓摂喽际钦_的，只是要看你所談到的AI到底是什么?！　±?，當(dāng)谷歌DeepMind開發(fā)的AlphaGo程序打敗韓國職業(yè)圍棋高手Lee Se-dol，媒體在描述DeepMind的勝利時用到了AI、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等術(shù)語。AlphaGo之所以打敗Lee Se-dol，這三項技術(shù)都立下了汗馬功勞，但它們并不是一回事?！　∫闱逅鼈兊年P(guān)系，最直觀的表述方式就是同心圓，最先出現(xiàn)的是理念，然后是機器學(xué)習(xí)，當(dāng)機器學(xué)習(xí)繁榮之后就出現(xiàn)
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2016AI巨頭開源IP盤點 50個最常用的深度學(xué)習(xí)庫

  • 　　Data Science Central網(wǎng)站主編、有多年數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)分析模型從業(yè)經(jīng)驗的Bill Vorhies曾撰文指出，過去一年人工智能和深度學(xué)習(xí)最重要的發(fā)展不在技術(shù)，而是商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變——所有巨頭紛紛將其深度學(xué)習(xí)IP開源。 毋庸置疑，“開源浪潮”是2016年人工智能領(lǐng)域不可忽視的一大趨勢，而其中最受歡迎的項目則是谷歌的深度學(xué)習(xí)平臺TensorFlow。下文就從TensorFlow說起，盤點2016年AI開源項目，最后統(tǒng)計了Github最常用深度學(xué)習(xí)開源項目
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王馥芳：面向機器人的大規(guī)模知識引擎

  • 近年來，隨著計算機和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，諸多大規(guī)模知識引擎的創(chuàng)建在很大程度上改變了人類的知識共享和表征生態(tài)。受此啟發(fā)，美國康奈爾大學(xué)和斯坦福大學(xué)的一些學(xué)者通過多模態(tài)大數(shù)據(jù)挖掘，創(chuàng)建了一種新的、主要面向機器人的、同時能供任何要執(zhí)行任務(wù)的設(shè)備自由訪問的大規(guī)模知識引擎：機器人大腦（RoboBrain）。機器人大腦：面向機器人的大規(guī)模知識引擎在面向人類的知識數(shù)據(jù)庫中，信息搜索是一件簡單的事情，我們只需在電腦或移動終端上輸入幾個字就可以得到答案，在很多情況下，模糊和缺省檢索也能解決問題。但是，對于機器人來說事情就沒
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深度學(xué)習(xí)介紹

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