- 近日，PaddlePaddle 1.0 正式发布，这一适合国内开发者的框架为我们提供了超全的官方模型支持和最完善的移动端硬件支持。在 PaddlePaddle 走向成熟的这些历程中，它为机器学习社区贡献了非常多的实现及应用。机器之心访问了百度深度学习技术平台部总监马艳军和 PaddlePaddle 总架构师于佃海，他们向我们介绍了 PaddlePaddle 的「成熟韵味」都体现在哪。自深度学... 近日，PaddlePaddle 1.0 正式发布，这一适合国内开发者的框架为我们提供了超全的官方模型支持和最完善的移动端硬件支持。在 PaddlePaddle 走向成熟的这些历程中，它为机器学习社区贡献了非常多的实现及应用。机器之心访问了百度深度学习技术平台部总监马艳军和 PaddlePaddle 总架构师于佃海，他们向我们介绍了 PaddlePaddle 的「成熟韵味」都体现在哪。自深度学...
- 一个关于计算机如何学习的新理论的蓝图正在形成，其影响甚至比登月更大！研究人员正试图解释神经网络工作原理，并保证如果以规定的方式构建一个神经网络，它就能够执行特定的任务。深度学习需要更多的理论！这是学术界的一个共识。神经网络十分强大，但往往不可预测。现在，谷歌大脑、FAIR、德州农工大学等的数学家们试图深究神经网络的理论基础，开始揭示神经网络的形式如何影响其功能。我们对神经网络几乎一无所知设计... 一个关于计算机如何学习的新理论的蓝图正在形成，其影响甚至比登月更大！研究人员正试图解释神经网络工作原理，并保证如果以规定的方式构建一个神经网络，它就能够执行特定的任务。深度学习需要更多的理论！这是学术界的一个共识。神经网络十分强大，但往往不可预测。现在，谷歌大脑、FAIR、德州农工大学等的数学家们试图深究神经网络的理论基础，开始揭示神经网络的形式如何影响其功能。我们对神经网络几乎一无所知设计...
- 如果大家对机器学习算法有所涉猎的话，想必你一定看过《统计学习方法》这本书，里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点，本文进行了详细的总结。转载来源公众号：机器学习算法与自然语言处理“ 阅读本文大概需要 19 分钟。 ”阅读目录：1. 知识点2. 感知机3. k 近邻法4. 朴素贝叶斯5. 决策树6. logistic 回归和最大熵模型7. 支持向量机8. 提升方法9. EM 算法10. 隐马... 如果大家对机器学习算法有所涉猎的话，想必你一定看过《统计学习方法》这本书，里面介绍了统计学中的一些基本算法和知识点，本文进行了详细的总结。转载来源公众号：机器学习算法与自然语言处理“ 阅读本文大概需要 19 分钟。 ”阅读目录：1. 知识点2. 感知机3. k 近邻法4. 朴素贝叶斯5. 决策树6. logistic 回归和最大熵模型7. 支持向量机8. 提升方法9. EM 算法10. 隐马...
- 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.3.15节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。 本节书摘来自华章计算机《OpenCV 4计算机视觉项目实战》 一书中第一章，第1.3.15节，作者[西班牙]大卫·米兰·埃斯克里瓦（David Millán Escrivá）[西班牙]维尼休斯·G.门东萨（Vinícius G. Mendon。
- 做爬虫的同学肯定或多或少会为验证码苦恼过，在最初的时候，大部分验证码都是图形验证码。但是前几年「极验」验证码横空出世，行为验证码变得越来越流行，其中之一的形式便是滑块验证码。滑块验证码是怎样的呢？如图所示，验证码是一张矩形图，图片左侧会出现一个滑块，右侧会出现一个缺口，下侧会出现一个滑轨。左侧的滑块会随着滑轨的拖动而移动，如果能将左侧滑块正好滑动到右侧缺口处，就算完成了验证。由于这种验证码交... 做爬虫的同学肯定或多或少会为验证码苦恼过，在最初的时候，大部分验证码都是图形验证码。但是前几年「极验」验证码横空出世，行为验证码变得越来越流行，其中之一的形式便是滑块验证码。滑块验证码是怎样的呢？如图所示，验证码是一张矩形图，图片左侧会出现一个滑块，右侧会出现一个缺口，下侧会出现一个滑轨。左侧的滑块会随着滑轨的拖动而移动，如果能将左侧滑块正好滑动到右侧缺口处，就算完成了验证。由于这种验证码交...
- 本节书摘来自华章计算机《智能系统与技术丛书 ：基于浏览器的深度学习》 一作者[ 法 ] 泽维尔·布里（Xavier Bourry） [ 美 ] 佐佐木凯（Kai Sasaki） [ 奥地利 ] 克里斯托夫·科纳（ Christoph K.rner） [ 日 ] 中野礼一郎（Reiichiro Nakano） ，侠 天 易乐天 译。 本节书摘来自华章计算机《智能系统与技术丛书 ：基于浏览器的深度学习》 一作者[ 法 ] 泽维尔·布里（Xavier Bourry） [ 美 ] 佐佐木凯（Kai Sasaki） [ 奥地利 ] 克里斯托夫·科纳（ Christoph K.rner） [ 日 ] 中野礼一郎（Reiichiro Nakano） ，侠 天 易乐天 译。
- 摘要：我个人开发的深度学习脚手架 ModelZoo 发布了！好多天没有更新原创文章了，国庆前的一段时间确实比较忙，整个九月在参加各种面试，另外还有公司的项目，还有自己的毕设，另外还需要准备参加一些活动和讲座，时间排的很紧，不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了，所以国庆我也没打算再干太多事情，就准备在家休养生息。在家一段时间，我尝试对之前做过的一些项目进行一些梳理，另外还对一些比较... 摘要：我个人开发的深度学习脚手架 ModelZoo 发布了！好多天没有更新原创文章了，国庆前的一段时间确实比较忙，整个九月在参加各种面试，另外还有公司的项目，还有自己的毕设，另外还需要准备参加一些活动和讲座，时间排的很紧，不过还在这些事情基本在国庆来临之际都暂告一段落了，所以国庆我也没打算再干太多事情，就准备在家休养生息。在家一段时间，我尝试对之前做过的一些项目进行一些梳理，另外还对一些比较...
- 人类并不是完美的，我们经常在编写软件的时候犯错误。有时这些错误很容易找到：你的代码根本不工作，你的应用程序会崩溃。但有些 bug 是隐藏的，很难发现，这使它们更加危险。在处理深度学习问题时，由于某些不确定性，很容易产生此类错误：很容易看到 web 应用的端点路由请求是否正确，但却不容易检查梯度下降步骤是否正确。然而，在深度学习实践例程中有很多 bug 是可以避免的。我想和大家分享一下我在过去... 人类并不是完美的，我们经常在编写软件的时候犯错误。有时这些错误很容易找到：你的代码根本不工作，你的应用程序会崩溃。但有些 bug 是隐藏的，很难发现，这使它们更加危险。在处理深度学习问题时，由于某些不确定性，很容易产生此类错误：很容易看到 web 应用的端点路由请求是否正确，但却不容易检查梯度下降步骤是否正确。然而，在深度学习实践例程中有很多 bug 是可以避免的。我想和大家分享一下我在过去...
- TensorFlow.js简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是一个将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。目前被广泛的运用在语音识别... TensorFlow.js简介TensorFlow是谷歌基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统，其命名来源于本身的运行原理。Tensor（张量）意味着N维数组，Flow（流）意味着基于数据流图的计算，TensorFlow为张量从流图的一端流动到另一端计算过程。TensorFlow是一个将复杂的数据结构传输至人工智能神经网中进行分析和处理过程的系统。目前被广泛的运用在语音识别...
- 这篇文章带大家一起回顾一下我入门到能够自己写深度学习网络的一个学习过程，也希望能帮到大家！ 这篇文章带大家一起回顾一下我入门到能够自己写深度学习网络的一个学习过程，也希望能帮到大家！
- 大数据现在有多热门？在朋友和同事里私下问一圈，发现10个同事中就有7个，正打算或者已经开始了自学数据分析。虽然Python 在数据科学中一直打压 R 语言，但是很多迹象表明，R语言依然在数据科学和统计分析方面占有一席之地。最近的一份调查表明，几乎半数的数据科学家依然经常使用R语言。近期异步社区最新上架了两本R语言，小编带大家了解一下R语言书，从入门到进阶，都在这了。# 最新上架 R语言... 大数据现在有多热门？在朋友和同事里私下问一圈，发现10个同事中就有7个，正打算或者已经开始了自学数据分析。虽然Python 在数据科学中一直打压 R 语言，但是很多迹象表明，R语言依然在数据科学和统计分析方面占有一席之地。最近的一份调查表明，几乎半数的数据科学家依然经常使用R语言。近期异步社区最新上架了两本R语言，小编带大家了解一下R语言书，从入门到进阶，都在这了。# 最新上架 R语言...
- 一、 R-CNN的原理传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，在得到所有分类成功的区域后，通过非极大值抑制（Non-maximum suppression）输出结果。R-CNN的全称是Region-CNN，可以说是第一个成功将深度学习用到目标检测上的算法。R-CNN同样遵循传统目标检测的思路，... 一、 R-CNN的原理传统的目标检测方法大多以图像识别为基础。一般可以在图片上使用穷举法选出所有物体可能出现的区域框，对这些区域框提取特征并使用图像识别方法分类，在得到所有分类成功的区域后，通过非极大值抑制（Non-maximum suppression）输出结果。R-CNN的全称是Region-CNN，可以说是第一个成功将深度学习用到目标检测上的算法。R-CNN同样遵循传统目标检测的思路，...
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- 本书摘自《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——书中第3章，第3.7.4节，作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。 本书摘自《深度学习：卷积神经网络从入门到精通》——书中第3章，第3.7.4节，作者是李玉鑑、张婷、单传辉、刘兆英等。
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