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深度學(xué)習(xí)算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之間的關(guān)系！: 2020-05-27; 用于實(shí)際問題的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能具有10層以上的隱藏層。它的拓?fù)淇赡芎芎?jiǎn)單，也可能很復(fù)雜。網(wǎng)絡(luò)中的層越多，它可以識(shí)別的特征就越多。不幸的是，網(wǎng)絡(luò)中的層越多，計(jì)算所需的時(shí)間就越長(zhǎng)，并且訓(xùn)練起來就越困難。 ...

零基礎(chǔ)，也能get到python深度學(xué)習(xí)！: 2020-05-11; 一提到深度學(xué)習(xí)，大部分人會(huì)覺得一定非常難，其實(shí)不然，深度學(xué)習(xí)背后的主要原因是人工智能應(yīng)該從人腦中汲取靈感，而python深度學(xué)習(xí)，指的是使用編程語言Python來進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。眾所周知，Python是一門 ...

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)研究在2020年的發(fā)展趨勢(shì)（二）: 2020-04-03; 作者 | Matthew Mayo 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師在2019年（及之前的幾年）中，我們?cè)儐柫嗽S多頂級(jí)專家，2019年和2020年AI，分析，機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)科學(xué)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最重要的發(fā)展趨勢(shì) ...

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)與深度學(xué)習(xí)在2020年的主要發(fā)展趨勢(shì)（一）: 2020-04-02; 作者 | Matthew Mayo 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師正如我們告別上一年并期待新的一年一樣，KDnuggets再次征求了眾多研究和技術(shù)專家對(duì)2019年最重要的發(fā)展及其2020年關(guān)鍵趨勢(shì)預(yù)測(cè)的意見 ...

深度學(xué)習(xí)之情感分析的概念及其應(yīng)用: 2020-03-17; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師情感分析是文本的語義挖掘，可識(shí)別和提取原始文本材料中的主觀信息，并幫助企業(yè)在監(jiān)控在線對(duì)話的同時(shí)了解其品牌，產(chǎn)品或服務(wù)的社會(huì)情緒。但是，對(duì)社交媒體流的分析通常僅限于基本的情 ...

深度學(xué)習(xí)編碼分類變量的3種方法: 2020-03-09; 作者 | CDA數(shù)據(jù)分析師像Keras中的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)模型一樣，要求所有輸入和輸出變量均為數(shù)字。這意味著，如果你的數(shù)據(jù)包含分類數(shù)據(jù)，則必須先將其編碼為數(shù)字，然后才能擬合和評(píng)估模型。兩 ...

看因果深度學(xué)習(xí)如何教AI人工智能去問為什么: 2019-12-25; 作者 | George Lawton 編譯 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院大多數(shù)AI都基于模式識(shí)別，但是正如任何高中生都會(huì)告訴您的那樣，關(guān)聯(lián)不是因果關(guān)系。研究人員現(xiàn)在正在尋找方法，以幫助AI深入到更深層次。 ...

一文帶你深入了解，什么是深度學(xué)習(xí)及其工作原理: 2019-12-25; 作者 | CraigStedman 編譯 | CDA數(shù)據(jù)科學(xué)研究院深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）的一種，它模仿人類獲取某些類型的知識(shí)的方式。深度學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的重要元素，其中包括統(tǒng)計(jì)和預(yù) ...

8個(gè)計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí)中常見的Bug: 2019-12-11; 作者 | Arseny Kravchenko 編譯 | ronghuaiyang 人是不完美的，我們經(jīng)常在軟件中犯錯(cuò)誤。有時(shí)這些錯(cuò)誤很容易發(fā)現(xiàn)：你的代碼根本不能工作，你的應(yīng)用程序崩潰等等。但是有些bug是隱藏的，這 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)之深度學(xué)習(xí)的未來: 2019-12-09; 作者 | Francois Chollet 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 The future of deep learning 鑒于我們對(duì)深網(wǎng)的工作原理，局限性以及研究現(xiàn)狀的了解，我們能否預(yù)測(cè)中期的發(fā)展方向？這是一些純粹的個(gè) ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(二): 2019-12-03; 作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 主成分分析主成分分析是一種數(shù)據(jù)降維和去除相關(guān)性的方法，它通過線性變換將向量投影到低維空間。對(duì)向量進(jìn)行投影就是對(duì)向量左乘一個(gè)矩陣，得到結(jié)果向量 ...

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)核心知識(shí)點(diǎn)總結(jié)(一): 2019-12-02; 作者 | 小小挖掘機(jī) 來源 | SIGAI 數(shù)學(xué) 1.列舉常用的最優(yōu)化方法梯度下降法牛頓法，擬牛頓法坐標(biāo)下降法梯度下降法的改進(jìn)型如AdaDelta，AdaGrad，Adam，NAG等。 ...

一篇適合新手的深度學(xué)習(xí)綜述: 2019-11-28; 作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 來源 | 機(jī)器之心摘要深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能研究的最新趨勢(shì)之一。它也是當(dāng)今最流行的科學(xué)研究趨勢(shì)之一。深度學(xué)習(xí)方法為計(jì)算機(jī)視覺和機(jī) ...

9大Python深度學(xué)習(xí)庫，哪一個(gè)最適合你？: 2019-11-22; 作者 | Adrian Rosebrock 編譯 | 數(shù)盟如果你對(duì)深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)感興趣，但是并不知道從哪里開始，也不知道使用哪種庫，那么這里就為你提供了許多幫助。在這篇文章里，我詳細(xì)解 ...

如何通過Python進(jìn)行深度學(xué)習(xí)？: 2019-11-22; 作者 | Vihar Kurama 編譯 | 荷葉來源 | 云棲社區(qū) 摘要：深度學(xué)習(xí)背后的主要原因是人工智能應(yīng)該從人腦中汲取靈感。本文就用一個(gè)小例子無死角的介紹一下深度學(xué)習(xí)！人腦模擬 ...

Python深度學(xué)習(xí)之圖像識(shí)別: 2019-11-19; 作者 | 周偉能來源 | 小叮當(dāng)講SAS和Python Python在機(jī)器學(xué)習(xí)（人工智能，AI）方面有著很大的優(yōu)勢(shì)。談到人工智能，一般也會(huì)談到其實(shí)現(xiàn)的語言Python。前面有幾講也是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)在圖像識(shí)別 ...

新的人工智能編程語言超越了深度學(xué)習(xí): 2019-11-18; 作者 | Rob Matheson 編譯 | CDA數(shù)據(jù)分析師 New AI programming language goes beyond deep learning 麻省理工學(xué)院的一個(gè)研究小組正在努力讓初學(xué)者更容易進(jìn)入人工智能的領(lǐng)域，同時(shí)也 ...

一文讀懂深度學(xué)習(xí)時(shí)序分析: 2019-11-07; 作者 | Prakhar Ganesh 編譯 | 安然近日，發(fā)表在《DataScience》上的一篇文章，使用深度學(xué)習(xí)方法，從數(shù)據(jù)處理、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、RNN上的LSTM、CNN-LSTMs等方面介紹了時(shí)間序列分析，同時(shí)解釋了時(shí)間 ...

2019年十大最佳深度學(xué)習(xí)框架: 2019-11-05; 作者 | Python語音識(shí)別來源 | 濤哥聊Python 雖然我們大多數(shù)人都驚嘆為什么DL這么好？在使用大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，它在準(zhǔn)確性方面非常出色。近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了很多深度學(xué) ...

深度學(xué)習(xí)之增強(qiáng)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來了: 2019-10-12; 作者｜Olah & Carter 編譯｜CDA數(shù)據(jù)分析師 Attention and Augmented Recurrent Neural Networks 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的主要內(nèi)容之一，允許神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理文本，音頻和視頻等數(shù)據(jù)序列 ...

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