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反向传播是当前深度学习主要使用的参数更新方法,因此深度学习的硬件设计也需要拟合这种反向传播的计算结构。本文从反向传播的抽象表达开始简要地分析了 BP 算法和脉动阵列架构(systolic array architecture)之间的相似性,从而表明了脉动阵列架构适合执行 BP 和进行模型训练。
日期:今 10:35 作者:
开源是孵化新技术领域的容器,开源是技术演进的强大推动力。多年来,阿里巴巴集团一直积极拥抱开源事业,无论是开源软件的应用、回馈以至自研技术的开源都非常活跃。
日期:11月30日 作者:
本文作者 Chia-Chun (JJ) Fu 是加州大学圣塔芭芭拉分校的化学工程博士。她在 Insight 工作的时候,在安卓系统上用 TensorFlow 部署了一个 WaveNet 模型。本文详细介绍了部署和实现过程。
日期:11月27日 作者:
作者:王思宇
嘉宾介绍:王思宇,七牛云高级研发工程师,2015 年加入七牛,曾在客户端团队担任 iOS 负责人,先后主导过直播推流 SDK,播放器 SDK,连麦 SDK 等客户端 SDK 的设计和实现,积累了大量客户端架构设计及性能优化经验,所推出的直播及连麦 SDK 服务于包括熊猫,美拍等在内的百余家客户。后参与 APM 产品设计和研发,主要负责后端及大数据平台和数据处理相关...
日期:11月27日 作者:
作者:Medium
去年,DeepMind 的 AlphaGo 以 4-1 的比分打败了世界围棋冠军李世乭。超过 2 亿的观众就这样看着强化学习(reinforce learning)走上了世界舞台。几年前,DeepMind 制作了一个可以玩 Atari 游戏的机器人,引发轩然大波。此后这个公司很快被谷歌收购。
很多研究者相信,强化学习是我们创造通用人工智能(Artificial General Intelligence)的最佳手段...
日期:11月21日 作者:
新华网图文回顾:http://www.xinhuanet.com/money/jrzb20171108/index.htm
日期:11月19日 作者:
作者:张相於
本文介绍了基于tf搭建一套通用机器学习平台的关键部分和大体流程,但没有给出更详细的介绍。
是KDD 2017 Applied Data Science Paper,作者是谷歌的一大票人,这么多作者,按照经验来看应该是这个平台的主要开发人员。本文介绍的平台取名Tensorflow Extended,也就是说其核心组件都是使用tensorflow来完成的,可以理解为是基于tensorflow的一次二次...
日期:11月15日 作者:
【新智元导读】有着几十年AI探索经验的微软如何看待人工智能?他们发力的方向与其他公司有何不同?11月8日,微软全球资深副总裁,微软(亚洲)互联网工程院院长王永东博士在上发表题为《EQ+IQ,未来AI新定义》的主题演讲,介绍了微软AI发力点,以及微软从小冰身上看到的未来人机交互的可能性。
日期:11月13日 作者:
STATWORX 团队近日从 Google Finance API 中精选出了 S&P 500 数据,该数据集包含 S&P 500 的指数和股价信息。有了这些数据,他们就希望能利用深度学习模型和 500 支成分股价预测 S&P 500 指数。STATWORX 团队的数据集十分新颖,但只是利用四个隐藏层的全连接网络实现预测,读者也可以下载该数据尝试更加优秀的循环神经网络。
日期:11月13日 作者:
该 Github 项目是斯坦福大学 cs-224n 课程中各种深度 NLP 模型的 PyTorch 实现。
日期:11月13日 作者:
强化学习教父 Richard Sutton 的经典教材《Reinforcement Learning:An Introduction》第二版公布啦。本书分为三大部分,共十七章,机器之心对其简介和框架做了扼要介绍,并附上了全书目录、课程代码与资料。下载《强化学习》PDF 请点击文末「阅读原文」。
日期:11月09日 作者:
上周 Geoffrey Hinton 等人公开了那篇备受关注的 NIPS 论文,而后很多研究者与开发者都阅读了该论文并作出了一定的代码实现。机器之心在本文中将详细解释该论文提出的结构与过程,并借助 GitHub 上热烈讨论的项目完成了 CapsNet 的 TensorFlow 实现,并提供了主体架构的代码注释。
日期:11月06日 作者:
本文从激活函数的背景知识开始介绍,重点讲解了不同类型的非线性激活函数:Sigmoid、Tanh、ReLU、LReLU、PReLU、Swish,并详细介绍了这些函数的优缺点。
日期:11月02日 作者:
作者:Dr. Jason Brownlee
众所周知,利用Keras-Python库可以快速、轻松地创建属于自己的深度学习的模型,今天我们就来介绍一些我们常用的API函数。
序贯模型(Sequential)API允许你为大多数问题逐层的创建模型。它的局限性在于它不允许你创建共享层或者是具有多个输入或输出的模型。
Keras中的API函数是创建更多灵活性模型的替代方法,其中也包括创建更复...
日期:10月31日 作者:
预测物品的点击率在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都有一定需求,因此业界在这方面进行了不少研究。然而在机器学习领域,书籍出版远远落后于业界知识更新,这就要求每个从业者阅读大量资料和论文才能跟上知识更新的步伐,而这又需要耗费大量的时间和精力。本文是作者对阅读过的大量相关研究文献的小结,作者尝试结合文献与工作实践梳理广告点击率预测、推荐方面相关的...
日期:10月31日 作者:
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