深度学习应用

一起刷课---Applied-Deep-Learning---Machine-Learning-and-Having-It-Deep-and

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai台大陈缊侬老师深度学习应用课程：AppliedDeepLearning/MachineLearningandHavingItDeepandStructured
coderpai·2018-05-14 23:10

一起刷课---Applied-Deep-Learning---Machine-Learning-and-Having-It-Deep-and

作者：chen_h微信号&QQ：862251340微信公众号：coderpai台大陈缊侬老师深度学习应用课程：AppliedDeepLearning/MachineLearningandHavingItDeepandStructured
coderpai·2018-05-14 23:10

深度学习Caffe案例

总结一些深度学习应用案例，会不断更新内容，实验测试放在github上，希望能与大家一起交流学习。
外环西路007号·2018-05-08 23:38

智能手机跑大规模神经网络的主要策略

但是智能手机却没有，为了弥补这个缺陷，我们需要技巧来让智能手机高效地运行深度学习应用程序。
猫耳呀·2018-05-07 16:00

一步一步学用Tensorflow构建卷积神经网络

这样就可以将这个知识作为一个构建块来创造有趣的深度学习应用程序了。0.简介在过去，我写的主要都是“传统类”的机器学习文章，如朴素贝叶斯分类、逻辑回归和Perceptron算法。
dyingstraw·2018-04-28 21:42

利用Python实现卷积神经网络的可视化

源|全球人工智能文|小象摘要：本文简单说明了CNN模型可视化的重要性，以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法，希望对读者有所帮助，使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。
机器学习算法与Python学习·2018-03-31 00:00

深度学习-玩转GPU

也有人戏称GPU为深度学习领域的核武器，虽然很多芯片公司都提供了相应的芯片解决方案，但是较为主流的方式还是选用英伟达的GPU并使用上层的CUDA和cuDNN驱动生态进行深度学习应用的开发。
gao8658·2018-03-28 00:00

利用Python实现卷积神经网络的可视化

摘要：本文简单说明了CNN模型可视化的重要性，以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法，希望对读者有所帮助，使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。
阿里云云栖社区·2018-03-26 00:00

视频行为识别第一讲：iDT算法

转发请注明出处：http://blog.csdn.net/wzmsltw/article/details/53023363iDT算法是行为识别领域中非常经典的一种算法，在深度学习应用于该领域前也是效果最好的算法
柯西不等你·2018-03-14 23:49

科普丨深度学习硬件（GPU、FPGA、ASIC、DSP）

随着我们的家变得越来越智能，你会发现许多设备都会需要连续地使用深度学习应用、收集和处理数据。所以我们需要新的硬件，一个比IntelXeon所驱动的服务器更加高效的硬件。
人工智能爱好者俱乐部·2018-03-09 00:00

用GPU进行TensorFlow计算加速

将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。
博文视点·2018-02-27 10:30

基于CuDNN如何实现自动选取最优卷积算法？

何为最优最优并不是绝对的，而是需要针对具体的应用场景而言．在深度学习应用中，训练时我们往往对训练速度有要求，希望越快越好，也就意味着能够在更短的时间训练完我们的模型，更小的调整参数的成本；而对于随着网络模型的深度加大
jacob_wjj·2018-02-23 16:25

干货 | 深度学习应用案例简述

本文只是简单介绍深度学习在不同领域的应用状况；另外推荐一篇不错的文章（20个令人惊叹的深度学习应用【Demo+Paper+Cod
机器学习算法与Python学习·2018-02-23 00:00

干货 | 深度学习应用案例简述

本文只是简单介绍深度学习在不同领域的应用状况；另外推荐一篇不错的文章（20个令人惊叹的深度学习应用【Demo+Paper+Cod
机器学习算法与Python学习·2018-02-23 00:00

自动生成硬件优化内核：陈天奇等人发布深度学习编译器TVM

有了TVM，业界与学界开发者们可以快速、轻松地在各个系统（包括手机、嵌入式设备与低功耗芯片）上部署深度学习应用程序，同时无须担心资源与速度的限制。
Omni-Space·2018-02-19 05:21

干货 | 深度学习应用中需要思考的问题

微信公众号关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第二【Python】：排名第三【算法】：排名第四我在这儿只是列出了一部分该考虑的问题，各位小伙伴们可以在下面留言区进行补充。算法学习的过程不要想当然，从实际角度切入可能会让你少走很多弯路。对于下列问题，我们无法给出统一的回答，因为答案取决于您想要解决的具体问题。但是，我们希望本文中列出的各项因素能引导您在初期系统地思考如何
机器学习算法与Python学习·2018-02-13 00:00

【人工智能】3步将深度学习应用到你的商业中

原文标题：Here'showyoucanlevergeDeepLearninginyourbussiness翻译：申利彬校对：白静作者：GeorgeSeif本文带大家三步了解深度学习在商业中的应用方法。深度学习是大家谈论的热门话题，利用深度学习不仅解决了很多现实难题，还让很多新的创新成为可能。强有力的盈利商业模式正是以给人们解决问题、为客户带来价值为基础的。深度学习在很多任务上表现的很好，例如，语
产业智能官·2018-01-31 00:00

深度学习+语音，基础普及篇笔记（一）

深度学习应用领域，可以分为3大块：图像，语音，文字。最近有时间，研究下语音：（一）定义语音是一个连续的音频流，它是由大部分的稳定态和部分动态改变的状态混合构成。
cc19·2018-01-25 17:18

TensorFlow深度学习应用实践

http://product.dangdang.com/25207334.html内容简介本书总的指导思想是在掌握深度学习的基本知识和特性的基础上，培养使用TensorFlow进行实际编程以解决图像处理相关问题的能力。全书力求深入浅出，通过通俗易懂的语言和详细的程序分析，介绍TensorFlow的基本用法、高级模型设计和对应的程序编写。本书共22章，内容包括Python类库的安装和使用、Tenso
brucexia·2018-01-23 09:48

【转载】一步一步学用Tensorflow构建卷积神经网络

这样，我们以后就可以将这个知识作为一个构建块来创造有趣的深度学习应用程序了。为此
dopami·2017-12-28 19:20

于众目睽睽之下隐藏图像：深度隐写术

博客首发至Marcovaldo’sblog(http://marcovaldong.github.io/)今天要介绍的是GoogleResearch在NIPS2017上发表的一篇论文，它的主要工作是将深度学习应用于图像隐写中
Marcovaldo·2017-12-07 16:31

用IDEA开发BigDL——Scala

用户可以通过BigDL将深度学习应用编写为标准的Spark程序，可以直接在现有的Spark或Hadoop*集群上运行。一些文章将BigDL描述为“NonGPUonSpark”。
小博天蝎·2017-12-07 01:16

浸会大学发布分布式深度学习框架在 GPU 服务器上的性能评测

随着深度学习应用不断进入商用化，各类框架在服务器端上的部署正在增多，可扩展性正逐渐成为性能的重要指标。
机器之心V·2017-11-22 06:24

（译）从全卷积网络到大型卷积核：深度学习的语义分割全指南

在深度学习应用到计算机视觉领域之前，人们
aitazhixin·2017-11-16 17:10

TensorRT简介

NVIDIATensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。
fengbingchun·2017-11-07 16:32

一次竞赛案例的分享——基于正则表达式的深度学习应用

摘要：正则表达式被用来定义文本的格式，而深度学习则被广泛应用在语音识别，机器翻译，计算机视觉等方面。当它们结合起来，会迸发出怎样的火花呢？最近我决定参加CrowdAnalytix主办的Extractionofproductattributevalues竞赛，在这个网站上公司可以将数据处理的问题以外包的方式交给有能力处理的人。一直以来，我擅长的是图像和视频数据处理，而这次，我尝试着处理文本。问题是从
阿里云云栖社区·2017-11-07 10:20

利用Mesosphere DC/OS在任意基础设施之上实现TensorFlow分布

与其它可用于DC/OS的软件包一样，新的TensorFlow软件包亦可利用GPU来加速各类机器学习与深度学习应用。在由深度学习技术掀起的新一轮军备竞赛当中，专注于尝试学习的数据科学家已经成为人才
Docker_·2017-11-01 00:00

多任务学习（Multi-Task Learning, MTL）

4.1使用未来预测现在4.2多种表示和度量4.3时间序列预测4.4使用不可操作特征4.5使用额外任务来聚焦4.6有序迁移4.7多个任务自然地出现4.8将输入变成输出5多任务深度学习应用5.1脸部特征点检测
大师鲁·2017-10-11 16:47

人人都可以做深度学习应用：入门篇（上）

一、人工智能和新科技革命2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今，这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石开始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来，整个业界普遍认为，它很可能带来下一次科技革命，并且
mergerly·2017-09-14 15:16

详细教程：如何快速在阿里云上构建机器学习应用？

本文主要从深度学习应用发展历史开始谈起，进而介绍了如何结合阿里云容器服务的机器学习解决方案快速打造一套深度学习应用的案例。
chuange6363·2017-09-10 01:00

【CUDA开发-并行计算】NVIDIA深度学习应用之五大杀器

来自吉浦迅科技整理发布http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTE3Nzk4MQ==&mid=2651231163&idx=1&sn=d48b4480da3481de8ae20e78b1ee22df&scene=23&srcid=0605uZ1nd6QlqnK6AJdMlZkI#rd第五名：TeslaK80Tesla——英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌，以性能高
Zhang_P_Y·2017-08-29 11:34

一步一步学用Tensorflow构建卷积神经网络

这样就可以将这个知识作为一个构建块来创造有趣的深度学习应用程序了。0.简介在过去，我写的主要都是“传统类”的机器学习文章，如朴素贝叶斯分类、逻辑回归和Perceptron算法。
阿里云云栖社区·2017-08-28 15:31

深度学习在情感分析中的应用

编者按：本文选自图书《Keras快速上手：基于Python的深度学习实战》第七章，本书覆盖当前最热门的传统数据挖掘场景和四个深度学习应用场景，据市场调研，是目前唯一一本以应用为导向的介绍机器学习和深度学习的专业书籍
csdn_csdn__AI·2017-08-22 13:29

Deep learning in graph clustering 论文两篇

“LearningDeepRepresentationsforGraphClustering.”AAAI.2014.来自微软亚洲研究院，这是最早将深度学习应用于图聚类问题(graphclustering
DawnRanger·2017-08-16 11:10

人人都能够做深度学习应用：入门篇

一、人工智能和新科技革命2017年围棋界发生了一件比較重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军。人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋以前一度被称为“人类智慧的堡垒”，现在。这座堡垒也随之成为过去。从2016年三月份AlphaGo击败李世石開始，AI全面进入我们大众的视野，对于它的讨论变得更为火热起来。整个业界普遍觉得，它非常可能带来下一次科技革命，而
weixin_33762321·2017-08-09 13:00

打造云上深度学习实验室

本文主要从深度学习流程开始谈起，解释了深度学习应用构建的完整生命周期，进而分享了机遇与容器服务的深度学习解决方案架构，接着讲解了端到端的深度学习体验，最后作了简要总结。
Mc顽固份子·2017-08-01 13:21

聊一下“深度学习”的基本思想

很多数据分析、数据挖掘的相关从业者都会或多或少的关注“深度学习”，乃至尝试将深度学习应用到自身工作相关的领域中。
打怪的蚂蚁·2017-08-01 09:15

教你打造云上深度学习实验室

本文主要从深度学习流程开始谈起，解释了深度学习应用构建的完整生命周期，进而分享了机遇与容器服务的深度学习解决方案架构，接着讲解了端到端的深度学习体验，最后作了简要总结。
阿里云云栖社区·2017-07-31 15:06

ubuntu命令以及深度学习的应用好文分享

深度学习在图像处理中的应用探讨20个令人惊叹的深度学习应用（Demo+Paper+Code）神经网络理解和入门推荐～～～ubuntu命令大全创建新的文件夹mkdir.例子：mkdirorange->创建一个名字为
水球喵·2017-07-07 14:18

TensorFlow实战：Neural Style

NeuralStyle是一个非常有意思的深度学习应用：输入一张代表内容的图片和一张代表风格的图片，深度学习网络会输出一张融合了这个风格和内容的新作品。
丹追兵·2017-06-17 00:00

Tensorflow书推荐，深度学习书推荐

关键词：Tensorflow书推荐，深度学习书推荐《TensorFlow深度学习应用实践》作者：王晓华《21个项目玩转深度学习基于TensorFlowr的实践详解》作者：何之源《深度学习之TensorFlow
achirandliu·2017-06-03 00:16

如何快速在阿里云上构建自己的机器学习应用

在2016年有两个深度学习应用使得深度学习这个概念走入了平常百姓家，大家开始意识到深度学习技术好像和我们的生活开始产生联系了。
Winsdons·2017-05-19 15:56

如何快速在阿里云上构建自己的机器学习应用

在2016年有两个深度学习应用使得深度学习这个概念走入了平常百姓家，大家开始意识到深度学习技术好像和我们的生活开始产生联系了。
qq_36510261·2017-05-19 15:00

深度学习之风格迁移（一）——Neural Style(Gatys)

本文介绍一个酷炫的深度学习应用：风格迁移。作者Gatys等人在2015年提出基于神经网络的风格迁移算法[1]，随后发表在CVPR2016上[2]。
Vic时代·2017-05-11 18:51

20个令人惊叹的深度学习应用

唐旭发自RUC量子位报道|公众号QbitAI从计算机视觉到自然语言处理，在过去的几年里，深度学习技术被应用到了数以百计的实际问题中。诸多案例也已经证明，深度学习能让工作比之前做得更好。今天，量子位为大家收集了20个深度学习方面的优秀应用——当然，这份榜单可能并不详尽，但相信看过之后，你对这项技术在某些领域的潜力会有更清晰的认识。针对每个应用，我们还尽量收集了相关的Demo、Paper和Code等信
YiLiang_·2017-05-07 19:42

数据挖掘与深度学习

本人正在从事于深度学习相关的工作，有感于深度学习强大的特征表达能力，本以为深度学习会在各行各业的人工智能中能够发光发热，但是发现在数据挖掘、网络安全（网络漏洞）数据挖掘中深度学习应用还较少，主要是因为漏洞挖掘中一个比较难处理的地方在于漏洞之间的相似性
跬步达千里·2017-05-05 17:14

【深度学习论文】：U-Net

U-Net在深度学习应用到计算机视觉领域之前，人们使用TextonForest和随机森林分类器进行语义分割。卷积神经网络（CNN）不仅对图像识别有所帮助，也对语义分割领域的发展起到巨大的促进作用。
CrazyVertigo·2017-05-03 10:39

Implementing a CNN for Text Classification in TensorFlow（用tensorflow实现CNN文本分类） 阅读笔记

目前正在学习把深度学习应用到NLP，主要是看些论文和博客，同时做些笔记方便理解，还没入门很多东西还不懂，一知半解。贴出来的原因，一是方便自己查看，二是希望大家指点一下，尽快入门。
shine19930820·2017-04-17 09:00

实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速

作者：才云科技Caicloud，郑泽宇，顾思宇要将深度学习应用到实际问题中，一个非常大的问题在于训练深度学习模型需要的计算量太大。
csdn_csdn__AI·2017-04-10 11:32

快速在阿里云上构建机器学习应用

本文主要从深度学习应用发展历史开始谈起，进而介绍了如何结合阿里云容器服务的机器学习解决方案快速打造一套深度学习应用的案例。
Winsdons·2017-03-31 16:58
上一页 10 11 12 13 14 15 16 17 下一页
按字母分类： ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ其他