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深度学习

1703内容  
涵盖深度学习相关模型、框架、开发与应用知识。
文章 博文课程
共 1703 条
为什么要用深度学习来做个性化推荐 CTR 预估
深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了。基于深度学习，工程师们在图像，语音，NLP等领域都取得了令人振奋的进展。而深度学习本身也在不断的探索和发展中，其潜力的极限目前还没有被看到。

2017-09-29 14:56:28

深度学习CTR预估
[ I am Jarvis ] ：聊聊 FaceID 背后的深度学习视觉算法
在上周发布的iPhoneX中，最吸引我的，不是那蠢萌的兔耳朵，而是苹果的FaceID。在苹果用FaceID取代TouchID的背后，是强大的视觉算法支持，让iPhoneX有能力识别各种欺骗和伪装，从而敢于将FaceID作为最重要的安全校验手段。

2017-09-29 14:29:59

深度学习视觉算法
使用反向传播训练多层神经网络的原理
每个神经元由两部分组成。第一部分是输入信号和权重系数的加权和。第二部分是非线性函数，称为神经元激活函数。信号e是加权和的输出(加法器的输出)信号。y=f(e)是非线性函数(元件)的输出信号。信号y也是神经元的输出信号。

2017-09-28 16:15:12

神经网络训练多层
揭秘支付宝中的深度学习引擎：xNN
xNN的模型压缩工具 (xqueeze) 在业务模型上实现了近50倍的压缩比， 使得在包预算极为有限的移动App中大规模部署深度学习算法成为可能。xNN的计算性能经过算法和指令两个层面的深度优化，极大地降低了移动端DL的机型门槛。

2017-09-28 14:48:46

支付宝深度学习xNN
内存带宽与计算能力，谁才是决定深度学习执行性能的关键？
随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为了模型普及的瓶颈！

2017-09-28 11:20:59

深度学习内存带宽计算能力
如何解决深度学习中的多体问题
多个智能体如何协同工作才能高效完成任务？深度学习领域中的多体问题就像物理领域中的一样难解。很多研究机构正致力于研发先进技术处理多代理系统的问题。

2017-09-28 10:40:10

深度学习多体问题多代理系统
如何一步一步提高图像分类准确率？
本文介绍的调参历程，希望能帮助到大家，听说过这么一句话，“读研期间学习人工智能，什么都不用学，学好调参就行了”，而“调参”二字却包含着无数的知识，希望大家能多分享神经网络相关的干货。

2017-09-28 09:40:36

图像分类准确率
资源 | 8张思维导图帮你梳理深度学习&机器学习多个知识点
本文是对作者@Daniel Martinez(https://twitter.com/danielmartinezf)在GitHub上的开源项目介绍，作者通过思维导图对深度学习和机器学习中的一些重点和架构进行了梳理。

2017-09-26 13:52:52

深度学习机器学习思维导图
神经网络训练中，傻傻分不清Epoch、Batch Size和迭代
只有在数据很庞大的时候(在机器学习中，几乎任何时候都是)，我们才需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。

2017-09-26 10:09:55

EpochBatch Size神经网络
从数据获取到深度学习（内含福利）
机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。

2017-09-25 16:18:12

深度学习机器学习数据挖掘
深度学习：自动编码器基础和类型
很显然，深度学习即将对我们的社会产生重大显著的影响。今天我们将进一步了解深度学习的架构类型，并详细讨论自动编码器。

2017-09-24 12:13:52

深度学习自动编码器机器学习
如何解决深度学习中的多体问题
多个智能体如何协同工作才能高效完成任务？深度学习领域中的多体问题就像物理领域中的一样难解。很多研究机构正致力于研发先进技术处理多代理系统的问题。

2017-09-23 22:07:24

深度学习N 体问题GAN
深度学习 + OpenCV，Python实现实时视频目标检测
在本文中我们将学习如何扩展原有的目标检测项目，使用深度学习和 OpenCV 将应用范围扩展到实时视频流和视频文件中。

2017-09-22 11:45:10

深度学习OpenCVPython
微信OCR（2）：深度序列学习助力文字识别
本文主要对于深度序列学习在OCR中的应用进行了综述总结。

2017-09-21 15:43:02

深度序列学习
深度学习利器：TensorFlow在智能终端中的应用
本文主要基于看花识名APP应用，讲解TensorFlow模型如何应用于Android系统;在服务器端训练TensorFlow模型，并把模型文件迁移到智能终端;TensorFlow Android开发环境构建以及应用开发API。

2017-09-21 12:29:58

深度学习TensorFlow智能终端
如何利用深度学习诊断心脏病
本文探讨的是开发一个能够对心脏磁共振成像(MRI)数据集图像中的右心室自动分割的系统。到目前为止，这主要是通过经典的图像处理方法来处理的。而现代深度学习技术有可能提供更可靠、更自动化的解决方案。

2017-09-20 18:20:24

深度学习图像处理心脏病
深度学习时代的目标检测算法综述
近年来，分类模型已经超过了人类的表现，因此该问题基本算是一个已经解决的问题。图像分类领域有许多挑战，但是也有许多文章介绍已经解决了的，以及未解决的挑战。

2017-09-20 16:25:00

深度学习视觉领域计算机
深度学习目标检测模型全面综述：Faster R-CNN、R-FCN和SSD
Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD 是三种目前最优且应用最广泛的目标检测模型。其他流行的模型通常与这三者类似，都依赖于深度 CNN(如 ResNet、Inception 等)来进行网络初始化，且大部分遵循同样的 proposal/分类管道。本文介绍了深度学习目标检测的三种常见模型：Faster R-CNN、R-FCN 和 SSD。

2017-09-19 16:10:50

深度学习目标检测模型
初学者指南：神经网络在自然语言处理中的应用
深度学习正在给自然语言处理带来巨大的变革。但是，作为一个初学者，要从哪里起步才好呢?深度学习和自然语言处理都是很宽泛的领域。哪些方面才是最重要的，还有，深度学习又是从哪个层面深刻影响了 NLP 呢?

2017-09-19 13:56:46

神经网络自然语言深度学习
从三大神经网络，测试对比TensorFlow、MXNet、CNTK、Theano四个框架
本文比较了 Keras 支持的主流深度学习框架性能，包括 TensorFlow、CNTK、MXNet 和 Theano，作者希望通过使用同一模型和不同的 Keras 后端，而测试不同框架在不同类型任务中的性能。本文通过五个任务分别测试了 MLP、CNN 和 RNN 模型，机器之心不仅对该试验进行了介绍，同时还使用 Keras(TensorFlow 后端)在 MNIST 数据集上试运行了 CNN。

2017-09-18 17:34:53

深度学习学习框架Keras
云计算深度学习平台架构与实践的必经之路
定义云深度学习平台什么是云深度学习?随着机器学习的发展，单机运行的机器学习任务存在缺少资源隔离、无法动态伸缩等问题，因此要用到基于云计算的基础架构服务。云机器学习平台并不是一个全新的概念，Google、微软、亚马逊等都有相应的服务，本文列举几个比较典型的例子。

2017-09-18 17:00:04

云深度学习机器学习云服务
私人珍藏，九个开源的顶级深度学习项目
在过去几年，计算机科学家在人工智能(AI)方面取得了巨大的飞跃，也让人工智能技术变得越来越普遍。而深度学习无疑又是人工智能的研究热点，本文将为您推荐最着名的9个开源顶级深度学习项目。

2017-09-18 13:05:37

深度学习人工智能开源项目
深度学习真的可以零基础入门吗?
如果你想进入这一领域，你应该首先学习 Python。尽管这一领域还支持其它很多语言，但 Python 是应用范围最广而且最简单的一个。

2017-09-18 10:48:06

深度学习零基础入门
30行JavaScript代码，教你分分钟创建神经网络
今天我们要讲的例子是一个非常简单的神经网络，我们将用它来学习逻辑异或方程(XOR equation)。同时，我也在Scrimba上创建了一个交互式屏幕录像。

2017-09-15 13:35:11

JavaScript神经网络
卷积神经网络如何进行图像识别
在机器视觉的概念中，图像识别是指软件具有分辨图片中的人物、位置、物体、动作以及笔迹的能力。计算机可以应用机器视觉技巧，结合人工智能以及摄像机来进行图像识别。

2017-09-08 13:30:32

深度学习图像识别卷积神经网络
3亿会员、4亿商品，深度学习在大型电商商品推荐的应用实践！
电商行业中，对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题，有很多比较成熟的方法，但是也各有利弊。

2017-09-08 09:47:06

深度学习应用实践
深度学习的这些坑你都遇到过吗？神经网络11大常见陷阱及应对方法
如果你的神经网络不工作，该怎么办?本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。

2017-09-07 15:23:21

神经网络数据网络
基于AWS使用深度学习的10个Linux命令
在AWS上执行大规模的深度学习处理是一个廉价而且有效的学习和开发方式。花少量的钱就可以使用数十GB的内存，数十个CPU，多个GPU，这是值得推荐的。

2017-09-07 15:10:18

深度学习AWSLinux命令
给人工智能降点温：深度学习不是万能良药
近几年，深度学习已经进入一定程度的狂热状态，人们正试图用这个技术解决每一个问题。然而，深度学习真是万能的吗?阅读此文后，你便能够从深层理解为什么深度学习并不是想象的那般“神话”了。

2017-09-07 14:15:28

人工智能深度学习
为了合成让人类听懂的语音，机器做了哪些“深度学习”？
深度学习在2006年开始崭露头脚后，近几年取得了飞速的发展，无论是学术研究还是企业应用均呈现出指数级增长的趋势;伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用。

2017-09-05 08:14:09

深度学习语音合成
教你一个简单的深度学习方法检测人脸面部特征
在过去，检测面部及其特征，包括眼睛、鼻子、嘴巴，甚至从它们的形状中提取表情是非常困难的，而现在，这项任务可以通过深度学习“神奇”地得到解决，任何一个聪明的年轻人都可以在几个小时内完成。雷锋网 AI 科技评论编译的这篇来自佐治亚理工大学学生 Peter Skvarenina 的文章将介绍这一实现方法。

2017-09-04 20:06:32

深度学习检测人脸追踪
IEEE论文提出径向变换实现图像增强
近日，一篇题为《Training Neural Networks with Very Little Data-A Draft》IEEE 论文提出了一种使用少量数据训练神经网络的新方法，即通过极坐标空间中的径向变换(radial transform) 实现图像增强。它并未改变数据的信息内容，而是改进了数据的多样性，并最终提升了神经网络的泛化表现。

2017-09-04 15:43:00

深度学习神经网络径向变换
深度学习在电商商品推荐当中的应用
电商行业中，对于用户的商品推荐一直是一个非常热门而且重要的话题，有很多比较成熟的方法，但是也各有利弊。

2017-09-01 15:20:33

深度学习电商商品应用
用大数据和机器学习揭开十二星座的真实面目！
本文也不是教大家如何成功，但利用本文的研究成果，可以帮助大家少走些弯路。现在网络上充斥着各种星座分析，但和本文相比都弱爆了。不管大家之前对星座分析持何种态度，我希望大家耐心读完本文之后，能对星座与天赋有全新的认识。

2017-09-01 10:32:56

机器学习大数据星座
深度学习可视化工具大盘点（附资源）
深度网络对机器学习研究和应用领域产生了巨大的影响，与此同时却无法很清晰地解释深度网络的来龙去脉。人们一直致力于更透彻地去理解其中复杂的过程。由于人类对于世界的认知和感受主要来自于视觉，良好的可视化可以有效的帮助人们理解深度网络，并进行有效的优化和调节。本文主要基于ICML可视化的workshop和查到的相关论文，分享一下提到的一些先进的可视化概念和方法。

2017-09-01 10:11:04

深度学习可视化工具
从技术到产品，苹果Siri深度学习语音合成技术揭秘
Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。

2017-08-30 09:20:47

深度学习语音合成Siri
破解人类识别文字之谜，对图像中的字母进行无监督学习
Nature 子刊 Nature Human Behavior 上最新发表了一篇关于人类行为的研究，通过对自然图像中的字母进行无监督学习，探讨了人类是如何获得文字识别能力的。研究人员提出了一个基于深度神经网络的大规模字母识别计算模型，通过将概率生成模型与视觉输入拟合，以完全无监督的方式开发了复杂的内部表征的层次结构。

2017-08-29 14:30:34

深度学习文字识别神经网络
如何使用TensorFlow构建、训练和改进循环神经网络
本文将提供一个有关如何使用 RNN 训练语音识别系统的简短教程，其中包括代码片段。本教程的灵感来自于各类开源项目。

2017-08-29 13:50:03

TensorFlow深度学习神经网络
使用TENSORFLOW训练循环神经网络语言模型
Language Model，即语言模型，其主要思想是，在知道前一部分的词的情况下，推断出下一个最有可能出现的词。在本文中，我们更加关注的是，如何使用RNN来推测下一个词。

2017-08-28 21:31:37

TensorFlow深度学习神经网络
调试神经网络让人抓狂？这有16条锦囊妙计送给你
即便对于行家来说，调试神经网络也是一项艰巨的任务。数百万个参数挤在一起，一个微小的变化就能毁掉所有辛勤工作的成果。然而不进行调试以及可视化，一切就只能靠运气，最后可能浪费掉大把的青春岁月。

2017-08-28 21:02:55

深度学习神经网络
处理移动端传感器时序数据的深度学习框架：DeepSense
DeepSense 是一种在端设备上运行的深度学习框架，它可以在本地获取需要处理的传感器数据，并且在不上传到云端的情况下对这些数据应用深度学习模型，如卷积神经网络或门控循环神经网络等。

2017-08-28 15:00:02

深度学习DeepSense传感器
如何用深度学习训练一个像你一样会聊天的机器人？
本文主要会详细介绍聊天机器人在文本方面的运作，我们将看到如何使用深度学习模型训练聊天机器人用我们所希望的方式在社交媒体上进行对话。

2017-08-25 15:08:24

深度学习机器人
小白学CNN以及Keras的速成
如今在深度学习大火的时候，第三方工具也层出不穷，比较出名的有Tensorflow，Caffe，Theano，MXNet，在如此多的第三方框架中频繁的更换无疑是很低效的，只要你能够好好掌握其中一个框架，熟悉其原理，那么之后因为各种要求你想要更换框架也是很容易的。

2017-08-25 10:20:34

深度学习CNNKeras
如何破解「千人千面」，深度解读用户画像
用户画像的概念大热，众多企业都希望通过“用户画像”驱动产品智能，但什么才是用户画像呢?通过这篇文章，我们介绍我们理解的两种用户画像(User Persona 和 User Profile)，以及如何构建用户画像(User Profile)的标签体系并驱动产品智能。

2017-08-24 09:55:57

人工智能深度学习用户画像
向量化与HashTrick在文本挖掘中预处理中的体现
在(文本挖掘的分词原理)中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。

2017-08-24 09:35:06

深度学习向量化Hash Trick
一篇文章掌握TensorFlow深度学习
TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持Python和C++两种编程语言，再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现，如果业务使用其他编程也不用担心，使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow训练好的智能模型。

2017-08-22 16:20:01

深度学习TensorFlow
如何将深度学习与你正在做的事情相结合？
深度学习往往需要大量数据，当数据量不足，或者数据不足以覆盖所有场景时，往往就要把深度学习、知识图谱、逻辑推理、符号学习等结合起来，将人类已有的一些先验知识结合神经网络进行训练。

2017-08-22 15:35:12

人工智能深度学习量化投资
数据科学家必须知道的10个深度学习架构
近年来，深度学习的发展势头迅猛，要跟上深度学习的进步速度变得越来越困难了。几乎每一天都有关于深度学习的创新，而大部分的深度学习创新都隐藏在那些发表于ArXiv和Spinger等研究论文中。

2017-08-21 17:25:57

数据科学家深度学习计算机视觉
2017年为什么我一定要学深度学习
对于深度学习，我也是一个初学者，这篇文章只是我的个人想法，能力有限，所以对不对，不好说，但的确是我现在的真实想法，我也会按这个思路去尝试。请大家带着质疑精神去读吧。

2017-08-17 11:11:41

深度学习弱智能机器学习
深度学习利器：TensorFlow与NLP模型
自然语言处理(简称NLP)，是研究计算机处理人类语言的一门技术，NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论，分析、理解人类的沟通内容。传统的自然语言处理方法涉及到了很多语言学本身的知识，而深度学习，是表征学习(representation learning)的一种方法，在机器翻译、自动问答、文本分类、情感分析、信息抽取、序列标注、语法解析等领域都有广泛的应用。

2017-08-16 10:57:52

深度学习TensorFlowNLP
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