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    编码矩阵什么意思

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  • DNN模型训练词向量原理

    欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 1词向量 在NLP里,最细的粒度是词语,由词语再组成句子,段落,文章。所以处理NLP问题时,怎么合理的表示词语就成了NLP领域中最先需要解决的问题。 因为语言...

    文章 磐石001 2018-04-04 1140浏览量

  • 神经风格迁移指南(第一部分)

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Neural Style Transfer Tutorial -Part 1 作者 | Vamshik Shetty 翻译 | 杨惠淳、nanly、老赵     校对 | 酱番梨        整理 | 菠萝妹 原文链接...

    文章 雷锋网 2018-11-26 290浏览量

  • 换脸效果媲美GAN!一文解析OpenAI最新流生成模型「Glow」

    本期推荐的论文笔记来自 PaperWeekly 社区用户 @TwistedW。基于流的生成模型在 2014 年已经被提出,但是一直被忽视。由 OpenAI 带来的 Glow 展示了流生成模型强大的图像生成能力。文章使用可逆 1 x 1 卷积在已有的流模型 NICE 和 RealNVP 基础上进行扩...

    文章 技术小能手 2018-07-16 2873浏览量

  • 重磅启动!翻译斯坦福大学课程:深度学习与自然语言处理

    像追美剧一样追课程! 大数据文摘已获得斯坦福大学深度学习课程CS224d的翻译授权,重磅启动“斯坦福深度学习课程CS224d”的翻译工程,所有译文将会免费发布,计划每周发布1篇。期待你的加入,加入要求见文末,报名请点击文末“阅读原文”。 大数据文摘作品,转载需授权 作者|寒小阳 &&a...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1242浏览量

  • 揭秘自编码器,一种捕捉数据最重要特征的神经网络(视频+代码)

    YouTube网红小哥Siraj Raval系列视频又和大家见面啦!今天要讲的是自编码器Autoencoder。 时长8分钟 有中文字幕 点击观看 ▼ 首先,自编码器是一个神经网络。 如果我们得到的数据是正确标注的,不论是图像或音频或文本,我们就很幸运了。深度学习在有标注数据集上非常有效。这是因...

    文章 技术小能手 2018-04-23 1635浏览量

  • 亮相 LiveVideoStackCon,透析阿里云窄带高清的现在与未来

    窄带高清是一套以人眼的主观感受最优为基准的视频编码技术,研究在带宽受限的情况下,如何追求最佳的视觉感受。阿里云早在 2015 年就提出了该技术概念,在 2016 年正式推出窄带高清技术品牌并产品化,自提出便促动整个行业开始逐步引用该概念&#x...

    文章 视频云技术小编 2021-04-21 1浏览量

  • TensorFlow上手要点都总结在这儿了,你还有理由偷懒吗?

    Steven Dufresne:在90年代我开始写神经网络软件。TensorFlow开源后,一直十分渴望用它搭建一些有趣的东西。  谷歌的人工智能系统是现在的新热点。当TensorFlow可以被安装在树莓派上,操作变得非常容易。在上面我很快就搭建了一个二进制神经网络。这篇文章中,我将把经验分享给大...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1443浏览量

  • 带你读《TensorFlow自然语言处理》之三:Word2vec——学习词嵌入

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 Word2vec——学习词嵌入在本章中,我们将讨论NLP中一个至关重要的主题—Word2vec,这是一种学习词嵌入或单词的分布式数字特征表示(即向量)的技术。学习单词表示是许多NLP任务的基础,因为许多NLP任务依赖于能够保留其语义及其在语言中的上下文的单词的...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-12 574浏览量

  • GANs正在多个层面有所突破

    作者:inFERENce 翻译:余志文 去年我一直在研究如何更好地调整GANs中的不足,但因为之前的研究方向只关注了损失函数,完全忽略了如何寻找极小值问题。直到我看到了这篇论文才有所改变: 详解论文: The Numerics of GANs 我参考了Mar的三层分析,并在计算层面上仔细考虑...

    文章 技术小能手 2017-10-24 1079浏览量

  • 噪声预测的无监督学习——通往信息最大化的未来

    这个标题是来自一篇近期在互联网上流传甚广的论文——Bojanowski 和Joulin的《 Unsupervised Learning by Predicting Noise》 (2017) Bojanowski and Joulin在论文中介绍了一种叫做“噪声目标法”(NAT)的方法。它通过将数...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1122浏览量

  • 机器学习中的范数规则化-L0,L1和L2范式(转载)

    机器学习中的范数规则化之(一)L0、L1与L2范数 zouxy09@qq.com http://blog.csdn.net/zouxy09          今天我们聊聊机器学习中出现的非常频繁的问题:过拟合与规则化。我们先简单的来理解下常用的L0、L1、L2和核范数规则化。最后聊下规则化项参数的...

    文章 ayew 2017-12-01 842浏览量

  • 《R语言编程艺术》——2.9 向量化的ifelse()函数

    2.9 向量化的ifelse()函数 除了多数语言中常见的if-then-else结构,R还有一个向量化的版本:ifelse()函数。它的形式如下: 其中b是一个布尔值向量,而u和v是向量。该函数返回的值也是向量,如果b[i]为真,则返回值的第i个元素为u[i],如果b[i]为假,则返回值的第i个...

    文章 华章计算机 2017-08-01 1684浏览量

  • 收藏!一文掌握数据分析知识体系

    一 数据分析定义 数据分析是指有针对性的收集、加工、整理数据,并采用统计、挖掘技术分析和解释数据。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。 1 数据定义 数据是客观事实,对于客观事物发生,发展的数字化记录。随着科学技术的发展,数据的概念内涵越来越广泛包括数值,...

    文章 茶什i 2020-07-29 794浏览量

  • Tensorflow入门1-CNN网络及MNIST例子讲解

    1. 前言 人工智能自从阿尔法狗大败李世石后就异常火爆,最近工作中需要探索AI在移动端的应用,趁着这个计划入门下深度学习吧。 深度学习的入门曲线还是很陡峭的,看了很多资料,询问了从事相关工作的朋友后终于有点感觉了,这篇文章就讲一下我在这个过程中的所见所得吧,肯定是不专业的,如果所说有什么错误,也希...

    文章 耘帆 2018-05-09 6106浏览量

  • WebRTC 的现状和未来:专访 W3C WebRTC Chair Bernard Aboba

    说明: 本文为阿里云视频云翻译的技术文章 原文标题:WebRTC Today & Tomorrow: Interview with W3C WebRTC Chair Bernard Aboba 原文链接:https://webrtchacks.com/webrtc-today-tomorr...

    文章 视频云技术小编 2021-01-26 169浏览量

  • 不是你无法入门自然语言处理(NLP),而是你没找到正确的打开方式

      〇、序 之前一段时间,在结合深度学习做 NLP 的时候一直有思考一些问题,其中有一个问题算是最核心一个:究竟深度网络是怎么做到让各种 NLP 任务解决地如何完美呢?到底我的数据在 NN 中发什么了什么呢? 并且,不少的 terms like: 词向量、word embedding、分布式表示、...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1313浏览量

  • Certigrad——随机计算图优化系统

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud Certigrad是一种新的开源的随机计算图优化系统,它是用于开发机器学习系统的一个新途径。其中包含以下组件: 应用本身 基础数据库 应用在数学上所需求的形式化描述 应用满足其形式化描述的机器可测证明 具体...

    文章 【方向】 2017-07-13 2884浏览量

  • 一文助你解决90%的自然语言处理问题(附代码)

    自然语言处理(NLP)与计算机视觉(CV)一样,是目前人工智能领域里最为重要的两个方向。如何让机器学习方法从文字中理解人类语言内含的思想?本文中,来自 Insight AI 的 Emmanuel Ameisen 将为我们简述绝大多数任务上我们需要遵循的思路。 文本数据的 5W 和 1H! 文本数...

    文章 技术小能手 2018-02-05 7371浏览量

  • 《TensorFlow深度学习实战》一导读

    内容简介 本书介绍如何有效地使用谷歌的深度学习开源框架TensorFlow,还将实现不同的深度学习网络。本书除了对一些常见的模型进行了理论介绍,还给出了完整的实现代码,不仅能够对深度学习初学者进行理论与实践的指导,还能为开发人员提供程序设计借鉴。 作者简介 Antonio Gulli...

    文章 小编辑01 2019-01-04 1327浏览量

  • 干货 | 关于机器学习的知识点,全在这篇文章里了

    作者:尘恋 文章来源:微信公众号 数据派THU [ 导读 ]作者用超过1.2万字的篇幅,总结了自己学习机器学习过程中遇到知识点。“入门后,才知道机器学习的魅力与可怕。”希望正在阅读本文的你,也能在机器学习上学有所成。 准备 机器学习是什么,人工智能的子类,深度学习的父类。 机器学习:使计算机改...

    文章 初商 2019-08-29 2560浏览量

  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    深度学习word2vec学习笔记.pdf 深度学习word2vec笔记之基础篇 by 北流浪子 博客地址:http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/26969149 基础篇:http://blog.csdn.net/mytestmy/article...

    文章 fdvdx 2020-07-01 112浏览量

  • 深度学习word2vec笔记之基础篇

    深度学习word2vec学习笔记.pdf 深度学习word2vec笔记之基础篇 by 北流浪子 博客地址:http://blog.csdn.net/mytestmy/article/details/26969149 基础篇:http://blog.csdn.net/mytestmy/article...

    文章 fdvdx 2020-07-01 172浏览量

  • 机器中的灵魂会是量子比特么?

    意识上传是科幻小说影视中极其常见的题材,它的内容听起来异常简单:通过扫描我们大脑中记录着的信息,将我们的意识从肉体转移到计算机中。 假如这种过程可实现,那么最诱人的成果就是可以将意识转移到耐用的计算机网络中以获得无比的长寿,而且可能让意识生活在没有现实烦恼的虚拟世界中。甚至有人将“高等外星生物大都...

    文章 云栖号 2018-05-16 1014浏览量

  • 大牛的《深度学习》笔记,Deep Learning速成教程

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1291浏览量

  • 【转】牛人整理分享的面试知识:操作系统、计算机网络、设计模式、Linux编程,数据结构总结

    基础篇:操作系统、计算机网络、设计模式一:操作系统 1. 进程的有哪几种状态,状态转换图,及导致转换的事件。 2. 进程与线程的区别。 3. 进程通信的几种方式。 4. 线程同步几种方式。(一定要会写生产者、消费者问题,完全消化理解) 5. 线程的实现方式. (也就是用户线程与内核线程的区别) 6...

    文章 文艺小青年 2017-11-23 1659浏览量

  • (转)程序猿面试需要的知识点总结

    出处:http://www.shadowtrees.com/blog_detail/?id=23 基础篇:操作系统、计算机网络、设计模式 一:操作系统 1. 进程的有哪几种状态,状态转换图,及导致转换的事件。 2. 进程与线程的区别。 3. 进程通信的几种方式。 4. 线程同步几种方式。(一定要会...

    文章 猿大白 2016-03-07 1374浏览量

  • 万字长文带你轻松了解LSTM全貌

    第一次接触长短期记忆神经网络(LSTM)时,我惊呆了。   原来,LSTM是神经网络的扩展,非常简单。深度学习在过去的几年里取得了许多惊人的成果,均与LSTM息息相关。因此,在本篇文章中我会用尽可能直观的方式为大家介绍LSTM——方便大家日后自己进行相关的探索。   首先,请看下图:   LST...

    文章 行者武松 2017-07-03 910浏览量

  • ​万字长文详解文本抽取:从算法理论到实践(附“达观杯”官方baseline实现解析及答疑)

    文章来源:微信公众号 数据派THU [ 导读 ]“达观杯”文本智能信息抽取挑战赛已吸引来自中、美、英、法、德等26个国家和地区的2400余名选手参赛,目前仍在火热进行中(点击“阅读原文”进入比赛页面,QQ群见下图或文末二维码)。达观数据目前已经举行过两次围绕比赛的技术直播分享,并开源了baseli...

    文章 初商 2019-08-28 2187浏览量

  • 【译】Berkeley DB 设计经验

    英文原文链接:http://www.aosabook.org/en/bdb.html 中文翻译连接:http://www.ituring.com.cn/article/details/8111  作者:Margo Seltzer 和 Keith Bostic 康威法则(Conway’s law)说...

    文章 wenliang.zhang 2016-10-10 1762浏览量

  • 陈斌:探索技术领导力的最佳实践

    CTO要具备的素质 CTO到底要不要写代码,应该具备什么样的素质呢?我个人感觉CTO真是可以不写代码,但是意思是,你有更重要的事情要去做,比如要具备下图中的这些素质。 1. CTO是技术战略的主导者 CTO的这些素质中,最基本是要有技术战略。比如说,编程语言选Java还是其他的语言,当系统做到一...

    文章 桃子红了呐 2017-11-22 1226浏览量

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