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    神经网络 hello world

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  • ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档]

    ChatGirl 一个基于 TensorFlow Seq2Seq 模型的聊天机器人[中文文档] 简介 简单地说就是该有的都有了,但是总体跑起来效果还不好。 还在开发中,它工作的效果还不好。但是你可以直接训练,并且运行。 包含预处理过的 twitter 英文数据集,训练,运行,工具代码,...

    文章 磐石001 2017-08-25 1449浏览量

  • 禅与奶罩识别艺术(下)

      过拟合/欠拟合 之前介绍了卷积提取边缘特征的基本原理,但这还远远不足以从图片中识别出奶罩,因为并不是所有奶罩都像柏木由纪的那么简单朴实,而是存在很多种不同的款式,这不是单从边缘就能识别出来的。 要提取如此复杂的特征,需要很多不同的卷积核。巧妇难为无米之炊,没有足量的训练样本,再好的卷积也出...

    文章 玄学酱 2017-08-02 976浏览量

  • 【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息 (入门系列之五)

    更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三...

    文章 【方向】 2017-06-04 22816浏览量

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  • 我们压缩了一批深度学习进阶“传送门”给小白

    阅读这篇文章的必要性: 无论是作为行业内的从业者还是一个组织,在开始深度学习应用之前,都需要掌握两件事: 1. 知其然:掌握一个基础概念,知道深度学习的最新发展可以实现什么。 2. 知其所以然:训练一个新模型或在生产环境下运行一个已有模型的技术能力 得益于开源社区的优势,我们获得“知其所以然”能力...

    文章 技术小能手 2017-12-21 1583浏览量

  • 【深度学习之美】局部连接来减参,权值共享肩并肩(入门系列之十一)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-06 23694浏览量

  • 哈尔滨工业大学沈俊楠:典型模式-卷积神经网络入门

    哈尔滨工业大学的沈俊楠分享了典型模式-卷积神经网络入门。本文详细介绍了关于卷积神经网络的基础概念和知识与讲解,并列举实例展示了卷积和池化的效果。直播视频回顾请点击以下是精彩视频内容整理:问题引出学习知识从问题引出入手是一个很好的方法,所以本文将可以围绕下面三个问题来展开:1.CNN从何而来?有何作...

    文章 wanwlxmmd 2018-03-22 2506浏览量

  • 【深度学习之美】损失函数减肥用,神经网络调权重(入门系列之六)

    更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三...

    文章 【方向】 2017-06-08 28236浏览量

  • 搭建浅层神经网络"Hello world"

    作为图像识别与机器视觉界的 "hello world!" ,MNIST ("Modified National Institute of Standards and Technology") 数据集有着举足轻重的地位。基本上每本人工智能、机器学习相关的书上都以它作为开始。 下面我们会用 Tenso...

    文章 矩池云 2020-02-27 721浏览量

  • 【深度学习之美】神经网络不胜语, M-P模型似可寻(入门系列之三)

    系列文章: 【深度学习之美】一入侯门“深”似海,深度学习深几许(入门系列之一) 【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(入门系列之二)   “那些在个人设备里,谦谦卑卑地为我们哼着歌曲的数字仆人,总有一天会成为我们的霸主!” ——A.I. winter   在前面的小节中,我们大致...

    文章 【方向】 2017-05-27 29569浏览量

  • 【深度学习之美】全面连接困何处,卷积网络见解深(入门系列之九)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-01 19707浏览量

  • 【深度学习之美】激活引入非线性,池化预防过拟合(入门系列之十二)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一) 人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二) 神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三) “机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四) Hello World感知机,懂你我心才...

    文章 【方向】 2017-08-11 25813浏览量

  • 这六段代码隐藏着深度学习的前世今生!

    本文作者Emil Wallner用六段代码解释了深度学习的前世今生,这六段代码覆盖了深度学习几十年来的重大创新和突破,作者将所有代码示例都上传了FloydHub 和 GitHub,想要在FloydHub上运行代码示例的读者,请确保已经安装了floyd command line tool,并将作者提...

    文章 玄学酱 2017-10-24 833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 1304浏览量

  • 【深度学习之美】人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(入门系列之二)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(入门系列之一) 在前面的小节中,我们仅仅泛泛而谈了机器学习、深度学习等概念,在这一小节,我们将给出它的更加准确的形式化描述。 我们经常听到人工智能如何如何?深度学习怎样怎样?那么它们之间有什么关系呢?在本小节,我们首先从宏观上谈谈人工智能的“江湖定...

    文章 【方向】 2017-05-22 33048浏览量

  • 从原理到代码:大牛教你如何用 TensorFlow 亲手搭建一套图像识别模块 | AI 研习社

    自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的文档和教程,以及上手快且简单易用等诸多的优点,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中,或许是源于视觉对人类的...

    文章 玄学酱 2017-08-02 793浏览量

  • 如何使用PyTorch实现面向NLP的深度学习?

    深度学习构建块:映射,非线性和目标 深度学习包括以巧妙的方式组合具有非线性的线性。非线性的引入允许强大的模型。在本节中,我们将使用这些核心组件,组成一个目标函数,并查看模型是如何训练的。 映射 深度学习的一个工作核心就是映射,他是函数f(x),定义为:f(x) = Ax + b ,对于一个矩阵A和...

    文章 初商 2019-08-04 359浏览量

  • 带你用4行代码训练RNN生成文本(附资源)

    如何在无需构建和调整神经网络的情况下,轻松地生成文本?让我们来看看下面这个项目,它允许您用几行代码就能在任意文本数据集上轻松地训练出任意大小和复杂度的文本,这便是神奇的神经网络文本发生器。 文本生成对机器学习和NLP初学者来说是很有趣的项目之一,但同时也是一个相当令人生畏的项目。至少对于我来说是这...

    文章 技术小能手 2018-07-06 1637浏览量

  • 【深度学习之美】卷地风来忽吹散,积得飘零美如画(入门系列之十)

    系列文章: 一入侯门“深”似海,深度学习深几许(深度学习入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语,M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学习入门系列之四)Hello World感知机,懂你我心才安息 (...

    文章 【方向】 2017-08-02 21653浏览量

  • 【深度学习之美】山重水复疑无路,最快下降问梯度(入门系列之七)

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    文章 【方向】 2017-06-19 23093浏览量

  • 深度学习的核心:掌握训练数据的方法

           Hello World!今天我们将讨论深度学习中最核心的问题之一:训练数据。深度学习已经在现实世界得到了广泛运用,例如:无人驾驶汽车,收据识别,道路缺陷自动检测,以及交互式电影推荐等等。...

    文章 【方向】 2017-12-08 5886浏览量

  • 【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门系列之八)

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    文章 【方向】 2017-06-25 34771浏览量

  • 仅用四行代码实现RNN文本生成模型

           文本生成(generating text)对机器学习和NLP初学者来说似乎很有趣的项目之一,但也是一个非常困难的项目。值得庆幸的是,网络上有各种各样的优秀资源,可以用于了解RNN如何用于文本生成,从理论到深入具体的技术,都有一些非常好的资源。所有的这些资源都会特别分享一件事情:在文本...

    文章 【方向】 2018-06-17 3654浏览量

  • 汉语言处理包Hanlp的使用

    本来想通过python调用Java实现Hanlp的使用,参考文章:http://t.cn/RUrIF7z python可以用easy_install安装一些软件 1.JPype使用介绍参考:http://michael-paul.iteye.com/blog/1055786Python 作为一种灵...

    文章 蓝天白芸朵 2018-10-26 1470浏览量

  • 【干货】史上最全的Tensorflow学习资源汇总,速藏!

    一 、Tensorflow教程资源: 1)适合初学者的Tensorflow教程和代码示例:(https://github.com/aymericdamien/TensorFlow-Examples)该教程不光提供了一些经典的数据集,更是从实现最简单的“Hello World”开始,到机器学习的经典...

    文章 技术小能手 2018-04-16 6021浏览量

  • 一位真正的科学思想家: 纪念人工智能之父Marvin Minsky教授

    图1. Marvin Minsky (1927.08.09-2016.01.24)  为了纪念去世的人工智能创始人之一,认知科学家Marvin Minsky教授,IEEE Intelligent Systems(IS)杂志正组织相关领域专家及其Minsky生前的学生与朋友,撰写In Memori...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1485浏览量

  • “寻根问祖”深度学习只需六段代码

    更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud  本文涵盖了每段代码的发明人及其突破背景。每个故事都有GitHub上的简单代码示例。 1.最小二乘法: 最小二乘法(又称最小平方法)是一种数学优化技术。它通过最小化误差的平方和寻找数据的最佳函数匹配。利用最小二乘法可...

    文章 【方向】 2017-09-23 2085浏览量

  • 比人工还准确!看深度学习如何对源码进行分类

    编程语言是软件开发行业的主要工具。自20世纪40年代以来,已经出现了数百种编程语言,并且每天都有大量的各种编程语言的代码被推送到代码库中。 我们认为,根据代码识别编程语言的源代码分类器将是一个非常有用的工具,因为它可用于在线自动语法高亮和标签建议,比如可用在StackOverflow和技术维基网站...

    文章 【方向】 2017-09-07 3962浏览量

  • 【云周刊】第168期:本年度全球唯一:MySQL社区2018年度公司贡献奖颁给阿里云

    本期头条 本年度全球唯一:MySQL社区2018年度公司贡献奖颁给阿里云 在刚刚的Percona Live开源数据库大会上,MySQL社区委员会宣布将2018年度的MySQL社区公司贡献奖(Corporate Contributor Award)唯一颁给阿里云。MySQL社区颁发次奖项是为了感谢...

    文章 场景研读 2018-04-27 3189浏览量

  • 【云周刊】第125期:高考恢复40年!你们要的大数据解读来啦

    本期头条 高考恢复40年!你要的大数据解读来啦 对于我们大多数,高考早已成为一段久远记忆。距离恢复高考,也已经40年过去,这40年发生的种种历史变迁,对我们每个人乃至社会都还有着深远的影响。那么本期就让我们一起用大数据来看看这40年的高考变迁吧!点击查看 看完解读,不妨也来一起聊聊当年自己的高...

    文章 乔川 2017-06-05 12815浏览量

  • 【深度学习之美】LSTM长短记,长序依赖可追忆(入门系列之十四)

    【版权声明】转载请注明出处和作者署名。否则作者和云栖社区有权追究责任。 系列文章一入侯门“深”似海,深度学习深几许(入门系列之一)人工“碳”索意犹尽,智能“硅”来未可知(深度学习入门系列之二)神经网络不胜语, M-P模型似可寻(深度学习入门系列之三)“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(深度学...

    文章 【方向】 2017-08-17 27123浏览量

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