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准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?
我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98%。
【深度学习之美】“机器学习”三重门,“中庸之道”趋若人(入门系列之四)
王国维说过人有三重境界,对应的,“机器学习”也有三大类不同算法,而有着“中庸之道”的半监督学习可能就是未来机器学习的大趋势,它一步一步地走“像”人类!
【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)
“天下武功,唯快不破”。欲速览无限风光,必攀险峰;欲速抵山底幽谷,则必滚陡坡。这滚山坡的道理,其实就是梯度递减策略,而梯度递减策略,则是BP算法成功背后的“男(ji)人(chu)”。想知道为啥,来一探究竟呗!
Euler 今日问世!国内首个工业级的图深度学习开源框架,阿里妈妈造
千呼万唤始出来!阿里妈妈正式公布重磅开源项目——图深度学习框架Euler。这是国内首个在核心业务大规模应用后开源的图深度学习框架。此次开源,Euler内置了大量的算法供用户直接使用,相关代码已经可在GitHub上进行下载。
近期看到AlphaGo算法最清晰的解读
来看看人工智能专家同时又是围棋高手的如何解读AlphaGo算法的
【深度学习之美】Hello World感知机,懂你我心才安息 (入门系列之五)
感知机,就如同神经网络(包括深度学习)的“Hello World”。如果不懂它,就如同“为人不识陈近南,便称英雄也枉然”一样尴尬。当感知机可以模拟人类的感知能力,当它能够明辨与或非,但它最大的“疑惑”就是“异或”。难道机器领域也只能是异性才能有结果吗?
【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)
“此情可待成追忆”。可“记忆”到底是什么?如果我告诉你,“记忆”就是一种“卷积”,你可别不信。卷积并不神秘,它就在你我的生活中,它就在深度学习里!这可能是史上最通俗易懂的关于“卷积”介绍文章,不信你就进来瞅瞅呗。
数据仓库介绍与实时数仓案例
1.数据仓库简介 数据仓库是一个面向主题的(Subject Oriented)、集成的(Integrate)、相对稳定的(Non-Volatile)、反映历史变化(Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。
Python神经网络是这样识别手写字符哒?
当谷歌的AlphaGo战胜了人类顶级棋手,人工智能开始更多进入大众视野。而谷歌AI教父认为:“AlphaGo有直觉神经网络已接近大脑”。 千百年来,人类试图了解智能的机制,并将它复制到思维机器上。
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