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深度学习

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涵盖深度学习相关模型、框架、开发与应用知识。

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共 1675 条

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 CNN Keras

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 TensorFlow NLP

深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

我是生物本科，认知神经科学研究生在读，课余时间比较喜欢编程和机器学习，正在自学，了解的稍微多一些。我试着从我的角度来说下我看到的深度学习和神经科学的联系。

2017-08-11 17:44:31

人工智能神经网络神经元

神经网络和数学之间的联系在哪里？看完你就明白

在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP 训练算法。通过 BP 算法，我们可以不断的训练网络，最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集上表现不错！

2017-08-07 11:36:04

神经网络数学 BP

当深度学习遇见自动文本摘要

本文主要介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要，着重讨论典型的摘要模型，并介绍如何评价自动生成的摘要。

2017-08-03 16:20:42

深度学习文本摘要递归神经网络

SMP、NUMA、MPP体系结构介绍

从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。

2017-08-03 14:01:07

大数据深度学习体系结构

将注意力机制引入RNN，解决5大领域的序列预测问题

编码器-解码器结构在多个领域展现出先进水平，但这种结构会将输入序列编码为固定长度的内部表征。这限制了输入序列的长度，也导致模型对特别长的输入序列的性能变差。将注意力机制引入循环神经网络帮助解决这一局限性。该方法可用于多个领域的序列预测中，包括文本翻译、语音识别等。

2017-08-03 11:06:52

RNN 序列预测注意力机制

如何使用深度学习检测XSS

众所周知，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、人工智能等领域取得了极大的进展，在安全领域也开始崭露头角走向了实际应用。本文中进行的实验主要以文本分类的方法，使用深度学习检测XSS攻击，由于本人是初学者，难免对算法本身的理解不够确切，所以本文尽量使用通俗简单的方式介绍算法，不会过多的讲解细节，以免误导大家。

2017-08-03 11:00:20

深度学习算法 XSS

TensorFlow中RNN实现的正确打开方式

这篇文章提供了一个学习TensorFlow RNN实现的详细路径，其中包括了学习顺序、可能会踩的坑、源码分析以及一个示例项目hzy46/Char-RNN-TensorFlow，希望能对大家有所帮助。

2017-08-02 10:43:39

深度学习 TensorFlow RNN

TensorFlow从基础到实战：一步步教你创建交通标志分类神经网络

TensorFlow 已经成为了现在最流行的深度学习框架，相信很多对人工智能和深度学习有兴趣的人都跃跃欲试。对于初学者来说，TensorFlow 也是一个非常好的选择，它有非常丰富的入门学习资料和庞大的开发者社区。近日，数据科学学习平台 DataCamp 发表了一篇针对 TensorFlow 初学者的教程，从向量和张量的基本概念说起，一步步实现了一个分类交通标志图像的神经网络。

2017-08-02 08:01:51

深度学习 TensorFlow 神经网络

使用深度学习进行医疗影像分析：文件格式篇

这篇文章由三部分组成–医疗图像和组成、医疗图像格式，以及医疗图像格式的转换。本文的目标就是组织知识来帮助我们实现最终目标–用深度学习进行医疗图形的分析。

2017-08-01 21:24:40

深度学习医疗影像文件格式

如何用深度学习做自然语言处理？这里有份实践清单

本文是一系列关于如何使用神经网络进行自然语言处理(NLP)的最佳实践汇集，将随着新观点的出现定期进行更新，从而不断提升我们对用于 NLP 的深度学习的理解。

2017-07-28 10:20:47

深度学习自然语言神经机器

米少熬好粥—数据有限时怎样调优深度学习模型

所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整，使其适用一个新的问题，可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。

2017-07-27 14:50:59

深度学习迁移学习花式调优

如何用自动机器学习实现神经网络进化

对大多数从事机器学习工作的人来说，设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。在本文中，我将介绍一个使用进化算法优化CNN超参数的例子。

2017-07-27 10:46:44

神经网络机器学习强化学习

7个深度神经网络可视化工具，不可错过！

为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，Google 发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。

2017-07-26 16:48:46

神经网络可视化工具 TensorFlow

CVPR 2017论文解读：特征金字塔网络FPN

近日，CVPR 2017获奖论文公布，引起了业内极大的关注。但除了这些获奖论文，还有众多精彩的论文值得一读。

2017-07-26 10:32:51

计算机视觉卷积神经网络 FPN

聊聊数据挖掘竞赛中的套路与深度学习的局限

这篇文章都是实战经验，精华！

2017-07-25 15:21:42

数据挖掘深度学习模型

独家 | 教你在R中使用Keras和TensorFlow构建深度学习模型

随着Keras在R中的实现，语言选择的斗争又重新回到舞台中央。Python几乎已经慢慢变成深度学习建模的默认语言，但是随着在R中以TensorFlow(CPU和GPU均兼容)为后端的Keras框架的发行, 即便是在深度学习领域，R与Python抢占舞台的战争也再一次打响。

2017-07-24 13:37:42

深度学习 Keras TensorFlow

用深度学习来解析梦境中出现的物体（完整版）

前一周去开ASSC 的时候听到一个很有趣的工作，用深度学习来解析人类梦境中出现的物体类别。我见到的为数不多融合深度学习和神经科学的工作。回来之后翻了下相关文章，来在这分享下。

2017-07-20 15:39:48

深度学习神经科学解析梦境

听Cloudera首席架构师Doug Cutting谈Hadoop与人工智能原创

Doug Cutting是开源界的技术大神，无论是2000年的Lucene，还是后来基于Lucene衍生的企业级搜索项目Solr以及ElasticSearch，当然还包括后来风靡全球的Hadoop，他经手的每个开源项目都影响甚广并表现出色，尽管笔者不是长期奋战在技术一线的程序员，但也久闻大名，这次采访让笔者期待已久。

2017-07-20 10:31:33

Cloudera Doug Cuttin Hadoop

基于 boosting 原理训练深层残差神经网络

文章指出一种基于 boosting（提升）原理，逐层训练深度残差神经网络的方法，并对性能及泛化能力给出了理论上的证明。

2017-07-19 11:39:25

深度学习人工智能 boosting

国美深度学习初体验，开启社交电商的智能时代！原创

相对于机器学习和深度学习，人工智能的概念更为宽泛。在机器学习方法兴起之前，大部分的人工智能应用都是基于逻辑推理实现，即设定N多规则，在不同场景，让机器或者程序做选择。

2017-07-19 10:26:15

国美深度学习社交电商

深度神经网络的数学基础，对你来说会不会太难？

这是一篇讲解深度学习数学的系列文章，但并非是基础数学，还涉及到了拓扑与测度论等内容。

2017-07-18 11:40:44

深度神经网络数学基础拓扑

一文读懂矩阵的秩和行列式的意义

详解人工神经网络中最基本的运算单元：矩阵。

2017-07-18 10:38:27

人工神经网络矩阵模型

深度学习训练时 GPU 温度过高？输入这几行命令就能迅速降温

GPU 如何降温？

2017-07-17 11:13:57

CPU 降温深度学习

你知道么？你的每一次外卖都是与深度学习的美丽邂逅

很多同学认为外卖是线上下单、线下送餐的业务，商业模式简单，这种想法正确但是理解片面，它不仅需要技术，而且要用深度学习来解决。那么，外卖为什么需要技术?为什么需要深度学习技术?

2017-07-15 16:06:09

外卖深度学习 O2O

使用深度学习检测DGA（域名生成算法）

本文我将为大家介绍一种，简单而有效的DGA生成域的检测技术。我们将利用神经网络(或称之为深度学习)更具体的来讲就是长短期记忆网络(LSTM)，来帮助我们检测DGA生成域。首先我们会探讨深度学习的优势，然后我将进一步的通过实例来验证我的论述。

2017-07-14 10:35:06

深度学习 DGA 域名

DeepTraffic:MIT模拟游戏利用深度学习来缓解交通拥堵

被堵在路上是个又丧又费钱的事儿，除了让人头疼还可能导致错过约炮，交通堵塞使美国司机每年多花3000亿。Deep Traffic模拟典型的高速公路环境，其玩家使用深度学习来控制自己的汽车。该模拟使初学者对复杂的技术概念易于上手，而游戏化推动了专家开发全新的技术。

2017-07-14 09:45:11

深度学习 Deep Traffi 交通拥堵

听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？

Adam 优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。

2017-07-13 10:03:43

优化算法 Adam 深度学习

卷积神经网络不能处理“图”结构数据？这篇文章告诉你答案

卷积神经网络（CNN）无法有效处理 Non-Euclidean 数据？

2017-07-12 16:56:42

卷积神经网络结构数据 CNN

情感计算是人机交互核心？谈深度学习在情感分析中的应用

除自然语言理解（NLU）外，情感计算（Affective Computing）也成为近年来 AI 领域热门的研究方向之一。本文将梳理一下情感计算在人机交互中的价值，同时分享一些情感分析的工具与方法。希望对从事人机交互研究的朋友们有所启发。

2017-07-12 10:44:31

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