作者:韩信子@ShowMeAI 教程地址:http://www.showmeai.tech/tutorials/37 本文地址:http://www.showmeai.tech/article-detail/261 声明:版权所有,转载请联系平台与作者并注明出处 收藏ShowMeAI查看更多精彩内容 本系列为 斯坦福CS231n<深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)>的全套学习笔记,对应的课程视频可以在 这里 查看.更多资料获取方式见文末.

在如今人工智能的浪潮下,无数模拟机器学习和深度学习的开发者工具倍出,其中在计算机图形学和计算机视觉里面最流行的一个库就是OpenCV库了.计算机图形学和计算机视觉学在我们的自动驾驶和仿生机器人当中有着举足轻重的地位,尤其是opencv库在里面的应用尤为广泛.今天我就分享给大家我们在python环境下,实现调用opencv库.用Python调用opencv库而不用C++的缘故是,第一:现在我们的高端处理器(如由中科大少年班的天才陈天石先生所创办的寒武纪科技有限公司的深度学习处理器)已经具备了强大的

本文记录从零开始在CentOS7.x系统上搭建Caffe深度学习平台,并配置pycaffe环境.(由于在虚拟机上搭建,所以为CPU_ONLY模式) 1.选择CentOS7 mini版镜像安装虚拟机 镜像版本:CentOS-7-x86_64-Minimal-1511.iso 安装好虚拟机后,配置网卡,本文采用桥接模式接入局域网,能够正常访问互联网. 2.更新yum源 安装wget.net-tools等常用工具: yum install wget net-tools -y 更换国内yum源: wge

原文连接:https://www.paypal-engineering.com/tag/data-science/ 摘要:伴随着数据的爆炸性增长和成千上万的机器集群,我们需要使算法可以适应在如此分布的环境下运行.在通用的分布式计算环境中运行机器学习算法具有一系列的挑战.本文探讨了如何在一个Hadoop集群中实现和部署深度学习. 波士顿的 数据科学团队正在利用尖端工具和算法来优化商业活动,且这些商业活动是基于对用户数据中的深刻透析.数据科学大量使用机器算法,可以帮助我们在数据中识别和利用模式.从互

什么是TensorFlow TensorFlow是谷歌在去年11月份开源出来的深度学习框架.开篇我们提到过AlphaGo,它的开发团队DeepMind已经宣布之后的所有系统都将基于TensorFlow来实现.TensorFlow一款非常强大的开源深度学习开源工具.它可以支持手机端.CPU.GPU以及分布式集群.TensorFlow在学术界和工业界的应用都非常广泛.在工业界,基于TensorFlow开发的谷歌翻译.谷歌RankBrain等系统都已经上线.在学术界很多我在CMU.北大的同学都表示Te

转载来源:http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/50087005 这篇文章主要是为了对深度学习(DeepLearning)有个初步了解,算是一个科普文吧,文章中去除了复杂的公式和图表,主要内容包括深度学习概念.国内外研究现状.深度学习模型结构.深度学习训练算法.深度学习的优点.深度学习已有的应用.深度学习存在的问题及未来研究方向.深度学习开源软件. 一.            深度学习概念 深度学习(Deep Learning, DL

http://mp.ofweek.com/vr/a745673021206 周四晚上11点,万众瞩目的世界杯终于开踢了,虽然意大利.荷兰.智利.中国(手动滑稽)等强队没能进入本届世界杯,但C罗梅西谁主沉浮.桑巴足球可否复仇.冰岛国足能走多远依旧看点十足.比起能在家门口看球的毛子和有闲钱闲功夫飞赴球场的球迷,大多数人还是只能囿于屏幕前.再加上顾及会遇到正面刚无敌的战斗民族,英国人还是坐在家中看球比较稳妥. 可若是在家吃着烧烤,喝着啤酒,换了大屏幕甚至改用投影仪,看球还不爽怎么办?新系统来帮你忙,给

最新最全的文章请关注我的微信公众号:数据拾光者. 摘要:本篇主要分析Youtube深度学习推荐系统,借鉴模型框架以及工程中优秀的解决方案从而应用于实际项目.首先讲了下用户.广告主和抖音这一类视频平台三者之间的关系:就是平台将视频资源作为商品免费卖给用户,同时将用户作为商品有偿卖给广告主,仅此而已.平台想获取更高的收益就必须提升广告的转化效率,而前提是吸引用户增加观看视频的时长,这里就涉及到视频推荐的问题.因为Youtube深度学习推荐系统是基于Embedding做的,所以第二部分讲了下Embed

[摘录理由]: 之所以摘录本文,主要原因是:该文配有开源代码(https://github.com/dmlc/nnvm):读者能够直接体会文中所述的意义,便于立刻展开研究. MXNet专栏 :NNVM打造模块化深度学习系统 2016-10-01 作者:陈天奇       本文是机器之心 MXNet 系列专栏的第一篇,作者是 MXNet 的打造者之一陈天奇.MXNet 专栏是机器之心之后将发表的系列文章,包括 MXNet 打造者的人物专访.技术博客等,敬请期待! 这是一个深度学习的大航海时代,不仅

深度学习“引擎”之争:GPU加速还是专属神经网络芯片? 深度学习(Deep Learning)在这两年风靡全球,大数据和高性能计算平台的推动作用功不可没,可谓深度学习的“燃料”和“引擎”,GPU则是引擎的引擎,基本所有的深度学习计算平台都采用GPU加速.同时,深度学习已成为GPU提供商NVIDIA的一个新的战略方向,以及3月份的GTC 2015的绝对主角. 那么,GPU用于深度学习的最新进展如何?这些进展对深度学习框架有哪些影响?深度学习开发者应该如何发挥GPU的潜力?GPU与深度学习结合的前景

人工智能之父麦卡锡给出的定义 构建智能机器,特别是智能计算机程序的科学和工程. 人工智能是一种让计算机程序能够"智能地"思考的方式 思考的模式类似于人类. 什么是智能? 智能的英语是 Intelligence 推理,知识,规划,学习,交流,感知,移动和操作物体. 智能 不等于 智力 (IQ:智商 比较类似计算机的计算能力) 如何算有智能? 可以根据环境变化而做出相应变化的能力. 具有"存活" 这最基本的动因 自主意识,自我意识等等. 抢小孩子西瓜吃,小孩子护住西瓜就

dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络. dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器. Dropout如何工作 Dropout以概率p舍弃神经元并让其它神经元以概率q=1-p保留.每个神经元被关闭的概率是相同的 组合派 参考文献中第一篇中的观点,Hinton老大爷提出来的,关于Hinton在深度学习界的地位我就不再赘述了,光是

一.前言 随着深度学习在图像.语言.广告点击率预估等各个领域不断发展,很多团队开始探索深度学习技术在业务层面的实践与应用.而在广告CTR预估方面,新模型也是层出不穷: Wide and Deep[1].DeepCross Network[2].DeepFM[3].xDeepFM[4],美团很多篇深度学习博客也做了详细的介绍.但是,当离线模型需要上线时,就会遇见各种新的问题: 离线模型性能能否满足线上要求.模型预估如何镶入到原有工程系统等等.只有准确的理解深度学习框架,才能更好地将深度学习部署到线

新手入门深度学习,选择 TensorFlow 有哪些益处? 佟达:首先,对于新手来说,TensorFlow的环境配置包装得真心非常好.相较之下,安装Caffe要痛苦的多,如果还要再CUDA环境下配合OpenCV使用,对于新手来说,基本上不折腾个几天是很难搞定的. 其次,基于TensorFlow的教学资源非常多,中英文的都有,这对于新手也是非常有帮助的.Google做社区非常有一套,在中国有专门的一群人,会在第一时间把Google的开发者相关的进展翻译成中文. 另外,由于有Google背书,Ten

背景 一般在TX2上部署深度学习模型时,都是读取摄像头视频或传入视频文件进行推理,从视频中抽取帧进行目标检测等任务.对于大点的模型,推理的速度是赶不上摄像头或视频的帧率的,如果我们使用单线程进行处理,即读取一帧检测一帧,推理会堵塞视频的正常传输,表现出来就是摄像头视频有很大的延迟,如果是对实时性要求较高,这种延迟是难以接受的.因此,采用多线程的方法,将视频读取与深度学习推理放在两个线程里,互不影响,达到实时的效果. 实现方法 将摄像头的视频读取放入子线程,充当一个生产者的角色,将推理放入主线程,

引子 Nebula Graph 的技术总监在 09.24 - 09.30 期间同开源中国·高手问答的小伙伴们以「图数据库的设计和实践」为切入点展开讨论,包括:「图数据库的存储设计」.「图数据库的计算设计」.「图数据库的架构设计」等方面内容,本文整理于他和开源中国小伙伴对图数据库的讨论内容~ 嘉宾·陈恒介绍 陈恒,开源的分布式图数据库 Nebula Graph 技术总监,图数据库领域专家 & HBase Committer.北京邮电大学硕士,曾就职于蚂蚁金服.猿题库.网易等公司,一直从事基础设施相

本文用户记录黄埔学院学习的心得,并补充一些内容. 课程2:十行代码高效完成深度学习POC,主讲人为百度深度学习技术平台部:陈泽裕老师. 因为我是CV方向的,所以内容会往CV方向调整一下,有所筛检. 课程主要有以下三个方面的内容: 深度学习POC的基本流程 实用预训练模型应用工具快速验证 通用模型一键检测 十行代码完成工业级文本分类 自动化调参AutoDL Finetuner 一.深度学习POC的基本流程 1.1  深度学习发展历程 2006年,这一年多伦多大学的Geoffrey Hinton教授

深度学习Dropout技术分析 什么是Dropout? dropout是指在深度学习网络的训练过程中,对于神经网络单元,按照一定的概率将其暂时从网络中丢弃.注意是暂时,对于随机梯度下降来说,由于是随机丢弃,故而每一个mini-batch都在训练不同的网络.dropout是CNN中防止过拟合提高效果的一个大杀器,但对于其为何有效,却众说纷纭.在下读到两篇代表性的论文,代表两种不同的观点,特此分享给大家. 从神经网络的难题出发,一步一步引出dropout为何有效的解释.大规模的神经网络有两个缺点:

PaddlePaddle会和Python一样流行吗? 深度学习引擎最近经历了开源热.2013年Caffe开源,很快成为了深度学习在图像处理中的主要框架,但那时候的开源框架还不多.随着越来越多的开发者开始关注人工智能,AI 巨头们纷纷选择了开源的道路:2015年9月Facebook开源了用于在Torch上更快速地训练神经网络的模块,11月Google开源 TensorFlow,2016年1月微软开源CNTK.最近,百度也宣布开源深度学习引擎 PaddlePaddle. 在这场深度学习的框架之争中,

现在深度学习在机器学习领域是一个很热的概念,不过经过各种媒体的转载播报,这个概念也逐渐变得有些神话的感觉:例如,人们可能认为,深度学习是一种能够模拟出人脑的神经结构的机器学习方式,从而能够让计算机具有人一样的智慧:而这样一种技术在将来无疑是前景无限的.那么深度学习本质上又是一种什么样的技术呢? 深度学习是什么 深度学习是机器学习领域中对模式(声音.图像等等)进行建模的一种方法,它也是一种基于统计的概率模型.在对各种模式进行建模之后,便可以对各种模式进行识别了,例如待建模的模式是声音的话,那么这种

SpeeDO —— 并行深度学习系统   摘要: 最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练, ...     最近,AlphaGo又带起了一波深度学习的热潮.深度学习在很多领域都大幅提高了模型的精度,使得很多以前在实验室中的技术得以运用到日常的生活之中.然而,大多数深度学习网络非常复杂,需要大量的训练样本进行训练,很多网络需要一次训练