2016年被称为人工智能的元年,2017年是人能智能应用的元年:深度学习技术和应用取得飞速发展:深度学习在互联网教育场景也得到广泛应用.本文主要介绍机器学习及深度学习之定义及基本概念.相关网络结构等. 本文主要内容包括机器学习的定义及组成分类.深度学习的定义.深度学习和机器学习的区别.神经网络基本概念及基本结构.深度学习的相关核心概念(基本假设.数据集.表示.泛化.容量.优化.超参数.误差.欠拟合.过拟合.正则化).两种典型深度网络结构(CNN.RNN)基本介绍. 引言 人工智能究竟能够做什么?

      首页 视界智尚 算法技术 每日技术 来打我呀 注册     实时SLAM的未来及与深度学习的比较 The Future of Real-Time SLAM and “Deep Learning vs SLAM”   Last month’s International Conference of Computer Vision (ICCV) was full of Deep Learning techniques, but before we declare an all-out C

博客转载自:https://blog.csdn.net/u010821666/article/details/78793225 原文标题:深度学习结合SLAM的研究思路/成果整理之 1. 深度学习跟SLAM的结合点 深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下. 1.1 深度学习结合SLAM的三个方向 用深度学习方法替换传统SLAM中的一个/几个模块 特征提取,特征匹配,提高特征点稳定性,提取点线面等不同层级的特征点. 深度估计 位姿估计 重定位 其

深度学习在美团配送 ETA 预估中的探索与实践 比前一版本有改进:   基泽 周越 显杰 阅读数:32952019 年 4 月 20 日   1. 背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,

1.背景 ETA(Estimated Time of Arrival,“预计送达时间”),即用户下单后,配送人员在多长时间内将外卖送达到用户手中.送达时间预测的结果,将会以”预计送达时间”的形式,展现在用户的客户端页面上,是配送系统中非常重要的参数,直接影响了用户的下单意愿.运力调度.骑手考核,进而影响配送系统整体成本和用户体验. 对于整个配送系统而言,ETA既是配送系统的入口和全局约束,又是系统的调节中枢.具体体现在: ETA在用户下单时刻就需要被展现,这个预估时长继而会贯穿整个订单生命周期,

1.导读 驾车导航是数字地图的核心用户场景,用户在进行导航规划时,高德地图会提供给用户3条路线选择,由用户根据自身情况来决定按照哪条路线行驶. 同时各路线的ETA(estimated time of arrival,预估到达时间)会直接显示给用户,这是用户关心的核心点之一.用户给定起点和终点后,我们的任务是预测起终点的ETA,ETA的准确率越高,给用户带来的出行体验越好. 2.基于深度学习模型的探索和实践 2.1模型选择 传统机器学习模型在ETA中,比较常用的有线性回归.RF(随机森林).GBD

深度学习调用TensorFlow.PyTorch等框架 一．开发目标目标 提供统一接口的库,它可以从C++和Python中的多个框架中运行深度学习模型.欧米诺使研究人员能够在自己选择的框架内轻松建立模型,同时也简化了这些模型的产品离子化. 支持TensorFlow.PyTorch.TorchScript和Keras等深度学习框架. 使用一个API从任何支持的框架运行模型,运行TensorFlow模型看起来就像运行PyTorch模型. x = np.array([1, 2, 3, 4]) y =

[源码解析] 深度学习流水线并行之PopeDream(1)--- Profile阶段 目录 [源码解析] 深度学习流水线并行之PopeDream(1)--- Profile阶段 0x00 摘要 0x01 概述 1.1 前文回顾 1.2 目前问题 1.2.1 数据并行 1.2.2 模型并行 1.2.3 Gpipe 0x02 论文 2.1 方案概述 2.1.1 并行方式 2.1.2 1F1B 0x03 流水线 3.1 流水线改进 3.2 挑战 3.4 流水线划分算法 3.5 Profile 0x04

最近在学深度学习相关的东西,在网上搜集到了一些不错的资料,现在汇总一下: Free Online Books  by Yoshua Bengio, Ian Goodfellow and Aaron Courville Neural Networks and Deep Learning42 by Michael Nielsen Deep Learning27 by Microsoft Research Deep Learning Tutorial23 by LISA lab, University

去年11月,一篇名为<Playing Atari with Deep Reinforcement Learning>的文章被初创人工智能公司DeepMind的员工上传到了arXiv网站.两个月之后,谷歌花了500万欧元买下了DeepMind公司,而人们对这个公司的了解仅限于这篇文章.近日,Tartu大学计算机科学系计算神经学小组的学者在robohub网站发表文章,阐述了他们对DeepMind人工智能算法的复现. 在arXiv发表的原始论文中,描述了一个单个的网络,它能够自我学习从而自动的玩一些

验证码是根据随机字符生成一幅图片,然后在图片中加入干扰象素,用户必须手动填入,防止有人利用机器人自动批量注册.灌水.发垃圾广告等等 . 验证码的作用是验证用户是真人还是机器人:设计理念是对人友好,对机器难. 上图是常见的字符验证码,还有一些验证码使用提问的方式. 我们先来看看破解验证码的几种方式: 人力打码(基本上,打码任务都是大型网站的验证码,用于自动化注册等等) 找到能过验证码的漏洞 最后一种是字符识别,这是本帖的关注点 我上网查了查,用Tesseract OCR.OpenCV等等其它方法都

http://www.csdn.net/article/2015-03-24/2824301 近200篇机器学习&深度学习资料分享(含各种文档,视频,源码等) http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm

本文为微信公众号[深度学习大讲堂]特约稿,转载请注明出处 虚拟框架杀入 从发现问题到解决问题 半年前的这时候,暑假,我在SIAT MMLAB实习. 看着同事一会儿跑Torch,一会儿跑MXNet,一会儿跑Theano. SIAT的服务器一般是不给sudo权限的,我看着同事挣扎在编译这一坨框架的海洋中,开始思考: 是否可以写一个框架: import xx.tensorflow as tensorflow import xx.mxnet as mxnet import xx.theano as th

python有多混乱我就不多说了.这个混论不仅是指整个python市场混乱,更混乱的还有python的各种附加依赖包.为了一劳永逸解决python的各种依赖包对深度学习造成的影响,本文中采用python的发行版Anaconda. Step1 安装Anaconda 这里不建议使用python3.4以后的Anaconda版本,因为太新的版本(python3.5)不支持python/matlab混合编程.所以为了以后方便,建议使用python2.7的Anaconda版本.Anaconda安装完成后,n

这两天为了搭载深度学习的Python架构花了不少功夫,但是Theano对Python以及nunpy的版本都有限制,所以只能选用版本较新的python和nunpy以确保不过时.但是最新版Python和最新版numpy有点不完善,很多安装步骤都要在命令行里完成,所以花了我很多时间,为了祭奠我安装numpy逝去的青春,特写此日志,确保以后的青春不再逝去.    先说说python的安装,我是64位windows系统.所以选用的是https://www.python.org/downloads/rele

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 1) 机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料(Chapter 2) <机器学习&&深度学习> 视频课程资源

编者按:Quora 上有网友提问:自学机器学习技术,你有哪些建议?(What are your recommendations for self-studying machine learning),Yann LeCun 在该提问下做了解答.本文由雷锋网(公众号:雷锋网)根据 LeCun 的回答整理而来,原文链接:http://www.leiphone.com/news/201611/cWf2B23wdy6XLa21.html 在网上有很多关于 Machine Learning 的材料.教程和视

雷锋网 - 2016 | 人工智能在深度学习领域的前世今生(原文链接) Deep Learning - DL,深度学习是机器学习的一种. 深度学习最重要的作用:表示学习 深度学习实践的四个关键要素 计算能力 算法 数据 应用场景 卷积神经网络(CNN) 最著名的深度学习模型. 参考: :

转载:https://www.oschina.net/news/79500/57-most-popular-deep-learning-project-at-github GitHub 上 57 款最流行的开源深度学习项目 本文整理了 GitHub 上最流行的 57 款深度学习项目(按 stars 排名).最后更新:2016.08.09 1.TensorFlow 使用数据流图计算可扩展机器学习问题 TensorFlow 是谷歌的第二代机器学习系统,按照谷歌所说,在某些基准测试中,TensorFl

angular指令深度学习-过滤器 limitTo ... <body ng-app="app" > <div ng-controller="myCtr"> {{data|limitTo:2:1}} <!-- 第一个参数表示截取几位,第二个参数表示从第几位截取 --> ... angular.module("app", []) .controller("myCtr", ["$sco