Python编程深度学习计算库之numpy

numpy是python下的计算库，被非常广泛地应用，尤其是近来的深度学习的推广。在这篇文章中，将会介绍使用numpy进行一些最为基础的计算。 numpy vs scip

Python编程深度学习绘图库之matplotlib

matplotlib是python的一个开源的2d绘图库，它的原作者是john d. hunter，因为在设计上借鉴了matlab，所以成为matplotlib。和pill

机器深度学习二分类电影的情感问题

二分类问题可能是应用最广泛的机器学习问题。今天我们将学习根据电影评论的文字内容将其划分为正面或负面。一、数据集来源我们使用的是imdb数据集，它包含来自互联网电影数据库（imdb）的50000条严重两

深度学习详解之初试机器学习

机器学习可应用在各个方面，本篇将在系统性进入机器学习方向前，初步认识机器学习，利用线性回归预测波士顿房价；原理简介利用线性回归最简单的形式预测房价，只需要把它当做是一次线性函数y=kx+b即可。我要做

深度学习tensorflow基础mnist

软件架构mnist数据集的识别使用了两个非常小的网络来实现，第一个是最简单的全连接网络，第二个是卷积网络，mnist数据集是入门数据集，所以不需要进行图像增强，或者用生成器读入内存，直接使用简单的fi

深度学习遇上物理学：分析星系团 解码基本粒子

当你向Facebook上传了一张你朋友的照片后，这张照片就进入了一个复杂的幕后处理过程。算法迅速行动并分析照片的每一个像素，直到将朋友的名字和这张照片匹配起来。这类型的前沿技术也被用在了自动驾驶汽车上

地平线余凯：人工智能未来发展方向是深度学习+贝叶斯网络

百度IDL创立者、地平线机器人技术创始人及CEO余凯 新浪科技摄新浪科技 李根这是余凯宣布创业后第二次参加亚布力中国企业家论坛。这一次，这位人工智能方面的专家最大的感受是：整个投资界和企业界对人工智能

押注AI 明年英特尔或将推出深度学习芯片

据techtimes报道，英特尔即将推出新的处理器产品，会在2017年铺开一系列的人工智能专属芯片，新的芯片将会作为常规计算机处理器的协同处理器。英特尔希望提前为一系列将会使用人工智能的应用和网络服务

是什么让深度学习再次崛起并超越人类?

作者潘争，格灵深瞳计算机视觉工程师，清华大学自动化系博士，师从智能技术与系统国家重点实验室副主任张长水。深度学习(Deep Learning)这个词最近借着AlphaGO与李世石的人机大战又火了一把。

2018年的人工智能和深度学习将会如何发展？

随着我们的日常生活与各种各样的技术越来越紧密地交织在一起，有时候，似乎未来已经到来。然而，技术仍在不断发展，人工智能（AI）已经占据了这一领域的中心地位。在许多前进力量的支持下，人工智能继续激发公众对

NVIDIA深度学习学院进入中国，帮助企业培训AI人才

NVIDIA今日在北京举办GTC技术大会。大会期间，NVIDIA深度学习学院（以下简称DLI）宣布正式进军中国，与丽台科技（Leadtek）等中国公司合作，推出在线培训与讲师指导的线下研讨会，为人工智

人工智能、机器学习和深度学习三者的关系与应用

有人说，人工智能（AI）是未来，人工智能是科幻，人工智能也是我们日常生活中的一部分。这些评价可以说都是正确的，就看你指的是哪一种人工智能。今年早些时候，Google DeepMind的AlphaGo打

深度学习这个大招放到VR上会是什么样的？

airuoxuan随着谷歌人工智能AlphaGo与李世石的五局人机大战落下帷幕，阿法狗最终以4：1大比分战神李世石，人们对于阿法狗的好奇心被推向了高潮。阿法狗也将深度学习神经网络即DNN的强大能力展示

一直被喷不实用的超算 在深度学习时代会改变吗？

在中学课本里，我们都学到过“超级计算机”这个概念，在印象里它通常和神州五号、航空母舰等等高科技设备出现在同一个章节，属于国家科研能力的体现，更是在国际科技战备的赛点。现在这么多

知识核 DeepLearning 第一期 深度学习的几度兴衰

深度学习(Deep Learning)，又名深度神经网络，前身是一只感知机。生于达特茅斯会议次年的ta，注定与人工智能有着不解之缘。人工智能中的各种机器学习方法，从初期的符号学习到后来统计学习再

Dlib+OpenCV深度学习人脸识别的方法示例

前言 人脸识别在lwf(labeled faces in the wild)数据集上人脸识别率现在已经99.7%以上，这个识别率确实非常高了，但是真实的环境中的准确率有多

深度学习中的数据预处理之中心化（零均值化）与标准化（归一化）

在机器学习回归问题，以及训练神经网络过程中，通常需要对原始数据进行中心化（零均值化）与标准化（归一化）预处理。目的：通过中心化和标准化处理，最终得到均值为0，标准差为1的服从标准正态分布的数据。原理：      中心化（又叫零均值化）：是指变量减去它的均值。其实就是一个平移的过程，平移后所有数据的中...