更多深度文章,请关注云计算频道: https://yq.aliyun.com/cloud 基于图卷积网络的图深度学习 先简单回顾一下,深度学习到底干成功了哪些事情! 深度学习近些年在语音识别,图片识别,自然语音处理等领域可谓是屡建奇功.ImageNet:是一个计算机视觉系统识别项目, 是目前世界上图像识别最大的数据库,并且被业界熟知. 我们先回顾一下,没有大数据支撑的欧式深度学习技术.对于一个字母"Z"的识别,我们通常是建立一个2D网格(点阵),如果将其中的点连接起来,定义这样的连接方

一. LSTM网络原理 1.1 要点介绍 LSTM网络用来处理带"序列"(sequence)性质的数据.比如时间序列的数据,像每天的股价走势情况,机械振动信号的时域波形,以及类似于自然语言这种本身带有顺序性质的由有序单词组合的数据.  LSTM本身不是一个独立存在的网络结构,只是整个神经网络的一部分,即由LSTM结构取代原始网络中的隐层单元部分.  LSTM网络具有"记忆性".其原因在于不同"时间点"之间的网络存在连接,而不是单个时间点处的网络存

   [51CTO.com原创稿件]在万物智能互联时代,数以亿计的智能互联设备及其产生的数据洪流带来了产业的数字化变革.越来越多的企业希望借助机器学习与深度学习,从海量数据中获取切实可行的洞察以指导企业决策.创造更多价值.借助计算.存储和网络等基础设施的优势,英特尔在数据分析与人工智能领域深耕已久,并通过与合作伙伴的合作,给用户提供了端到端的软硬件全平台解决方案.近期,由O'Reilly Media和Cloudera联合举办的Strata Data Conference大会在京召开.期间,笔者受

AI早期成就,相对朴素形式化环境,不要求世界知识.如IBM深蓝(Deep Blue)国际象棋系统,1997,击败世界冠军Garry Kasparov(Hsu,2002).国际象棋,简单领域,64个位置,严格限制方式移动32个棋子.可由简短.完全形式化规则列表描述,容易事先准备.抽象.形式化,是人类最困难脑力任务,但计算机最容易.早期打败人类最好象棋选手,最近识别对象.语音任务达到人类平均水平.日常生活需要世界巨量知识,主观.直观,很难形式化表达.计算机智能需要获取同样知识.关键挑战,非形式化知识

更多深度文章,请关注云计算频道:https://yq.aliyun.com/cloud 请收下这份关于人工智能的根目录--博客整理系列(一) 关于数据科学的那些事--博客整理系列(二) 机器学习必备手册--博客整理系列(三) 扩展眼界的都在这--博客整理系列(四) 深度学习必备手册--博客整理系列(六) 深度学习的概念源于人工神经网络的研究,如果追溯深度学习的概念还是要回到2006年Hinton那篇论文,基于深信度网(DNB)提出非监督贪心逐层训练算法,未解决深层结构相关的优化难题出现的论文.

雷锋网编者按:万众瞩目的2017年ICLR 于今天在法国召开.该大会是Yann LeCun .Yoshua Bengio 等几位行业顶级专家于2013年发起.别看它历史不长,影响力却不小,如今已成为深度学习领域一个至关重要的学术盛事. 据雷锋网消息,ICLR论文评选结果于今日新鲜出炉.经过列为评委的火眼金睛,在507份论文中共有15篇论文成功进入口头展示阶段,181篇进入海报展示阶段.                                除了这些被选入ICLR 2017的论文,还有三篇

去年开始,工作中需要做许多有关 AI 科普的事情.很长时间里一直在想,该如何给一个没有 CS 背景的人讲解什么是深度学习,以便让一个非技术的投资人.企业管理者.行业专家.媒体记者乃至普通大众明白深度学习为什么会特别有效,理解 AI 是如何帮助人们解决具体问题的.中间经由 Quora 一篇简短回答的启发,大致形成了用水流脉络来比拟神经网络的想法.曾经在面向银行界.教育界.投资界人士的演讲中,尝试过基于这个比喻的讲解方法,效果很不错.慢慢就形成了这样一篇文章,最近也被收进了李开复和我合著的科普书<人

2.5神经网络的理论和算法 前面一节,你已经了解了使用机器学习进行数据分析的一般流程.这一节,我们会介绍神经网络的理论及算法(神经网络是机器学习众多方法之一),为接下来的深度学习内容做铺垫. 虽然我们只是轻描淡写地说 "神经网络",它们的历史其实极其悠久.首个公开的神经网络算法名为"感知器(Perceptron)",这篇名为"The perceptron: A perceiving and Recognizing Automaton (Project Pa

今年夏天,雷锋网将在深圳举办"全球人工智能与机器人创新大会"(GAIR),在本次大会上,我们将发布"人工智能与机器人Top25创新企业榜",慧眼科技是我们重点关注的公司之一.今天,我们邀请到慧眼科技研发总监李汉曦,为我们带来深度学习与计算机视觉方面的内容分享.雷锋网雷锋网(公众号:雷锋网) 嘉宾介绍:李汉曦,慧眼科技研发总监,澳大利亚国立大学博士:曾任澳大利亚国家信息通信公司(NICTA)任高级研究员:人脸识别,物体检测,物体跟踪.深度学习方面的专家,在TPAMI,