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人工智能開發(fā)者

共筑開放AI生態(tài)：ONNX標(biāo)準(zhǔn)得到華為、英特爾等更多廠商支持

華為、英特爾、高通等廠商宣布支持ONNX

汪思穎
10月11日 10:52

ONNX 框架深度學(xué)習(xí)Facebook
人工智能開發(fā)者

分分鐘帶你殺入Kaggle Top 1%

雖然關(guān)于kaggle比賽的經(jīng)驗分享已足夠多，但這篇一定不要錯過。

汪思穎
10月10日 15:31

kaggle 經(jīng)驗
人工智能開發(fā)者

如何用 MOOC 組合掌握機器學(xué)習(xí)？

今天學(xué)習(xí)不努力，明天努力找工作。

AI研習(xí)社
10月09日 10:05
人工智能開發(fā)者

機器學(xué)習(xí)之確定最佳聚類數(shù)目的10種方法

在聚類分析時如何確定最佳聚類數(shù)目？

汪思穎
10月06日 16:25

機器學(xué)習(xí)聚類分析
人工智能開發(fā)者

Theano停止更新之后，開發(fā)者們怎么說？

研究者不能始終抱著一個大腿，要與時俱進。

汪思穎
10月03日 15:04

theano 框架
人工智能開發(fā)者

模式識別與機器學(xué)習(xí)第一講（下）

本文主要涉及到一些概率論的內(nèi)容。

汪思穎
09月30日 17:48

模式識別與機器學(xué)習(xí)概率性隨機變量
人工智能開發(fā)者

模式識別與機器學(xué)習(xí)第一講（上）

本文主要涉及機器學(xué)習(xí)的分類，以及一些基礎(chǔ)定義，如誤差函數(shù)、正則化等。

汪思穎
09月30日 17:37

回歸分類誤差函數(shù)正則化
人工智能開發(fā)者

Kaggle機器學(xué)習(xí)之模型融合（stacking）心得

本文適用于被stacking折磨的死去活來的新手

汪思穎
09月29日 19:22

機器學(xué)習(xí)模型融合 stacking Kaggle
人工智能開發(fā)者

如何利用微信監(jiān)管你的TF訓(xùn)練

TensorFlow新玩法，利用微信來監(jiān)管你的訓(xùn)練

汪思穎
09月28日 14:57

微信 TensorFlow 訓(xùn)練模型
人工智能開發(fā)者

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播的數(shù)學(xué)原理

反向傳播最近爭議這么大，數(shù)學(xué)原理是什么呢？

AI研習(xí)社
09月27日 17:20

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)反向傳播
人工智能開發(fā)者

遷移學(xué)習(xí)怎么做？遷移成分分析 (TCA) 方法簡介

以我最喜愛的楊強老師的代表性方法 TCA 為主題。

AI研習(xí)社
09月27日 17:07

遷移學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)
人工智能開發(fā)者

深度學(xué)習(xí)要另起爐灶，徹底拋棄反向傳播？

雷鋒網(wǎng)按：本文原作者 SIY.Z，本文整理自作者在知乎《如何看待 Geoffrey Hinton 的言論，深度學(xué)習(xí)要另起爐灶，徹底拋棄反向傳播？》問題下的回答。

AI研習(xí)社
09月27日 16:39

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工智能開發(fā)者

深度學(xué)習(xí)如何入門？

本文是針對初學(xué)者，高手可以無視。

AI研習(xí)社
09月27日 16:06

深度學(xué)習(xí)激活函數(shù)
人工智能開發(fā)者

微軟Ignite2017大會探秘，Azure機器學(xué)習(xí)三大工具正式發(fā)布

微軟針對AI開發(fā)者發(fā)布了三個主要的新工具：Azure機器學(xué)習(xí)實驗服務(wù)、Azure機器學(xué)習(xí)工作臺和Azure機器學(xué)習(xí)模型管理服務(wù)。

汪思穎
09月27日 09:26

微軟機器學(xué)習(xí)Azure AI
人工智能開發(fā)者

英偉達發(fā)布TensorRT 3可編程推理加速器，比起CPU能實現(xiàn)高達40倍吞吐率

北京時間9月26日，在英偉達GPU技術(shù)峰會上，英偉達創(chuàng)始人兼CEO黃仁勛正式發(fā)布TensorRT 3 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理加速器

汪思穎
09月26日 16:13

英偉達 TensorRT TensorRT 3 深度學(xué)習(xí)

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