近日，在深度學習領域出現了一場熱烈的爭論。這一切都要從Jeff Leek在Simply Stats上發表了一篇題為 《數據量不夠大，別玩深度學習》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文開始。作者Jeff Leek在這篇博文中指出，當樣本數據集很小時(這種情況在生物信息領域很常見)，即使有一
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深度學習
2016 年已經過去，BEEVA Labs 數據分析師 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上發表了一篇文章，盤點了目前最流行的深度學習框架。為什么要做這一個盤點呢?他寫道：「我常聽到人們談論深度學習——我該從哪里開始呢?TensorFlow 是現在最流行的吧?我聽說 Caffe 很常用，但會不會太難了?在 BEEVA Lab
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長程駕駛運輸環境單純、運輸時間長，很容易因疲勞駕駛影響行車安全。 在這樣的情況之下，最快實現自動駕駛的場域，將會是商用貨車的物流應用。
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更新幾個面試被問到或者聯想出來的問題，后面有時間回答 SGD 中 S(stochastic)代表什么 個人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch 監督學習/遷移學習/半監督學習/弱監督學習/非監督學習? 本筆記主要問題來自以下兩個問題，后續會加上我自己面試過程中遇到的問題。 深度學習相關的職位面試時一般會問什么?會問一些傳統的機器學習算法嗎? 如果你是面試官，你怎么去判斷一個面試者的深度學習水平? 以下問題來自@Naiyan Wang C
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在一個正常運作的資本主義經濟環境，一家具創新能量的公司會協助開創新市場，對新技術或產品開發大舉投資，因而擊敗競爭對手或將之逼到墻角，并從中創造獲利，這在當前科技產業中若要找到范本，NVIDIA無疑當之無愧，因NVIDIA不僅協助開創將加速運算導入全球數據中心的新市場，如今也正借此為公司創造獲利，并掌握相當先進的前瞻技術，因而有助NVIDIA在可預見的未來于這塊市場站穩腳步。
根據The Next Platform網站報導，NVIDIA借由在其數據中心產品線中推出Tesla加速器產品線，充分有助該
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NVIDIA 深度學習
由創新工場、搜狗和今日頭條聯合宣布發起的 AI Challenger 挑戰賽，在今年的比賽時間為 9 月 4 日至 12 月 3 日，每雙周評出周冠軍，每個賽題中效果突出的團隊還將進行答辯，角逐總冠軍。目前，報名者已超過 1000 名，參賽隊伍超過 500 支，其中很多人來自國內外 AI 實力強勁的高校、公司和機構，不乏過去各類比賽的獲獎者，比如 ImageNet 兩項任務冠軍、天池阿里移動推薦算法大賽冠軍以及 Kaggle 大賽的眾多優勝者。
隨著以 30 萬張圖片為基礎的計算機視覺賽道數據集
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人工智能是人類一個非常美好的夢想，跟星際漫游和長生不老一樣。我們想制造出一種機器，使得它跟人一樣具有一定的對外界事物感知能力，比如看見世界。 在上世紀50年代，數學家圖靈提出判斷機器是否具有人工智能的標準：圖靈測試。即把機器放在一個房間，人類測試員在另一個房間，人跟機器聊天，測試員事先不知道另一房間里是人還是機器 。經過聊天，如果測試員不能確定跟他聊天的是人還是機器的話，那么圖靈測試就通過了，也就是說這個機器具有與人一樣的感知能力。 但是從圖靈測試提出來開始到本世紀初，50多年時間有無數
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深度學習 計算機視覺
Project Brainwave是微軟的一套深度學習加速平臺，主要面向實時人工智能應用。其在基于云端的深度學習模型的性能和擴展性上實現了一項重大的飛躍。
這并不是我們首次聽到它的名字，因為微軟去年時就曾多次提及。在Hot Chips 2017大會上，微軟披露了Project Brainwave的更多實質性細節。微軟解釋了近年為Project Brainwave平臺推出的FPGA(現場課編程門陣列)基礎設施、并結合了神經網絡處理單元。如果說過去幾十年的主題是開發通用C
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微軟 深度學習
全球領先的信息技術研究和顧問公司Gartner發布了2017年新興科技技術成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各類新興科技技術揭示出未來五到十年內可以幫助各企業在數字經濟時代中生存并繁榮發展的三大顯著趨勢。 這三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數字平臺(digital plat
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機器學習 深度學習
摘 要： 無人機的廣泛運用，在給人們帶來便利的同時，也引發了不良影響。比如，無人機飛入禁飛區引發安全問題，由于不正當的使用侵犯公民的隱私等，因此需要構建一個無人機警察系統，對無人機實施監控，遏制亂飛現象。采用傳統的識別方法，靈活性不足，精度也不夠高。為此提出一種基于深度學習的無人機識別算法，通過訓練一個基于卷積神經網絡(CNNs)的學習網絡，得出一個高效的識別模型，實現無人機和非無人機間的分類。模型的測試結果表明，該方法具有較高的識別率。 關鍵詞： 深度學習;無人機;視
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IBM Research宣布深度學習演算法出現新的突破，IBM新的分布式深度學習(DDL)軟件讓每個添加的處理器之間實現線性加速比(linear speedup)，該開發旨在為添加到IBM DDL演算法的每個服務器實現類似的加速效能。
據EETimes報導，IBM加速認知基礎設施部門主管Hillman Hunter認為，研究目標是將深度學習培訓的等待時間從幾天或幾小時，縮短到幾分鐘或幾秒鐘。
Hunter發文描述這項開發成果，是最受歡迎的深度學習框架擴展到服務器中的多個GPU，而不是使用G
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IBM 深度學習
近日，前百度首席科學家吳恩達在其Twitter上發布重磅消息稱，deeplearning.ai課程正式登錄Cousera。此外，吳恩達還同時在Medium發布博文介紹了這套課程。
此消息意味著，從百度離職后，吳恩達所創立deeplearning.ai一直專注于深度學習入門課程的開發。吳恩達表示，deeplearning.ai立志于擴散AI知識，向全世界普及深度學習知識。
該套課程一共五門，組成了Cousera上的全新深度學習專業(specialization)。用戶可通過該課程學習到深度學
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有許多公司已經認識到了AI所具有的巨大潛力，還研發出了強大的芯片，以期獲得AI的廣泛應用。
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IBM一直在努力促使計算機變得更智能化、更人性化。本周該公司宣布，已經開發出一種技術，可以大幅縮短處理海量數據并得出有用結論的時間。
IBM使用的“深度學習”技術是人工智能(AI)的一個分支，可模仿人腦的工作原理。它也是微軟、Facebook、亞馬遜和谷歌的重大關注焦點。
IBM的目標是將深度學習系統消化數據所需要的時間從數天縮短到數小時。IBM研究所的IBM研究員和系統加速及記憶主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)說，這些改進可以幫助放射
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深度學習是一項龐大又復雜的工程，在建立深度學習模型時，走進死胡同被迫從頭再來似乎是常事。 近日，Semantics3網站的聯合創始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發表了一篇文章，講述了程序員在解決深度學習問題時的應該自問的五個問題。 Semantics3是一家2012年成立的數據科學初創公司，它創建了一個數據庫，跟蹤產品在網上的銷售過程，為零售商提供數據。對于Govind Chandrasekhar寫的這篇文章如下： 研究數據科學是一件悲喜交加的事情。喜
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