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詳述機器學習最熱門的語言是什么？
應該掌握哪門編程語言，才能獲得機器學習或數(shù)據(jù)科學的工作機會呢？這是一個銀彈的問題。許多論壇都在辯論這個問題。我會在本文中提供自己的答案，并解釋原因，但是我們要先來查看一些數(shù)據(jù)。畢竟，機器學習和數(shù)
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通過對比深度學習各大框架的優(yōu)缺點尋找最優(yōu)
開源的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個性化方案提供先進的機器學習和人工智能的能力。那么如何決定哪個開源框架最適合你呢？本文試圖通過對比深度學習各大框架的優(yōu)缺點，從而為各位讀者
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英特爾發(fā)布人工智能全棧解決方案,促進人工智能和實體經(jīng)濟深度融合
在如今人工智能快速發(fā)展的背景下，線下的實體經(jīng)濟受到了不曉得沖擊，我們善于利用數(shù)據(jù)展開想象，，以人工智能等技術(shù)去實現(xiàn)源自海量數(shù)據(jù)的創(chuàng)新，解決現(xiàn)實挑戰(zhàn)。為此英特爾提供了端到端的、業(yè)界領(lǐng)先的人工智
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用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測臉部關(guān)鍵點之訓練專項網(wǎng)絡教程
訓練專項網(wǎng)絡 還記得我們在開始時丟棄的70％的培訓數(shù)據(jù)嗎？結(jié)果表明，如果我們想在Kaggle排行榜上獲得一個有競爭力的得分，這是一個很糟糕的主意。在70％的數(shù)據(jù)和挑戰(zhàn)的測試集中，我們的模
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測臉部關(guān)鍵點的教程之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練與數(shù)據(jù)擴充
上一次我們用了單隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡，效果還可以改善，這一次就使用CNN。 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 上圖演示了卷積操作 LeNet-5式的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，是計算機視覺領(lǐng)域近期取得
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用Pybrain庫進行神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)擬合的主要步驟
Pybrain號稱最好用的Python神經(jīng)網(wǎng)絡庫。其實Scikit-Learn號稱Python上最好用的機器學習庫，但是它偏偏就沒有神經(jīng)網(wǎng)絡這塊，所以就與我無緣了。 之前也看過一些提到N
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TensorFlow實戰(zhàn)之深度學習框架的對比
Google近日發(fā)布了TensorFlow 1.0候選版，這第一個穩(wěn)定版將是深度學習框架發(fā)展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFl
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測臉部關(guān)鍵點的教程之兩個重要參數(shù)：學習率，學習動量
Pybrain號稱最好用的Python神經(jīng)網(wǎng)絡庫。其實Scikit-Learn號稱Python上最好用的機器學習庫，但是它偏偏就沒有神經(jīng)網(wǎng)絡這塊，所以就與我無緣了。 之前也看過一些提到N
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5大關(guān)鍵汽車技術(shù),或成為未來10年的主流技術(shù)
未來總有一個趨勢，不管是制造行業(yè)，還是手機領(lǐng)域，更或者是汽車行業(yè)，他們都會有幾種關(guān)鍵技術(shù)可以預見未來發(fā)展。今天我們就來討論一下，未來十年中，有幾大關(guān)鍵技術(shù)會是汽車行業(yè)的主流技術(shù)。 &
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基于nolear建立的ConvNet體系結(jié)構(gòu)并用它去訓練一個特征提取器
摘要：本文展示了如何基于nolearn使用一些卷積層和池化層來建立一個簡單的ConvNet體系結(jié)構(gòu)，以及如何使用ConvNet去訓練一個特征提取器，然后在使用如SVM、LogisTIc回歸等不同
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人工智能熱潮不斷,機器學習成谷歌蘋果業(yè)績必爭之地
現(xiàn)在人工智能是各大行業(yè)的技術(shù)寵兒，不少的巨頭紛紛入局，創(chuàng)業(yè)者也是只增不減，在這股大浪潮下機器學習成為了關(guān)鍵點。 關(guān)于科技行業(yè)，我最喜歡的一件事就是，科技從大公司的高端產(chǎn)品向廉價產(chǎn)
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經(jīng)過Python和Tensorflow處理的神經(jīng)網(wǎng)絡模型詳解
最近在嘗試將所有的機器學習與深度學習的模型用Python來實現(xiàn)，大致的學習思路如下： 分類器 回歸與預測 時間序列 所有的模型先用 Python語言實現(xiàn)，然后用T
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由Python算法編程來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡設計理論
一、多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡由三部分組成：輸出層、隱藏層、輸出層，每層由單元組成； 輸入層由訓練集的實例特征向量傳入，經(jīng)過連接結(jié)點的權(quán)重傳入下一層，前一層的輸出是下一層的輸
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DSP48E2 Slice 上優(yōu)化 INT8 深度學習運算分析
賽靈思 INT8 優(yōu)化為深度學習推斷提供了性能最佳、能效最高的計算技術(shù)。賽靈思的集成式 DSP 架構(gòu)與其他 FPGA DSP 架構(gòu)相比，在INT8 深度學習運算上能實現(xiàn) 1.75 倍的解決方案級
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警用機器人市場前景樂觀,普及商用還有兩座大山
人工智能的火熱程度蔓延到了機器人領(lǐng)域。機器人在中國市場上存在著巨大的發(fā)展空間，各種機器人奔涌而出，各行業(yè)都均有涉及，警用機器人的使用也在不斷地提高。 近年來，在人工智能與機器人技
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