深度学习的流行，本质原因都是人们对算力的追求。近日，MIT却发出警告：深度学习正在接近计算极限，必须转变现有技术「大幅」提高计算效率。根据麻省理工学院，安德伍德国际学院和巴西利亚大学的研究人员的说法，他们在最近的一项研究中发现，深度学习的进展「非常依赖」计

本书由Keras之父、现任Google人工智能研究员的弗朗索瓦肖莱执笔，详尽介绍了用Python和Keras进行深度学习的探索实践，涉及计算机视觉、自然语言处理、生成式模型等应用。书中包含30多个代码示例，步骤讲解详细透彻。由于本书立足于人工智能的可达性和

过去的十年里，深度学习助推了多个领域的最新发展。Deepmind在蛋白质折叠预测上的首次惊艳亮相，以及斯坦福大学学生研究蛋白质复合体结合的项目，都是使用深度学习进行细微研究的例子。然而不止于此，深度学习的应用已经蔓延到了浩瀚宇宙之中。本文将从机器学习和基础

本分享为脑机学习者Rose整理发表于公众号：脑机接口社区.QQ交流群：903290195. 延世大学和洛桑联邦理工学院的研究团队最近开发了一种新的技术，可以通过分析图像中的人脸和上下文特征来识别情绪。他们在arXiv上预先发表的一篇论文中介绍并概述了他们基

学习图像识别处理，想在数据分析竞赛中取得较高的排名，看了《深度学习技术图像处理入门》电子书，一边看电子书一边做标记，对配套的代码也做了测试，收获颇多。从机器学习、图像处理的基本概念入手，逐步阐述深度学习图像处理技术的基本原理以及简单的实现。学习理论后做实验

TensorFlow是目前世界上最受欢迎的深度学习框架，主要应用于图像识别、语言理解、语音理解等领域方面。它具有快速、灵活并适合产品及大规模应用等特点。公司里的AI装维质检以及文本分析方面皆可通过TensorFlow实现。希望通过对本文的学习，大家对Ten

近年来，深度学习方法在物体跟踪领域有不少成功应用，并逐渐在性能上超越传统方法。本文对现有基于深度学习的目标跟踪算法进行了分类梳理。目前跟踪算法可以被分为产生式和判别式两大类别。并在后续跟踪中寻找预测分布中的响应峰值来定位目标的位置。这样的做法利用了图片本身

传统机器学习学到的是一系列设定好的指标的参数，指标如边缘信息、纹理信息等，给这些参数设定权重送入系统中训练，返回最优参数。传统机器学习适应各种数据量，尤其是数据量较小场景。当数据量到达某一程度时，传统机器学习的性能趋于稳定，此时输入再多数据，模型已经总体平

《21个项目玩转深度学习——基于TensorFlow的实践详解》以实践为导向，深入介绍了深度学习技术和TensorFlow框架编程内容。读者可以在自己动手实践的过程中找到学习的乐趣，了解算法和编程框架的细节，让学习深度学习算法和TensorFlow的过程变

我只有几千个标记的例子，所以我开始使用简单的经典机器学习建模方法，如TF-IDF上的Logistic回归，但这个模型通常适用于长文档的文本分类。通常，大数据集进行深度学习以避免过度拟合。正则化方法是在机器学习模型内部以不同方式使用的方法，以避免过度拟合，这

考虑到移动端资源的限制，深度学习引擎的落地面临着性能、机型覆盖、SDK尺寸、内存使用、模型尺寸等多个方面的严峻挑战。

任何深度学习框架，为了获得成功，必须提供一系列最先进的模型，以及在流行和广泛接受的机器学习数据集上训练的权重。许多框架通常将此集合称为Model Zoo。但TF-Slim对模型的可用性并不直观，而且随着时间的推移，TF-Slim也被弃用了。TensorFl

在9月23日到9月24日的MDCC 2016年中国移动者开发大会“人工智能与机器人”专场中，阿里云技术专家周昌进行了题为《寻找下一款Prisma APP：深度学习在图像处理中的应用探讨》的演讲。演讲中，他主要介绍深度学习在图像处理领域中的应用，主要内容包括

深度学习已成为大多数AI类型问题的首选技术，掩盖了经典的机器学习。其中明显的原因是深度学习已经在包括言语，自然语言，视觉和玩游戏在内的各种各样的任务中多次表现出优异的表现。然而，尽管深度学习具有如此高的性能，但使用经典的机器学习和一些特定的情况下，使用线性

机器不学习 www.jqbxx.com : 深度聚合机器学习、深度学习算法及技术实战传统方法与深度学习。图像分割是医疗图像中一个很重要的任务，通常分为分割，配准，可视化几个子任务。这里贴一张广义的图像分割的图：。在GAN的基础上，加一个分类器C，对生成器G

为了保护克里特岛防御海盗和入侵者，人们创造了巨型青铜战士塔罗斯。但在勇猛外表下，塔罗斯并没有所谓的“勇士之心”，他只是个机器人。就像稻草人一样，生来只是为了对外表现出这种骁勇形象。然而信徒们认为，匠人已经为塔罗斯这样的作品灌注了真正的心智、喜怒哀乐、思想，