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对机器学习和人工智能的需求呈指数级增长，相关社区也因此增加，促进了一些AI框架的发展，这些框架使得学习AI变得更加容易。
当你开始用神经网络学习深度学习时，你会意识到最强大的监督深度学习技术之一是卷积神经网络。它最终的结构非常类似于正则化的神经网络，其中有带有权重和偏差的神经元。此外，在CNNs中，我们还使用了损失函数、优化器和全连接层[2]。另一方面，在CNNs中，有卷积层
本文将帮助经验丰富的Java/JavaScript开发人员在无需事先了解Python的情况下，通过TensorFlow生态系统更好的使用机器学习/深度学习。但大多数工具和库都是围绕R、MATLAB和Python。所以，现在的问题是重新分配（现有的）面向C、
解决过拟合问题的方式那么当我们的神经网络是绿色边界的情况时候，我们如何才能将我们的深度神经网络的决策边界改变为黑色的呢？
随着Titan V的发布，现在进入了深度学习硬件的时代。目前尚不清楚NVIDIA能否在2018年保持其作为主要的深度学习硬件供应商的地位，而AMD和Intel Nervana将有望超越NVIDIA。NVIDIA认为，在出现大规模的竞争之前，需要兑现它的垄断
GraphPipe 是甲骨文开源的通用深度学习模型部署框架。官方对 GraphPipe 的定义为，这是一种协议和软件集合，旨在简化机器学习模型部署并将其与特定于框架的模型实现分离。甲骨文表示，这一新工具可提供跨深度学习框架的模型通用 API、开箱即用的部署
对话式 AI 涉及到三个维度的问题：语言技能知识获取对话行为。这三者虽然强相关，但人类大脑通过单独的实验，在不同的时间段内，可能使用不同的神经区域来获得这些优点。我将介绍一种新的方法，称为深度克隆方法。
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