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主要对在学习和实现机器学习，深度学习中的一些算法时的一些问题进行记录。...
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我们被困住了，或者说至少我们已经停滞不前了。有谁还记得上一次一年没有在算法、芯片或数据处理方面取得重大显著进展是什么时候?几周前去参加Strata San Jose会议，却没有看到任何吸引眼球的新进展，这太不寻常了。我不是唯一一个注意到这些的人。例如，这
人脑是一种效率极高的智能来源，但目前的AI还达不到这样的水平。本月早些时候，OpenAI宣布已经构建起有史以来规模最大的AI模型。这套惊人的模型名为GPT-3，已经成为令人印象深刻的伟大技术成就。现代AI模型需要消耗大量电力，而且对电力的需求正以惊人的速度
在深度学习项目开始前，选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近，来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比，希望本文能对你带来帮助。
几张贴纸就能「改变」交通标志识别结果，转个方向就看不出图中的动物种类，今天的人工智能系统经常会出现莫名其妙的 bug。一辆自动驾驶汽车在接近停止标志时非但没有停车，反而加速驶入了繁忙的十字路口。一份事故调查报告显示，该汽车之所以做出这种决策，是因为停止标志
深度学习发展势头迅猛，但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePad
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