英伟达的深度学习推理引擎TensorRT是连接神经网络框架与GPU之间的桥梁，它支持所有种类的神经网络框架，近期也实现了容器化，目前的TensorRT是5.1版。6月17日，英伟达宣布了TensorRT的开源。本次开源的内容是英伟达 TensorRT 的一

自去年周志华等研究者提出了「深度森林」以后，这种新型的层级表征方式吸引了很多研究者的关注。今日，南京大学的冯霁、俞扬和周志华提出了多层梯度提升决策树模型，它通过堆叠多个回归 GBDT 层作为构建块，并探索了其学习层级表征的能力。此外，与层级表征的神经网络不

今天很多现有的深度学习系统都是基于张量代数而设计的，但是张量代数不仅仅就只能用于深度学习。本文对张量进行了详细的解读，能帮你在对张量的理解上更进一步。本文作者为 MapR Technologies 的首席应用架构师 Ted Dunning。近段时间以来，张

哥本哈根的一家初创公司 UIzard Technologies 训练了一个神经网络，能够把图形用户界面的截图转译成代码行，成功为开发者们分担了部分网站设计流程。令人惊叹的是，同一个模型能跨平台工作，包括 iOS、Android 和 Web 界面，从目前的研

在上一讲中，我们提到，由于感知机不能解决“异或”问题，明斯基并无恶意却把“人工智能”打入“冷宫”二十载。而解决“异或”问题的关键在于，是否能解决非线性可分问题。简单来说，就是使用更加复杂的网络，也就说利用多层前馈网络。现在我们都知道，深度学习是一个包括很多

昨日，机器之心发布了一篇题为《从 Yoav Goldberg 与 Yann LeCun 争论，看当今的深度学习、NLP 与 arXiv 风气》的文章，文中 Yann LeCun 在 Facebook 对 Yoav Goldberg 的批评文章做出了回应。接

机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在谈论它们。如下图所示，机器学习和深度学习的趋势对比：。本文将会以简单易懂的语言及示例为大家详细解释深度学习和机器学习的区别，并介绍相关用途。回到最初机器学习的定义，我们将风暴预测系统定义如下：任务T是找到

Uber宣布将其为TensorFlow、Keras和PyTorch开发的分布式训练框架Horovod开源项目，贡献给深度学习基金会。深度学习基金会则是在Linux基金会旗下，负责进行人工智能、机器学习和深度学习领域创新。Horovod项目负责人Alex S

前几天分享给了关注我的一些粉丝一个从基础到实战的基于opencv的图像处理的课程，考虑到私信的人很多，今天正是分享给大家这个人工智能的学习课程，如果你想要做计算机视觉的话，那么这个课程一定对你有用。最近我会分享一些人工智能的课程资料，欢迎关注我，第一时间领

传统的思路简单易懂，而且稳定性也比较强，然而存在着两个难以克服的局限性：一、精度问题，传统思路差强人意，当然一般的应用已经足够了，但是要进一步提高精度，却缺乏比较好的方法；二、背景知识问题，传统思路需要事先提取好情感词典，而这一步骤，往往需要人工操作才能保

目前使用了深度学习技术的移动应用 通常都是直接依赖云服务器来完成DNN所有的计算操作，但这样做的缺点在于移动设备与云服务器之间的数据传输带来的代价并不小 ；目前移动设备对DNN通常都具备一定的计算能力，尽管计算性能不如云服务器但避免了数据传输的开销。对于所