pytorch 神经网络预训练模型的保存与提取1、建立神经网络、训练神经网络。神经网络的建立与训练代码，我们会在pytorch手写数字识别篇来分享具体的代码含义。pytorch的神经网络保存一共有2种方式。# 仅保存CNN参数，速度较快。output= m

Melanie Mitchell写了她的新书《人工智能：人类思维指南》，因为她对人工智能的真正进步感到困惑。她写道，她想“了解事情的真实状态”。得知自己的矛盾情绪使她感到宽慰，因为她本人也是一名人工智能研究员。如果米切尔可能对AI问题感到困惑立场，原谅我们

每次采用基于随机梯度下降的BP算法来训练仅一个隐层的自编码器神经网，然后将其堆叠在一起构成深度网络。这样的深度自编码器网络也被称为栈式自编码器神经网络。这样也能构成一个自下而上的前馈深层且具有区分性的DNN，并能得到其网络参数的一个有效初值，可以对其进行进

这几段描写共同衍生出了现代计算机视觉领域中的一个挑战，即复杂开放场景中的文本理解。文末，大讲堂特别提供文中提到所有文章的下载链接。

语音合成系统主要分为两类，拼接合成系统和参数合成系统。其中参数合成系统在引入了神经网络作为模型之后，合成质量和自然度都获得了长足的进步。另一方面，物联网设备的大量普及也对在设备上部署的参数合成系统提出了计算资源的限制和实时率的要求。本工作引入的深度前馈序列

Keras、TensorFlow以及PyTorch都是高级别的深度学习框架，可用于快速构建复杂模型。该文章侧重于对神经网络中运用到的数学理论知识进行详解。最后，我们会利用分类问题对模型进行测试，并与Keras所构建的神经网络模型进行性能的比较。从中我们可以

服装购买是一种繁重的体验，眼睛被太多的信息占据了。视觉系统吸收了大量信息，我应该去卖哪件H＆M卡其裤吗？机器能自动检测衬衫、裤子、连衣裙和运动鞋的图片吗？事实证明，用高质量的训练数据对机器进行训练，准确地对时尚物品的图像进行分类是可行的。在本教程中，我们将

摘要： 这里有改变世界的7大NLP技术，点进来了解一下吧！在第1部分中，我介绍了自然语言处理领域以及为其提供支持的深度学习。我还介绍了NLP中的3个关键概念：文本嵌入，机器翻译，以及Dialogue和Conversations。在第2部分中，我将介绍另外4

技术的发展会解决一些现有的难题，深度学习恰好能够解决这个问题。人工智能和深度学习技术逐渐在各行各业中发挥着作用，尤其是在计算机视觉领域，深度学习就像继承了某些上帝的功能，无所不能，令人叹为观止。但随着科技的发展，这些已不再是比较难的问题。

摘要： 在2016年Google率先发布上线了机器翻译系统后，神经网络表现出的优异性能让人工智能专家趋之若鹜。本文将借助多个案例，来带领大家一同探究RNN和以LSTM为首的各类变种算法背后的工作原理。目前在阿里翻译平台组担任Tech-leader，主持上线

您可以在此处找到Github项目存储库中的代码，或在此处查看最终的演示文稿幻灯片。这意味着NumPy阵列只有一个通道而不是三个通道。这是非常好的，因为超过10个类的随机猜测平均只能得到10%的准确率。从这里开始，我通过设置我的网络摄像头来构建数据集，并在O

在RNN的每个处理步骤，RNN必须对已收到的新信息进行编码并将信息通过一组反馈连接传递到下一个处理步骤。对于设计神经网络模型来说，最大的挑战就是要保证通过反馈连接每次传递的信息量不会降低。Hochreiter和Schmidhuber是第一个解决这些问题的人

TensorFlow.js 的发布可以说是 JS 社区开发者的福音！本文的作者，是一位前端工程师，经过自己不断的经验积累，为大家总结了 18 个 Tips，希望可以帮助大家训练出更好的模型。TensorFlow.js 发布之后我就把之前训练的目标/人脸检测

我一直保持着定期阅读ML和AI相关论文的习惯，这是了解这一领域最新进展的唯一方法。作为一名计算机科学家，但每当浏览科学著论或数学公式时，我经常会碰壁。在不断的尝试中，我发现简单代码可以降低理解上的难度。因此，在本文中，我希望帮助你了解Keras中最新体系结

本文由北邮@爱可可-爱生活老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。深度卷积神经网络在许多模式识别任务上较传统的方法而言已经展示了很大的提升，比如语音识别，图像分类和视频分类。然而由于其费解的函数和不清楚的工作原理，深度卷积神经网络也被称为黑盒子模型。为了说明每个

神经网络难以训练的问题神经网络之所以难以训练，是因为存在着梯度消失的问题，离 loss 函数越远的层，在反向传播的时候，梯度越小，就越难以更新，随着层数的增加，这个现象越严重。ResNet2015 年 ImageNet 比赛上卷积神经网络ResNet大获全

VGGNet相比之前state-of-the-art的网络结构，错误率大幅下降，并取得了ILSVRC 2014比赛分类项目的第2名和定位项目的第1名。同时VGGNet的拓展性很强，迁移到其他图片数据上的泛化性非常好。到目前为止，VGGNet依然经常被用来提

谷歌和OpenAI的新研究希望通过这些系统理解世界的视觉数据，进一步打开AI的黑匣子。这种被称为“激活地图集”的方法让研究人员可以分析各种算法的工作原理，不仅揭示了它们识别的抽象形状，颜色和图案，还揭示了如何将这些元素结合起来识别特定的物体，动物和场景。由