在机器学习中，决定因素往往不是算法而是数据集的大小。图像分类即根据固定类别对输入的图像设置标签。在本文中，小芯将示范如何在数据不足的情况下应用深度学习。现已创建特制汽车和巴士分类器两个数据集，每个数据集包含100个图像。其中，训练集有70个图像，验证集有3

利用人工神经网络、深度学习使机器能够执行复杂的任务，而无需人类明确控制。本文将向您介绍深度学习的5个应用，其中深度学习正在尽最大努力实现预期的结果。很难对已拍摄的照片进行着色，但使用深度学习图片可以有效地着色并将生活融入其中。使用深度学习黑白照片可以着色，

从内容来看，今年的课程与去年的差别不大，涵盖了CNNs, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization 等深度学习的基本模型，涉及医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处

几十年来，统计机器翻译一直是主导的翻译模型[9]，直到神经机器翻译的诞生。NMT是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个的大型神经网络来读取文本并输出翻译[1]。本文将基于seq2seq框架以及如何在此基础上构建注意力。我们将得分放到softmax层

深度学习仍然是数据科学中最热门的东西。深度学习框架正在迅速变化。就在五年前，除了Theano公司之外，还没有其他行业领导厂商。我想找到哪些框架值得关注的证据，所以我创建了这个实力评分榜。Python语言是深度学习的明确领导者，因此我专注于与之兼容的框架。虽

新浪微博基于 K8s 构建了分布式离线与在线方案，解决了上述两个维度遇到的挑战。新浪微博机器学习研发架构师于翔老师在 ArchSummit 全球架构师峰会 2018 北京站分享了《微博深度学习平台基于 K8s 的解决方案》主题演讲，介绍了微博深度学习平台概

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简单来说，语音合成分为文本分析、韵律分析和声学分析三个部分。通过文本分析提取出文本特征，在此基础上预测基频、时长、节奏等多种韵律特征，然后通过声学模型实现从前端参数到语音参数的映射。语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。通常情况下，波形拼接语

大数据人工智能技术，在应用层面包括机器学习、神经网络、深度学习等，它们都是现代人工智能的核心技术。在大数据背景下，这些技术均得到了质的提升，人工智能、机器学习和深度学习的包含关系如下图。机器学习也被称为统计学习理论，是人工智能的重要分支。它通过数据分析获得