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什么是深度学习
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
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【转载】吴恩达来信2022-09-08：推动科研成果及时、免费发布
成本，并获取适当利润。但在如今的研究环境中，营利性期刊主要依靠由学术界免费审查论文，并赚取期刊声誉（如影响因子等指标所反映的）来获利。如今，我们能看到同行评议的期刊论文、同行评议的会议论文和由作者直接在线发布的非同行评议论文。期刊文章往往较长，且经过同行审查和仔细修订。相反，会议论文（如
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华为云AI辅助检测脑动脉瘤，提升医生诊断灵敏度10个百分点
日前，放射学领域国际顶级期刊Radiology（《放射学》）发表了华为云EI创新孵化lab、华中科技大学电信学院、华中科技大学同济医学院附属协和医院放射科联合团队最新研究成果：AI算法检测动脉瘤灵敏度高达97.5%，帮助医生临床诊断灵敏度提升约10个百分点，漏诊率降低5个百分点，
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《本人娶刘亦菲的可行性报告》原文
近期北大核心期刊《冰川冻土》发表吹捧“导师崇高感”和“师娘优美感”的论文，北大核心期刊《银行家》主编王松奇利用自己的职务便利安置“父子集”专栏大量刊发自己的书法作品和儿子文章的事件，着实火了一把一把。 同时一些不广为人所知的奇葩论文，也一一浮出水面，如《明星黑粉的自我呈现和身
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《智能系统与技术丛书 生成对抗网络入门指南》—1.2.2神经网络与深度学习
2006年，Hinton在《Science》和相关期刊上发表了论文，首次提出了“深度学习”的概念，并增加了两个优化技术—“预训练”（pre-training）和“微调”（fine-tuning）。这两个技术的运用可以让神经网络的权值找到一个接近最优解的值，并使得对整个网络进行优化训练的学习时间大幅度减少。
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云CONNECT
《云CONNECT》萃取云社区科普图文、专家博客、应用实践、热门博主等，按技术维度进行汇编，定期刊出。创刊号全面解析区块链。
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深度学习
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学
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深度学习是什么？
学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，
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深度学习
使用深度学习方法处理计算机视觉问题的过程类似于人类的学习过程：我们搭建的深度学习模型通过对现有图片的不断学**结出各类图片的特征，最后输出一个理想的模型，该模型能够准确预测新图片所属的类别。图1-2展示了两个不同的学习过程，上半部分是通过使用深度学习模型解决图片分类问题，下半部分
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深度学习核心技术精讲100篇（十七）-多标准中文分词（ Multi-Criteria-CWS）
的多标准中文分词方案，可联合多个不同标准的语料库训练单个模型，同时输出多标准的分词结果。通过不同语料库之间的迁移学习提升模型的性能，在10个语料库上的联合试验结果优于绝大部分单独训练的模型。模型参数和超参数全部共享，复杂度不随语料库种类增长。 自然语言处理，特别是中文处理中，语
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深度学习的应用
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和D
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深度学习的应用
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和D
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机器学习与深度学习
业也在快速布局。2、所需数据量机器学习能够适应各种数据量，特别是数据量较小的场景。如果数据量迅速增加，那么深度学习的效果将更加突出，这是因为深度学习算法需要大量数据才能完美理解。3、执行时间执行时间是指训练算法所需要的时间量。一般来说，深度学习算法需要大量时间进行训练。这是因为该
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深度学习
加智能。借助深度学习，我们可以制造出具有自动驾驶能力的汽车和能够理解人类语音的电话。由于深度学习的出现，机器翻译、人脸识别、预测分析、机器作曲以及无数的人工智能任务都成为可能，或相比以往有了显著改进。虽然深度学习背后的数学概念几十年前便提出，但致力于创建和训练这些深度模型的编程库
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【《机器学习》周志华学习笔记1.5】~机器学习的“发展历程”
Mitchell 主编的《机器学习:一种人工智能途径)) [Michalski et al., 1983] ，对当时的机器学习研究工作进行了总结; 1986 年，第一本机器学习专业期刊Machine LeαTηing 创刊; 1989 年，人工智能领域的权威期刊Artificial Intelligence
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深度学习：GoogLeNet核心思想详细讲解
深度学习：GoogLeNet核心思想详细讲解 💡 在2014年的ImageNet图像识别挑战赛中，一个名叫GoogLeNet [Szegedy et al., 2015]的网络架构大放异彩。 GoogLeNet吸收了NiN中串联网络的思想，并在此基础上做了改进。 这篇论文的
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机器学习笔记之图灵
Carbonell和T. Mitchell主编的《机器学习： 一种人工智能途径》[Michalski et al., 1983]，对当时的机器学习研究工作进行了总结；1986年，第一本机器学习专业期刊Machine Learning创刊；19**，人工智能领域的权威期刊ArtificialIntell
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深度学习之深度学习界以外的微分
深度学习界在某种程度上已经与更广泛的计算机科学界隔离开来，并且在很大程度上发展了自己关于如何进行微分的文化态度。更一般地，自动微分（automatic differentiation）领域关心如何以算法方式计算导数。这里描述的反向传播算法只是自动微分的一种方法。它是一种称为反向模式累加（reverse
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深度学习导论
Network）的扩展和应用为基础，这次浪潮的出现标志着深度学习时代的来临。这一阶段的研究主要集中在如何提高深度神经网络的性能和泛化能力上。SVM作为一种经典的机器学习算法，在分类问题上表现出了良好的性能。随着深度学习的不断发展，其应用领域也在不断扩大。深度学习已经成为了许多领域的重要工具，例如自然
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深度学习库 JAX
JAX是一个似乎同时具备Pytorch和Tensorflow优势的深度学习框架。 JAX 是 Google Research 开发的机器学习库，被称为“在 GPU/TPU上运行的具有自动微分功能的Numpy”，该库的核心是类似 Numpy 的向量和矩阵运算。我个人认为，与Numpy和
