深度学习是人工智能的一个分支，我们让模型自己通过特征学习并得到结果。我们不硬编码任何逻辑或算法，它会自动尝试特性之间的不同关系，并选择支持正确预测的最佳关系集。 我们并没有让模型盲目地尝试，而是设定了一些超参数。为了解释超参数，我们可以举一
笔记转载于GitHub项目：https://github.com/NLP-LOVE/Introduction-NLP github.com 13. 深度学习与自然语言处理 13.1 传统方法的局限 前面已经讲过了隐马尔可夫模型、感知机、条件
课件下载地址： 课程官网： 陈丹琦博士是自然语言处理研究员领域的新星大神，她从斯坦福毕业后，到普林斯顿大学任助理教授。她将深度学习用于一系列自然语言处理重要问题，帮助机器获取知识、更好地回答问题。她开设了COS 598C (Winter 2
1、什么是神经网络？ （1）房价预测模型Ⅰ： 神经网络：size x ——> O ——> price y ReLU函数（Rectified linear unit 修正线性单元）：修改线性的函数，避免出现price未负数的情况. （2）房价
本文首发于vx公众号@CVHub，更多内容可去vx搜索关注CVHub 论文链接：https://arxiv.org/abs/1912.04459 代码与数据集链接：https://github.com/YingqianWang/DeOccN
人工智能的一个基本问题是它无法像人类一样高效地学习。许多深度学习分类器显示了超人的表现，但需要数百万个训练样本。知识不共享，并且每个任务都独立于其他任务进行训练。在本文中，我们将该研究问题，然后检查一些建议的解决方案。 问题 与人类相比，大
原文： Improving Deep Learning For Airbnb Search
一、简介 通过深度学习，我们可以组成一个深度神经网络来适应输入数据及其特征。目标是对网络进行数据训练以做出预测，这些预测与我们关心的结果相关；即该交易是否具有欺诈性，或者照片中包含哪些目标？可以使用不同的技术来配置神经网络，所有这些技术都可
Deeplearning 4j概览 Deeplearning4j当前最大、最流行的基于JAVA的深度学习框架，截止目前，社区人数为4900+，拥有11800+颗星，160000+的下载量。Deeplearning4j正式诞生于2013年，在
一、简介 DL4J提供以下类来配置网络： 1、多层网络 2、计算图 MultiLayerNetwork由一个输入层和一个输出层组成，它们之间是一叠层。 ComputationGraph用于构建比MultiLayerNetwork拥有更复杂体
简单的深度学习整体代码和其他开发来比算是很少的，至于快速入手不如找一份比较规范的代码先去阅读，理解每一句。 随后根据自己需求把他人的代码做减法，把没用的地方删除掉，慢慢的你会发现留下的你都比较了解。再面对不同任务很多代码都是通用的，当然如果想要进阶，可以按照自己习惯写好每一块方法。 仅个人学习经验
在研究机器学习/深度学习/强化学习+组合优化的小伙伴欢迎加我微信jjnuxjp5x呀，这条路好艰难，一起逼逼防抑郁嘿嘿嘿~ （好想研究ml/rl+组合优化的小伙伴赶紧冒出来，把积极的拉个群好好讨论呀，这块要做出新意和效果来太难了哈哈哈，如果
没问题，框架也只是些环境的集成，别想的太复杂。 但我建议你考虑环境管理的问题，建议用anconda或者docker来隔离环境，当然pip啥的好像也自带环境管理，不过没用过。 补充下，如果用虚拟机来管理，GPU环境就用nvidia-docker就行
当然可以啊。但是推荐你是用conda来隔离环境。相信我，如果完全装在一起，不做任何隔离，后期依赖包安装多了之后会很痛苦，所以还不如一开始就用conda安装两个环境，相互隔离，互不影响！
这是一个口罩识别系统，有三个方案，1.基于颜色，识别空色，白色，黑色，蓝色的口罩。2.深度学习，先人脸定位，再定位口罩。3.基于人脸肤色的方法。这块我做过。
