图书

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    山下隆义   张弥   译

    本书从深度学习的发展历程讲起,以丰富的图例从理论和实践两个层面 介绍了深度学习的各种方法,以及深度学习在图像...

  • 码农·解锁机器学习(第30期)

    “人工智能”这一概念的出现可以追溯到20世纪50年代,真正进入公众视野、引起大众广泛讨论应该是IBM公司“深蓝...

  • PyTorch深度学习实战

    PyTorch是Facebook发布的一款非常具有个性的深度学习框架,它和Tensorflow,Keras,T...

  • Keras图像深度学习实战

    本书共分成8个章节,第1章是Keras简介和环境搭建;第2~6章整体介绍Keras的软件框架,包含卷积层,池化...

  • 张霞@Turing 7推荐

    【一起悦读】科学世界的人文关怀:开源科学与人工智能

    ![enter image description here][1] 8月22日,集智俱乐部将与一起悦读俱乐部共同邀请集智俱乐部核心成员张江、袁行远、玉德俊,对话著名软件科学家庄力可博士,与您一起分享他们的科学探索故事,并探讨人工智能与开源科学的现状和未来。 【时间】201…...

  • 互联网X实验室 4推荐

    【X开放日】陈云霁教授解析寒武纪神经网络计算机

    由互联网X实验室主办的【X开放日】于5月11日下午成功举办,7个来自中国互联网最前沿的创新成果参加路演,来自不同领域的近300位嘉宾参与活动,并与演讲嘉宾热情互动。 第二位演讲嘉宾是中国科学院计算技术研究所研究员陈云霁教授,他是首届国家自然基金、青年拔尖人才计划的入选者。从2…...

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    Pattern Recognition and Machine Learning第五章神经网络模型

    之前我们讨论的模型是对于分类的回归模型,包含了线性组合的多个基础函数。但是他的应用范围有一定的限制。另外一个方法在于事先限定基础函数的个数并且使得他可自适应的,也就是说使得他的参数值在训练当中是可以发生变化的,其中最成功的模型是前向神经网络(feed-forward netwo…...

  • 钱亦欣 2推荐

    【译文】在Python中利用Theano训练神经网络

    【译文】在Python中利用Theano训练神经网络 作者 Aarshay Jain 译者 钱亦欣 引言 我最新的文章讨论了一些深度学习的基础知识,其中对人工神经网络也进行了一些简要说明。现在就让我们对于在Python中调用Theano训练神经网络做一个操作说明。 神…...

  • 哲遠 1推荐

    Pattern Recognition and Machine Learning第五章神经网络模型(4)

    ![enter image description here][1]![enter image description here][2]对于绝大多数的模式识别的应用中我们对于结果的预测是不变的,无论对于输入值采取的是怎样复杂的变化,考虑对于一个二维图像的分类(例如手写体),某一…...

  • 哲遠 推荐

    Pattern Recognition and Machine Learning第五章(3)

    赫斯矩阵(Hessian Matrix): 我们显示了错误回溯可以被用于错误函数的二次导数,由以下的式子显示: ![enter image description here][1] 赫斯矩阵在神经网络计算中扮演这一个非常具有重要的位置: 1、一些非线性优化算法使用训练神经…...