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爆料 | 解析阿里妈妈如何将深度学习应用在广告、推荐及搜索业务
爆料 | 解析阿里妈妈如何将深度学习应用在广告、推荐及搜索业务机器学习算法与Python学习 2018-05-15非常高兴与大家进行“深度学习演进之路”的交流，阿里妈妈是阿里巴巴集团下的大数据营销平台，是负责阿里巴巴变现的一个事业部。我研究的方向是机器学习、计算机视觉、推荐系统和计算广告。我在清华大学读的本科和博...
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Python实现对12500张猫狗图像的精准分类
源|51CTO官微在这篇文章中，我们将展示如何建立一个深度神经网络，能做到以 90% 的精度来对图像进行分类，而在深度神经网络，特别是卷积神经网络兴起之前，这还是一个非常困难的问题。深度学习是目前人工智能领域里最让人兴奋的话题之一了，它基于生物学领域的概念发展而来，现如今是一系列算法的集合。事实已经证明深度...
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干货 | 卷积神经网络入门这一篇就够了
先明确一点就是，Deep Learning是全部深度学习算法的总称，CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。第一点，在学习Deep learning和CNN之前，总以为它们是很了不得的知识，总以为它们能解决很多问题，学习了之后，才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似，仍然可以把它当做一个分类器，仍然可以像使用一个黑盒...
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干货 | 详解如何用深度学习消除背景，实现抠图
在机器学习方兴未艾的过去几年里，我一直想要亲自开发具有实用价值且基于机器学习的产品。然后几个月前，在我学习了由 Fast.AI 所提供的深度学习课程之后，我意识到机会来了。当前的机遇是：深度学习的技术优势使得许多之前不能完成的事情变得可能，并且还有许多新兴工具被开发出来，这使得深度学习的部署过程变得更加简...
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精华 | 深度学习中的【五大正则化技术】与【七大优化策略】
深度学习中，卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络（CNN）这种由生物启发而诞生的网络，它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征，因此可用于解决多种图像视觉应用、目标分类和语音识别等问题。但是，深层网络架构的学习要求大量数据，对计算能力的要求很高。神经...
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干货｜多重预训练视觉模型的迁移学习
本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且具有很好的效果。许多被称为“深度学习”的方法已经出现在机器学习和数据科学领域。在所有的这些“深度学习”方法中，有一种尤为突出，即对已学习representations的迁移，其有一种方法在迁移已学习的representations时，其简洁性、...
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干货 | 深度学习之CNN反向传播算法详解
前言在卷积神经网络(CNN)前向传播算法（干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解）中对CNN的前向传播算法做了总结，基于CNN前向传播算法的基础，下面就对CNN的反向传播算法做一个总结。在阅读本文前，建议先研究DNN的反向传播算法：深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)（深度学习之DNN与反向传播算法）...
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干货 | 深度学习之卷积神经网络（CNN）的前向传播算法详解
前言在（干货 | 深度学习之卷积神经网络(CNN)的模型结构）中，我们对CNN的模型结构做了总结，这里我们就在CNN的模型基础上，看看CNN的前向传播算法是什么样子的。重点会和传统的DNN比较讨论。深度学习系列深度学习之DNN与前向传播算法深度学习之DNN与反向传播算法干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择干货 | 深度...
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值得收臧 | 从零开始搭建带GPU加速的深度学习环境(操作系统、驱动和各种机器学习库)
原文：https://medium.com/@dyth/deep-learning-software-installation-guide-d0a263714b2后台回复关键词：20171019 下载PDF整理版教程为了研究强化学习，最近购置了一台基于 Ubuntu 和英伟达 GPU 的深度学习机器。尽管目前在网络中能找到一些环境部署指南，但目前仍然没有全面的安装说明。另外，我也不得不阅读了...
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干货 | 深度学习之DNN的多种正则化方式
前言和普通的机器学习算法一样，DNN也会遇到过拟合的问题，需要考虑泛化，这里对DNN的正则化方法做一个总结。DNN的L1与L2正则化想到正则化，首先想到的就是L1正则化和L2正则化。（L1正则化和L2正则化原理类似，这里重点讲述DNN的L2正则化）而DNN的L2正则化通常的做法是只针对与线性系数矩阵W,而不针对偏倚系数b。假如我...
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干货 | 深度学习之损失函数与激活函数的选择
前言在深度神经网络（DNN）反向传播算法(BP)中，我们对DNN的前向反向传播算法的使用做了总结。其中使用的损失函数是均方差，而激活函数是Sigmoid。实际上DNN可以使用的损失函数和激活函数不少。这些损失函数和激活函数如何选择呢？以下是本文的内容。MSE损失+Sigmoid激活函数的问题先来看看均方差+Sigmoid的组合有什么问...
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干货 | 手把手教你如何使用TensorFlow实现深度强化学习玩转Flappy Bird
以下内容来源于一次部门内部的分享，主要针对AI初学者，介绍包括CNN、Deep Q Network以及TensorFlow平台等内容。由于笔者并非深度学习算法研究者，因此以下更多从应用的角度对整个系统进行介绍，而不会进行详细的公式推导。关于Flappy Bird Flappy Bird（非官方译名：笨鸟先飞）是一款2013年鸟飞类游戏，由越南河内...
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深度学习之DNN与反向传播算法
前言在深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。反向传播需要解决的问题在了解DNN的反向传播算法前，我们先要知道DNN反向传播算法要解决的问题，也就是说，什么时候我们需要这个反向传播算法？ 回...
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为什么要学深度学习
对于深度学习，我也是一个初学者，能力有限，但这些的确是我现在的真实想法，我也会按这个思路去尝试。我是一个好奇心很重的人。深度学习刚开始流行的时候，我就做过简单的学习。当时我的结论是短期内，深度学习只能在弱智能徘徊，很难进展到强智能。这个结论在今天看来，也不算过时。但真正被深度学习给 Shock 到，是去...
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深度学习之DNN与前向传播算法
前言深度神经网络（Deep Neural Networks， 以下简称DNN）是深度学习的基础，而要理解DNN，首先我们要理解DNN模型，下面我们就对DNN的模型与前向传播算法做一个总结。从感知机到神经网络在感知机原理小结中，我们介绍过感知机的模型，它是一个有若干输入和一个输出的模型，如下图:输出和输入之间学习到一个线性关系，得...