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关于 “深度学习” 的内容如下：

• 人人都可以创造自己的AI：深度学习的6大应用及3大成熟领域

  导读：深度学习，也称“阶层学习”或“分层学习”，是基于学习数据表征的更广泛的机器学习方法系列的一部分，而不是基于特定任务的算法。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。深度学习的优势是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。其中深度指的是网络中最长的输入输出距离。本文回顾深度学习发展过程中的重大事件，并介绍近年来各领

  AIBigbull2050 深度学习 684 2019-09-23 12:48

• DeepMind 一次性开源 3 个新框架！深度强化学习应用落地即将迎来春天？

  按：深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）一直是近年来人工智能的一些重大突破的核心。然而，尽管 DRL 有了很大的进步，但由于缺乏工具和库，DRL 方法在主流解决方案中仍然难以应用。因此，DRL 仍然主要是以研究形式存在，并没有在现实世界看到许多采用机器学习的应用方案；而解决这个问题就

  dicksonjyl560101 深度学习 1029 2019-09-20 13:09

• 用生成模型为自己生成密码，无惧暴力破解

  全文共4126字，预计学习时长8分钟图片来源：Dan Meyers, Unsplash机器学习和深度学习模型在工业各个领域都得到了广泛运用，网络安全领域也不例外 。最新相关的例子就是PassGAN，这个深度学习模型可以生成密码，因而提高了暴力破解（Brute-Force Attacks）的效率。本文会引用这个概念，并以此为例，解释生成模型和判别模型的区别；同时也会突出强调深度学习相对其他传统概率模

  dicksonjyl560101 深度学习 690 2019-09-20 13:03

• 不卷积也能做自动驾驶？新研究提出StarNet，一周AI最火学术

  2019-09-17 10:22:43呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，拖更的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！AI Scholar Weekly是AI领域的学术专栏，致力于为你带来最新潮、最全面、最深度的AI学术概览，一网打尽每周AI学术的前沿资讯。每周更新，做AI科研，每周从这一篇开始就够啦！本周关键词：Google Go镜头新功能、AI精确预测抑郁、自动驾驶数据集更新本周最佳学术研

  dicksonjyl560101 深度学习 474 2019-09-18 20:10

• 「揭秘GP」Greenplum 的人工智能应用场景：MADlib、GPText、GPU

  2019-09-17 13:00:43Pivotal Greenplum —— 全世界首个开源、多云数据平台，专为高级分析而打造。作为一个开放的数据计算平台，它集成了对数据进行挖掘和分析的高级功能，通过这些功能，用户可以直接在Greenplum数据库里使用高级分析算法，对数据进行分析和处理。本篇文章将从最近较热的人工智能应用场景说起，详细为大家介绍如何运用 Greenplum 的内置算法进行机器学

  AIBigbull2050 深度学习 1871 2019-09-18 12:40

• Facebook 自然语言处理新突破：新模型能力赶超人类 & 超难 NLP 新基准

  自然语言理解（NLU）和语言翻译是一系列重要应用的关键，包括大规模识别和删除有害内容，以及连接世界各地不同语言的人们。尽管近年来基于深度学习的方法加速了语言处理的进展，但在处理大量标记训练数据不易获得的任务时，现有系统的处理水平仍然是有限的。因此，Facebook 联合 Deepmind Technologies、纽约大学（NYU）及华盛顿大学（UW）合作构建新基准 SuperGLUE，并发布了相

  AIBigbull2050 深度学习 494 2019-09-17 12:59

• 加盟依图科技后，颜水成首篇顶会论文提出“多人体姿态检测SPM”

  唐木 发自 天龙寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI颜水成团队研究实力依然强劲。从360到依图，颜水成依然保持着高质量的学术输出。最近提出的单阶段高效人体姿态检测模型SPM就是最好的例证，论文被ICCV收录。这篇论文从全新的角度处理了单图像多人姿态检测的问题，通过新提出的结构化位姿表示方法（Structured Pose Representation)将多人姿态检测问题从先前的两阶段方法浓缩为

  AIBigbull2050 深度学习 632 2019-09-17 10:22

• 你真的懂对抗样本吗？一文重新思考对抗样本背后的含义

  选自towardsdatascience作者：Alex Adam机器之心编译参与：Luo Sainan、一鸣很多人都大概了解对抗样本是什么：在数据中加入人眼不可察觉的扰动，使得模型对数据的标签预测发生混淆和错误。但是，这句话背后的技术细节是什么？怎样才能确保生成的对抗样本符合这样的定义？本文深入解析了对抗样本背后的数学定义，并帮助读者重新理解对抗样本的定义。对抗样本是各种机器学习系统需要克服的一大

  AIBigbull2050 深度学习 741 2019-09-17 09:03

• BERT, RoBERTa, DistilBERT, XLNet的用法对比

  BERT, RoBERTa, DistilBERT, XLNet到底哪家强？在不同的研究领域和应用场景如何选择成了大难题。凡事莫慌，这篇文章帮你理清思路。BERT 以及后续模型谷歌基于transformer的BERT系列一经问世就在NLP领域掀起了一场风暴，在几项任务中的表现可谓势头强劲，已经超越了先前沿用的最先进的技术。最近，谷歌对BERT进行了改版，我将对比改版前后主要的相似点和不同

  AIBigbull2050 深度学习 1146 2019-09-16 12:52

• 谷歌公司提出的卷积神经网络GoogLeNet 系列作品简述

  2019-09-13 14:30:412014 GoogLeNetGoogLeNet有很多版本，包括Inception v1，v2，v3等，后者大多是对v1的改进Inception v1（1）Inception v1采用模块化的结构，每一模块以上一模块的输出作为输入。对输入分别进行1×1、3×3、5×5的卷积以及 3×3的max pooling后，将四路分支通过并联（Concat）融合起来。并且在

  dicksonjyl560101 深度学习 1004 2019-09-15 09:41

• 生成对抗网络的进步多大，请看此文

  2019-09-13 22:25:17全文共4175字，预计学习时长8分钟最近，多项研究采用了生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, 简称GANs）这一技术来生成分辨率为1024x1024的高清图片。超级逼真的人脸、动物和其他算法生成的图像令人惊叹不已，要知道，这项技术出现也不过短短几年。从分辨率低，像素差的图片到如今栩栩如生的高清画质，在很短的时间内就实现

  dicksonjyl560101 深度学习 992 2019-09-15 09:39

• XLNet如何结合GPT和BERT的优点

  2019-09-12 08:51:00XLNet是一种新的预训练模型，在20项任务中表现优于BERT，且有大幅度的提升。这是什么原因呢？在不了解机器学习的情况下，不难估计我们捕获的上下文越多，预测就越准确。 因此，模型能够深入而有效地捕获大多数上下文的能力是其提升的原因。让我们玩一个游戏,在下面的上下文中，[Guess1]和[Guess2]分别是什么呢？[‘Natural’, ‘language’

  AIBigbull2050 深度学习 620 2019-09-12 15:34

• 谷歌全面开源 MLIR 及生态联盟，全球 95% 的加速器硬件都在使用

  导语：覆盖超过 40 亿部的手机和无数的物联网设备雷锋网 AI 开发者按：近日谷歌宣布，向非盈利性 LLVM 基金会提供今年 4 月开源的 Multi-Level Intermediate Representation（MLIR）架构，一个与 TensorFlow 紧密结合的表示格式和编译器实用工具库，该架构介于模型表示和低级编译器/执行器（二者皆可生成硬件特定代码）之间。谷歌希望通过向社会提供该

  AIBigbull2050 深度学习 1166 2019-09-12 15:31

• NLPIR在文本信息提取方面的优势介绍

  构建知识图谱需要满足三项要素要求，分别是实体，关系和属性。文本信息提取，则是在文本中提出三元信息，包括实体和关系的信息，实体和属性的信息，然后将这些关系设置成数据库的过程。

  ljrj123 深度学习 537 2019-09-12 15:10

• 从NLP终生学习开始，谈谈深度学习中记忆结构的设计和使用

  https://www.leiphone.com/news/201909/YviIbmvZGEKcAoSK.html 导语：吃一堑，长一智雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：终生学习，简单说是让模型有能力持续地学习新的信息，但更重要的是让模型学习新信息的同时还不要完全忘记以往学习过的内容（避免「灾难性遗忘」），是深度学习的长期发展和大规模应用中必不可少的一项模型能力。近期，「NL

  dicksonjyl560101 深度学习 820 2019-09-12 12:45

• 数据不出本地，还能享受大数据训练模型，联邦学习提供一种应用广阔的学习新范式

  https://www.leiphone.com/news/201909/WOcl8I1TjMjXVJd5.html导语：提出至今才两年哦~雷锋网AI科技评论按：近日，联邦学习概念的提出者之一 Blaise Aguëray Arcas 在韩国针对全球做了一个关于联邦学习的在线workshop。Blaise Aguëray Arcas是2014年加入的谷歌，在此之前在微软任杰出工程师。加入谷歌后，B

  dicksonjyl560101 深度学习 690 2019-09-12 12:43

• 人，才是强化学习在真实世界中面临的真正挑战

  https://www.leiphone.com/news/201909/B1unQqqw0HOseTrC.html导语：我们距离真实世界中的强化学习应用落地可能还有很长的一段路要走。雷锋网 AI 科技评论按：随着 DeepMind、OpenAI 等一系列科技巨头对强化学习技术的应用，越来越多的科研工作者投入到该领域的研发中。然而，目前大多数的研究工作还停留在通过游戏进行仿真的阶段。在我们对研究者

  dicksonjyl560101 深度学习 665 2019-09-12 12:41

• 超多，超快，超强！百度飞桨发布工业级图像分割利器PaddleSeg

  近日，飞桨官方发布了工业级图像分割模型库 PaddleSeg，给开发者带来诚意满满的三重超值惊喜：①一次性开源 15 个官方支持的图像分割领域主流模型，大礼包带来大满足。②多卡训练速度比对标产品快两倍，工业级部署能力，时间节省超痛快。③揭秘包揽了 CVPR2019 LIP 挑战赛人体解析任务大满贯的三冠王 ACE2P 预测模型关键技术，带你一步体验世界领先水平效果。1. PaddleSeg 重磅发

  AIBigbull2050 深度学习 810 2019-09-12 12:32

• 改参考文献格式太难？人工智能帮助你

  相比整个写论文的过程来看，更改论文格式耗时耗精力。而在改论文格式过程中，论文的参考文献格式修改最耗费时间，不同的参考文献类型其格式也有不同要求。

  ljrj123 深度学习 866 2019-09-11 14:46

• 如何理解神经网络空间，深度学习在计算机视觉中的应用有哪些？

  2019-09-09 21:46:16专栏推荐（此处已添加圈子卡片，请到今日头条客户端查看）正文线性分类器是这样的：当大于0 的时候为正类，当小于0的时候为负类，在神经网络中我们可以使用图来表示这样的分类器。我们称这个为单层的神经网络，这个简单的神经网络可以完成如下两个操作：一个是OR操作，一个是AND操作，举例OR操作，当我们设置输入特征x1和x2的权重为1的时候，只要结果大于0，那么y=1，如

  AIBigbull2050 深度学习 725 2019-09-11 08:56