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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 深度學(xué)習(xí)

人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)優(yōu)化醫(yī)療的前景在哪？

  • 盡管精準(zhǔn)醫(yī)療計(jì)劃的推行、當(dāng)代的移動(dòng)醫(yī)療的浪潮為行業(yè)帶來(lái)了極大進(jìn)展，但醫(yī)療作為國(guó)家經(jīng)濟(jì)的一個(gè)重要組成部分，還是在各種約束之下顯得更加守舊，對(duì)一些有潛力的先進(jìn)工具接受度較低。
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從任務(wù)角度分析深度學(xué)習(xí)硬件發(fā)展趨勢(shì)

  • 　　從微小器件到海量數(shù)據(jù)中心，格外強(qiáng)勁的硬件將能為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域內(nèi)的一切提供助力。 　　2016 年 3 月份，谷歌 DeepMind 的計(jì)算機(jī)在多輪圍棋比賽中擊敗了世界圍棋冠軍李世乭。這一事件標(biāo)志著人工智能領(lǐng)域內(nèi)的一個(gè)新里程碑。獲勝的 AlphaGo 借力于現(xiàn)在為大家所熟知的深度學(xué)習(xí)——一種人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);在這種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里有很多計(jì)算處理層，可以用來(lái)自動(dòng)尋找問(wèn)題的解決方案。 　　那時(shí)候人們還不知道谷歌正在悄然開(kāi)發(fā)為這一勝利提供助力的秘密武器——一種專(zhuān)用硬件，
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Nature重磅：Hinton、LeCun、Bengio三巨頭權(quán)威科普深度學(xué)習(xí)

  • 　　借助深度學(xué)習(xí)，多處理層組成的計(jì)算模型可通過(guò)多層抽象來(lái)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)表征( representations)。這些方法顯著推動(dòng)了語(yǔ)音識(shí)別、視覺(jué)識(shí)別、目標(biāo)檢測(cè)以及許多其他領(lǐng)域(比如，藥物發(fā)現(xiàn)以及基因組學(xué))的技術(shù)發(fā)展。利用反向傳播算法(backpropagation algorithm)來(lái)顯示機(jī)器將會(huì)如何根據(jù)前一層的表征改變用以計(jì)算每層表征的內(nèi)部參數(shù)，深度學(xué)習(xí)發(fā)現(xiàn)了大數(shù)據(jù)集的復(fù)雜結(jié)構(gòu)。深層卷積網(wǎng)絡(luò)(deep convolutional nets)為圖像、視頻和音頻等數(shù)據(jù)處理
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深度學(xué)習(xí)概述：從感知機(jī)到深度網(wǎng)絡(luò)

  • 　　近些年來(lái)，人工智能領(lǐng)域又活躍起來(lái)，除了傳統(tǒng)了學(xué)術(shù)圈外，Google、Microsoft、facebook等工業(yè)界優(yōu)秀企業(yè)也紛紛成立相關(guān)研究團(tuán)隊(duì)，并取得了很多令人矚目的成果。這要?dú)w功于社交網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)產(chǎn)生的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)大都是原始數(shù)據(jù)，需要被進(jìn)一步分析處理;還要?dú)w功于廉價(jià)而又強(qiáng)大的計(jì)算資源的出現(xiàn)，比如GPGPU的快速發(fā)展?！　〕ミ@些因素，AI尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)的一股新潮流很大程度上推動(dòng)了這次復(fù)興——深度學(xué)習(xí)。本文中我將介紹深度學(xué)習(xí)背后的關(guān)鍵概念及算法，從最簡(jiǎn)單的元素開(kāi)始并以此為基礎(chǔ)進(jìn)行下一步構(gòu)建。
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深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)算法簡(jiǎn)介

  • 　　深度(Depth)　　從一個(gè)輸入中產(chǎn)生一個(gè)輸出所涉及的計(jì)算可以通過(guò)一個(gè)流向圖(flow graph)來(lái)表示：流向圖是一種能夠表示計(jì)算的圖，在這種圖中每一個(gè)節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)基本的計(jì)算并且一個(gè)計(jì)算的值(計(jì)算的結(jié)果被應(yīng)用到這個(gè)節(jié)點(diǎn)的孩子節(jié)點(diǎn)的值)?？紤]這樣一個(gè)計(jì)算集合，它可以被允許在每一個(gè)節(jié)點(diǎn)和可能的圖結(jié)構(gòu)中，并定義了一個(gè)函數(shù)族。輸入節(jié)點(diǎn)沒(méi)有孩子，輸出節(jié)點(diǎn)沒(méi)有父親?！　∵@種流向圖的一個(gè)特別屬性是深度(depth)：從一個(gè)輸入到一個(gè)輸出的最長(zhǎng)路徑的長(zhǎng)度?！　鹘y(tǒng)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠被看做擁有等于層數(shù)的深度
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一張圖看懂AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

  • 　　AI(人工智能)是未來(lái)，是科幻小說(shuō)，是我們?nèi)粘Ｉ畹囊徊糠?。所有論斷都是正確的，只是要看你所談到的AI到底是什么?！　±?，當(dāng)谷歌DeepMind開(kāi)發(fā)的AlphaGo程序打敗韓國(guó)職業(yè)圍棋高手Lee Se-dol，媒體在描述DeepMind的勝利時(shí)用到了AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等術(shù)語(yǔ)。AlphaGo之所以打敗Lee Se-dol，這三項(xiàng)技術(shù)都立下了汗馬功勞，但它們并不是一回事?！　∫闱逅鼈兊年P(guān)系，最直觀的表述方式就是同心圓，最先出現(xiàn)的是理念，然后是機(jī)器學(xué)習(xí)，當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)繁榮之后就出現(xiàn)
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2016AI巨頭開(kāi)源IP盤(pán)點(diǎn) 50個(gè)最常用的深度學(xué)習(xí)庫(kù)

  • 　　Data Science Central網(wǎng)站主編、有多年數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)分析模型從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的Bill Vorhies曾撰文指出，過(guò)去一年人工智能和深度學(xué)習(xí)最重要的發(fā)展不在技術(shù)，而是商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變——所有巨頭紛紛將其深度學(xué)習(xí)IP開(kāi)源。 毋庸置疑，“開(kāi)源浪潮”是2016年人工智能領(lǐng)域不可忽視的一大趨勢(shì)，而其中最受歡迎的項(xiàng)目則是谷歌的深度學(xué)習(xí)平臺(tái)TensorFlow。下文就從TensorFlow說(shuō)起，盤(pán)點(diǎn)2016年AI開(kāi)源項(xiàng)目，最后統(tǒng)計(jì)了Github最常用深度學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目
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王馥芳：面向機(jī)器人的大規(guī)模知識(shí)引擎

  • 近年來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)和網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的快速發(fā)展，諸多大規(guī)模知識(shí)引擎的創(chuàng)建在很大程度上改變了人類(lèi)的知識(shí)共享和表征生態(tài)。受此啟發(fā)，美國(guó)康奈爾大學(xué)和斯坦福大學(xué)的一些學(xué)者通過(guò)多模態(tài)大數(shù)據(jù)挖掘，創(chuàng)建了一種新的、主要面向機(jī)器人的、同時(shí)能供任何要執(zhí)行任務(wù)的設(shè)備自由訪問(wèn)的大規(guī)模知識(shí)引擎：機(jī)器人大腦（RoboBrain）。機(jī)器人大腦：面向機(jī)器人的大規(guī)模知識(shí)引擎在面向人類(lèi)的知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)中，信息搜索是一件簡(jiǎn)單的事情，我們只需在電腦或移動(dòng)終端上輸入幾個(gè)字就可以得到答案，在很多情況下，模糊和缺省檢索也能解決問(wèn)題。但是，對(duì)于機(jī)器人來(lái)說(shuō)事情就沒(méi)
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深度學(xué)習(xí)介紹

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