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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 深度學(xué)習(xí)

想從事深度學(xué)習(xí)工作的進(jìn)來看,經(jīng)典面試問題幫你整理好了

  •   更新幾個(gè)面試被問到或者聯(lián)想出來的問題,后面有時(shí)間回答  SGD 中 S(stochastic)代表什么  個(gè)人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch  監(jiān)督學(xué)習(xí)/遷移學(xué)習(xí)/半監(jiān)督學(xué)習(xí)/弱監(jiān)督學(xué)習(xí)/非監(jiān)督學(xué)習(xí)?  本筆記主要問題來自以下兩個(gè)問題,后續(xù)會(huì)加上我自己面試過程中遇到的問題?! ∩疃葘W(xué)習(xí)相關(guān)的職位面試時(shí)一般會(huì)問什么?會(huì)問一些傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法嗎?  如果你是面試官,你怎么去判斷一個(gè)面試者的深度學(xué)習(xí)水平?  以下問題來自@Naiyan Wang  C
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NVIDIA挑戰(zhàn)100億美元營(yíng)收 進(jìn)擊數(shù)據(jù)中心市場(chǎng)是關(guān)鍵

  •   在一個(gè)正常運(yùn)作的資本主義經(jīng)濟(jì)環(huán)境,一家具創(chuàng)新能量的公司會(huì)協(xié)助開創(chuàng)新市場(chǎng),對(duì)新技術(shù)或產(chǎn)品開發(fā)大舉投資,因而擊敗競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手或?qū)⒅频綁?,并從中?chuàng)造獲利,這在當(dāng)前科技產(chǎn)業(yè)中若要找到范本,NVIDIA無疑當(dāng)之無愧,因NVIDIA不僅協(xié)助開創(chuàng)將加速運(yùn)算導(dǎo)入全球數(shù)據(jù)中心的新市場(chǎng),如今也正借此為公司創(chuàng)造獲利,并掌握相當(dāng)先進(jìn)的前瞻技術(shù),因而有助NVIDIA在可預(yù)見的未來于這塊市場(chǎng)站穩(wěn)腳步。   根據(jù)The Next Platform網(wǎng)站報(bào)導(dǎo),NVIDIA借由在其數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品線中推出Tesla加速器產(chǎn)品線,充分有助該
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AI Challenger 開賽:國(guó)內(nèi)最大規(guī)模深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上線,ImageNet 冠軍、Kaggle 大賽優(yōu)勝者加入角逐

  •   由創(chuàng)新工場(chǎng)、搜狗和今日頭條聯(lián)合宣布發(fā)起的 AI Challenger 挑戰(zhàn)賽,在今年的比賽時(shí)間為 9 月 4 日至 12 月 3 日,每雙周評(píng)出周冠軍,每個(gè)賽題中效果突出的團(tuán)隊(duì)還將進(jìn)行答辯,角逐總冠軍。目前,報(bào)名者已超過 1000 名,參賽隊(duì)伍超過 500 支,其中很多人來自國(guó)內(nèi)外 AI 實(shí)力強(qiáng)勁的高校、公司和機(jī)構(gòu),不乏過去各類比賽的獲獎(jiǎng)?wù)?,比?ImageNet 兩項(xiàng)任務(wù)冠軍、天池阿里移動(dòng)推薦算法大賽冠軍以及 Kaggle 大賽的眾多優(yōu)勝者。   隨著以 30 萬張圖片為基礎(chǔ)的計(jì)算機(jī)視覺賽道數(shù)據(jù)集
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深度學(xué)習(xí)與計(jì)算機(jī)視覺 看這一篇就夠了

  •   人工智能是人類一個(gè)非常美好的夢(mèng)想,跟星際漫游和長(zhǎng)生不老一樣。我們想制造出一種機(jī)器,使得它跟人一樣具有一定的對(duì)外界事物感知能力,比如看見世界。  在上世紀(jì)50年代,數(shù)學(xué)家圖靈提出判斷機(jī)器是否具有人工智能的標(biāo)準(zhǔn):圖靈測(cè)試。即把機(jī)器放在一個(gè)房間,人類測(cè)試員在另一個(gè)房間,人跟機(jī)器聊天,測(cè)試員事先不知道另一房間里是人還是機(jī)器 。經(jīng)過聊天,如果測(cè)試員不能確定跟他聊天的是人還是機(jī)器的話,那么圖靈測(cè)試就通過了,也就是說這個(gè)機(jī)器具有與人一樣的感知能力。  但是從圖靈測(cè)試提出來開始到本世紀(jì)初,50多年時(shí)間有無數(shù)
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微軟推深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)Project Brainwave:面向?qū)崟r(shí)人工智能應(yīng)用

  •   Project Brainwave是微軟的一套深度學(xué)習(xí)加速平臺(tái),主要面向?qū)崟r(shí)人工智能應(yīng)用。其在基于云端的深度學(xué)習(xí)模型的性能和擴(kuò)展性上實(shí)現(xiàn)了一項(xiàng)重大的飛躍。        這并不是我們首次聽到它的名字,因?yàn)槲④浫ツ陼r(shí)就曾多次提及。在Hot Chips 2017大會(huì)上,微軟披露了Project Brainwave的更多實(shí)質(zhì)性細(xì)節(jié)。微軟解釋了近年為Project Brainwave平臺(tái)推出的FPGA(現(xiàn)場(chǎng)課編程門陣列)基礎(chǔ)設(shè)施、并結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元。如果說過去幾十年的主題是開發(fā)通用C
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Gartner發(fā)布2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線 提出未來十年驅(qū)動(dòng)數(shù)字化業(yè)務(wù)的三大趨勢(shì)

  •   全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies),其中包含的各類新興科技技術(shù)揭示出未來五到十年內(nèi)可以幫助各企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代中生存并繁榮發(fā)展的三大顯著趨勢(shì)?! ∵@三大趨勢(shì)為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(yàn)(transparently immersive experiences)和數(shù)字平臺(tái)(digital plat
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基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)識(shí)別算法研究

  •   摘 要: 無人機(jī)的廣泛運(yùn)用,在給人們帶來便利的同時(shí),也引發(fā)了不良影響。比如,無人機(jī)飛入禁飛區(qū)引發(fā)安全問題,由于不正當(dāng)?shù)氖褂们址腹竦碾[私等,因此需要構(gòu)建一個(gè)無人機(jī)警察系統(tǒng),對(duì)無人機(jī)實(shí)施監(jiān)控,遏制亂飛現(xiàn)象。采用傳統(tǒng)的識(shí)別方法,靈活性不足,精度也不夠高。為此提出一種基于深度學(xué)習(xí)的無人機(jī)識(shí)別算法,通過訓(xùn)練一個(gè)基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),得出一個(gè)高效的識(shí)別模型,實(shí)現(xiàn)無人機(jī)和非無人機(jī)間的分類。模型的測(cè)試結(jié)果表明,該方法具有較高的識(shí)別率?! £P(guān)鍵詞: 深度學(xué)習(xí);無人機(jī);視
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IBM深度學(xué)習(xí)演算法新突破 大幅縮短培訓(xùn)時(shí)間

  •   IBM Research宣布深度學(xué)習(xí)演算法出現(xiàn)新的突破,IBM新的分布式深度學(xué)習(xí)(DDL)軟件讓每個(gè)添加的處理器之間實(shí)現(xiàn)線性加速比(linear speedup),該開發(fā)旨在為添加到IBM DDL演算法的每個(gè)服務(wù)器實(shí)現(xiàn)類似的加速效能。   據(jù)EETimes報(bào)導(dǎo),IBM加速認(rèn)知基礎(chǔ)設(shè)施部門主管Hillman Hunter認(rèn)為,研究目標(biāo)是將深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)的等待時(shí)間從幾天或幾小時(shí),縮短到幾分鐘或幾秒鐘。   Hunter發(fā)文描述這項(xiàng)開發(fā)成果,是最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架擴(kuò)展到服務(wù)器中的多個(gè)GPU,而不是使用G
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吳恩達(dá)創(chuàng)建deeplearning.ai講授AI課程 ,向全世界普及深度學(xué)習(xí)知識(shí)

  •   近日,前百度首席科學(xué)家吳恩達(dá)在其Twitter上發(fā)布重磅消息稱,deeplearning.ai課程正式登錄Cousera。此外,吳恩達(dá)還同時(shí)在Medium發(fā)布博文介紹了這套課程。   此消息意味著,從百度離職后,吳恩達(dá)所創(chuàng)立deeplearning.ai一直專注于深度學(xué)習(xí)入門課程的開發(fā)。吳恩達(dá)表示,deeplearning.ai立志于擴(kuò)散AI知識(shí),向全世界普及深度學(xué)習(xí)知識(shí)。   該套課程一共五門,組成了Cousera上的全新深度學(xué)習(xí)專業(yè)(specialization)。用戶可通過該課程學(xué)習(xí)到深度學(xué)
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AI芯片飛速發(fā)展 算法也需不斷優(yōu)化

  • 有許多公司已經(jīng)認(rèn)識(shí)到了AI所具有的巨大潛力,還研發(fā)出了強(qiáng)大的芯片,以期獲得AI的廣泛應(yīng)用。
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IBM聲稱深度學(xué)習(xí)取得重大突破 大幅降低處理時(shí)間

  •   IBM一直在努力促使計(jì)算機(jī)變得更智能化、更人性化。本周該公司宣布,已經(jīng)開發(fā)出一種技術(shù),可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結(jié)論的時(shí)間。   IBM使用的“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)是人工智能(AI)的一個(gè)分支,可模仿人腦的工作原理。它也是微軟、Facebook、亞馬遜和谷歌的重大關(guān)注焦點(diǎn)。   IBM的目標(biāo)是將深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)消化數(shù)據(jù)所需要的時(shí)間從數(shù)天縮短到數(shù)小時(shí)。IBM研究所的IBM研究員和系統(tǒng)加速及記憶主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)說,這些改進(jìn)可以幫助放射
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【E問E答】當(dāng)AI深度學(xué)習(xí)模型走進(jìn)死胡同時(shí)該咋辦?

  •   深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)龐大又復(fù)雜的工程,在建立深度學(xué)習(xí)模型時(shí),走進(jìn)死胡同被迫從頭再來似乎是常事?! 〗?,Semantics3網(wǎng)站的聯(lián)合創(chuàng)始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發(fā)表了一篇文章,講述了程序員在解決深度學(xué)習(xí)問題時(shí)的應(yīng)該自問的五個(gè)問題?! emantics3是一家2012年成立的數(shù)據(jù)科學(xué)初創(chuàng)公司,它創(chuàng)建了一個(gè)數(shù)據(jù)庫,跟蹤產(chǎn)品在網(wǎng)上的銷售過程,為零售商提供數(shù)據(jù)。對(duì)于Govind Chandrasekhar寫的這篇文章如下:  研究數(shù)據(jù)科學(xué)是一件悲喜交加的事情。喜
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深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是否模擬了人類大腦皮層結(jié)構(gòu)?

  •   概要:人工智能交融了諸多學(xué)科,而目前對(duì)人工智能的探索還處于淺層面,我們需要從不同角度和層次來思考,比如人工智能和大腦的關(guān)系。   神經(jīng)元   在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,神經(jīng)元是最底層的單元,如果用感知機(jī)的模型, wx + b, 加上一個(gè)激活函數(shù)構(gòu)成了全部,輸入和輸出都是數(shù)字,研究的比較清楚。別的不說,在參數(shù)已知的情況下,有了輸入可以計(jì)算輸出,有了輸出可以計(jì)算輸入。   但在神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域,神經(jīng)元并不是最底層的單位。   舉例來說,有人在做神經(jīng)元膜離子通道相關(guān)的工作。一個(gè)神經(jīng)元的輸入,可以分為三部分,從其他
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深度學(xué)習(xí)被「神化」!如何「客觀」看待深度學(xué)習(xí)?

  • 深度學(xué)習(xí)隨著AlphaGo大勝李世石之后被“神話”,很多人認(rèn)為深度學(xué)習(xí)就是挑戰(zhàn)人類智力的“神器”??墒牵疃葘W(xué)習(xí)真的如他們想象的那般“戰(zhàn)無不勝”嗎?
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英特爾推深度學(xué)習(xí)處理器 加快人工智能創(chuàng)新步伐

  •   近日,在法蘭克福舉辦的國(guó)際超級(jí)計(jì)算大會(huì)上,涌現(xiàn)了很多令人興奮的新技術(shù),驅(qū)動(dòng)著廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。英特爾為人工智能技術(shù)的各個(gè)層面提供了一套廣泛全面的產(chǎn)品組合,其中包括即將推出的英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器以及英特爾現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPGA),還有即將推出的代號(hào)為Knights Mill的英特爾至強(qiáng)融核處理器,將深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升到了一個(gè)新高度。   這個(gè)英特爾至強(qiáng)融核系列的新成員是專門針對(duì)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練進(jìn)行了優(yōu)化,預(yù)計(jì)在2017年第四季度投產(chǎn)。該處理器旨在滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師以
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深度學(xué)習(xí)介紹

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