“AI+教育”时代已来临:挑战与机遇并存

“AI+教育”时代已来临:挑战与机遇并存

机器学习 2020-05-17 浏览: 查看评论

AI+教育时代已来临:挑战与机遇并存 当人们谈论人工智能(AI)以怎样的新形态出现在面前时,教育界却正在发生一轮新的变革。在新一轮变革推动下,人工智能、大数据、互联网等前沿科技正加速应用于教育领域。在未来信息时代,人工智能如何赋能教育?人工智能与教育会碰撞出怎样的火花?人工智能将为

AI小程序之语音听写来了,十分钟掌握百度大脑语音听写全攻略!!

AI小程序之语音听写来了,十分钟掌握百度大脑语音听写全攻略!!

机器学习 2020-03-13 浏览: 查看评论

语音识别极速版能将60秒以内的完整音频文件识别为文字。用于近场短语音交互,如手机语音搜索、聊天输入等场景。支持上传完整的录音文件,录音文件时长不超过60秒。实时返回识别结果。本文主要介绍采用百度语音识别,实现小程序的听写功能。 1 系统框架 用到的技术主要有:百度语音

用机器学习分析完网红视频后,我发现播放量暴涨的秘密

用机器学习分析完网红视频后,我发现播放量暴涨的秘密

机器学习 2020-03-11 浏览: 查看评论

在视频成为重要媒介,vlog、视频博主也成为一种职业的当下,如何提高自己视频的播放量,是广大内容生产者最头秃的问题之一。网络上当然有许多内容制作、热点跟踪、剪辑技巧的分享,但你可能不知道,机器学习也可以在其中发挥大作用。 join into data上两位作者 Lianne 和 Justin 做了一个

零基础入门数据科学, 9个值得收藏的线上学习资源

零基础入门数据科学, 9个值得收藏的线上学习资源

机器学习 2019-04-22 浏览: 查看评论

数据科学是趋势,网络资源也很多,但怎么学才有系统又可以学会实际应用呢?本文作者分享自己的学习历程与使用的线上资源。 编按:本文作者为中国某工程大学自动化学科在学生,将从本科系毕业至美国攻读金融科技硕士。一年以前连机器学习是什么都不知道,只上过C语言和数据结构两门程序基础课,

揭开对机器学习的七点误解

揭开对机器学习的七点误解

机器学习 2019-04-09 浏览: 查看评论

▲揭开对机器学习的七点误解 哥伦比亚大学计算机科学专业博士生Oscar Chang发博阐述了关於机器学习的七个误解,AI科技评论将原文编译整理如下。 在了解深度学习的过程中盛传着7 个误解,它们中很多都是以前固有的偏见,但在最近又被新的研究提出了质疑,现在我们把它整理出来: 误解1: Te

CNN--两个Loss层计算的数值问题

CNN--两个Loss层计算的数值问题

机器学习 2017-12-30 浏览: 查看评论

写在前面,这篇文章的原创性比较差,因为里面聊的已经是老生长谈的事情,但是为了保持对CNN问题的完整性,还是把它单独拿出来写一篇了。已经知道的童鞋可以忽略,没看过的童鞋可以来瞧瞧。 这次我们来聊一聊在计算Loss部分是可能出现的一些小问题以及现在的解决方法。其实也是仔细阅读

Caffe代码阅读——Solver

Caffe代码阅读——Solver

机器学习 2017-12-29 浏览: 查看评论

前面我们聊了Net组装的内容,接下来我们来看看Solver的内容。Solver主体有两部分:初始化和训练。初始化内容相对比较简单,这里就不说了;下面我们来说说训练中的几个关键函数。 核心函数:Step 真正的训练在Step函数内,这里有多卡训练的关键回调函数:on_start()和on_gradient_ready(),具

Caffe源码阅读——Net组装

Caffe源码阅读——Net组装

机器学习 2017-12-12 浏览: 查看评论

最近忙着看TI没有及时写文章,今天赶紧补一篇…… Net是Caffe代码中一个比较核心的类,往下看它封装了所有的Layer,构建起了整个神经网络;往上看它对外提供了前向后向计算,以及核心数据结构的访问结构,使得再上层的Solver可以利用Net比较轻松地实现Train和Test的策略。

Caffe代码阅读——层次结构

Caffe代码阅读——层次结构

机器学习 2017-12-12 浏览: 查看评论

Caffe是一款优秀的深度神经网络的开源软件,下面我们来聊聊它的源代码以及它的实现。Caffe的代码整体上可读性很好,架构比较清晰,阅读代码并不算是一件很困难的事情。不过在阅读代码之前还是要回答两个问题: 阅读代码是为了什么? 阅读到什么程度?(这个问题实际上和前面的问题相

CNN--结构上的思考

CNN--结构上的思考

机器学习 2017-12-11 浏览: 查看评论

前面我们通过几个数值展示了几个比较经典的网络的一些特性,下面我们就花一点时间来仔细观察CNN网络的变化,首先是VGG在网络结构上的一些思考,其次是Inception Module对于单层网络内部的扩展,最后我们再来看看ResidualNet对于网络计算的改变。当然,我们在介绍这些模型的同时还会聊一些

CNN——架构上的一些数字

CNN——架构上的一些数字

机器学习 2017-12-11 浏览: 查看评论

前面说了很多关于CNN的数值上的事,下面我们来看看网络架构。网络架构也是CNN的一个核心部分,由于CNN的特点是它的深度,所以深度模型的网络架构给了人们无数的想象,于是也有了无数的前辈创造了各种各样的模型。我们今天来看看那些经典的模型,不是从感性的角度上去观看,而是从理性的角度

卷积层(3)

卷积层(3)

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

上回说完了卷积层的线性部分,这次来聊聊非线性部分。其实在此之前我们在聊全连接层的时候就已经说过两个非线性部分的函数: Sigmoid Tanh 而且进入了深度网络学习的过程中,前辈们又发现了另一个好用的非线性函数,那就是ReLU,全称Rectify Linear Unit。它的函数形式是这样

卷积层(2)

卷积层(2)

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

这一回我们来看看卷积层的解法。我们将采用两种方法求解: 一种是实力派解法 一种是软件库中常用的套路——整容后的偶像派解法。 这里需要一个小例子,我们假定一个1*5*5的输入,卷积层的维度是1*1*3*3,同时stride=1,padding=0。最终的输出是1*3*3。 这里先画

卷积层(1)

卷积层(1)

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

前面聊了3期全连接层,下面先扔下它,看看卷积神经网络的另外一个重量级组成部分——卷积层。 关于卷积层的具体计算方式在这里就不多说了,和全连接层类似,由线性部分和非线性部分组成,一会儿直接看代码就好。关于卷积层的计算方法,现在一般来说大家的实现方式都是用相关

神经网络-全连接层(3)

神经网络-全连接层(3)

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

上一回我们聊完了算法,这回我们正式开始写代码。上回在做公式推导的时候,我们实际上只是针对一个数据样本进行推导,而实际中,计算和训练都是一批一批完成的。大多数机器学习训练都有batch的概念,而训练中batch的计算不是一个一个地算,而是一批数据集中算,那么就需要用上矩阵了。 首

神经网络-全连接层(2)

神经网络-全连接层(2)

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

这一回聊一下神经网络的反向传导算法问题。反向传导算法是一个比较复杂的算法,但是如果把它拆解开,其实每一个小步骤并不复杂。 在此之前需要先介绍一个概念,那就是模型训练目标。神经网络是一个用在监督学习上的模型,所谓的监督学习就是我们要提前知道输入和输出。那么我们的模型

神经网络-全连接层(1)

神经网络-全连接层(1)

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

接下来聊一聊现在大热的神经网络。最近这几年深度学习发展十分迅速,感觉已经占据了整个机器学习的半壁江山。各大会议也是被深度学习占据,引领了一波潮流。深度学习中目前最火热的两大类是卷积神经网络(CNN)和递归神经网络(RNN),就从这两个模型开始聊起。 当然,这两个模型所涉及到概念

机器学习进阶笔记

机器学习进阶笔记

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

机器学习进阶笔记 机器学习进阶笔记之一 | TensorFlow安装与入门 机器学习进阶笔记之二 | 深入理解Neural Style 机器学习进阶笔记之三 | 深入理解Alexnet 机器学习进阶笔记之四 | 深入理解GoogLeNet 机器学习进阶笔记之五 | 深入理解VGG\Residual Network 机器学习进阶笔记之六

机器学习进阶笔记之六 | 深入理解Fast Neural Style

机器学习进阶笔记之六 | 深入理解Fast Neural Style

机器学习 2017-12-10 浏览: 查看评论

引言 TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程,

机器学习进阶笔记之五 | 深入理解VGG\Residual Network

机器学习进阶笔记之五 | 深入理解VGG\Residual Network

机器学习 2017-12-09 浏览: 查看评论

引言 TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程,

机器学习进阶笔记之四 | 深入理解GoogLeNet

机器学习进阶笔记之四 | 深入理解GoogLeNet

机器学习 2017-12-04 浏览: 查看评论

引言   TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程

机器学习进阶笔记之三 | 深入理解Alexnet

机器学习进阶笔记之三 | 深入理解Alexnet

机器学习 2017-12-04 浏览: 查看评论

引言   TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程

机器学习进阶笔记之二 | 深入理解Neural Style

机器学习进阶笔记之二 | 深入理解Neural Style

机器学习 2017-12-03 浏览: 查看评论

引言   TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程

机器学习进阶笔记之一 | TensorFlow安装与入门

机器学习进阶笔记之一 | TensorFlow安装与入门

机器学习 2017-12-02 浏览: 查看评论

引言   TensorFlow是Google基于DistBelief进行研发的第二代人工智能学习系统,被广泛用于语音识别或图像识别等多项机器深度学习领域。其命名来源于本身的运行原理。Tensor(张量)意味着N维数组,Flow(流)意味着基于数据流图的计算,TensorFlow代表着张量从图象的一端流动到另一端计算过程

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