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    2017-09-25 09:19:42
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  • 来源:景略集智学好机器学习的关键是用许多不同的数据集来练习。因为对不同的问题,需要有不同的数据准备和建模方法。我们首先分享一些有趣的数据集,权当练习资源,然后会说一说可以去哪里获得干净的高质量数据集。20个趣味数据集在Medium上有位叫OliverCameron的程序猿小哥特地分享了20个有趣的数据集,比如UFO目击报告等。整理如下:20Newsgroups从20个网络新闻组中收集的2000
    2018-01-10 00:00:00
    阅读量:3430
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  • 谷俊丽:博士学历,毕业于清华大学-美国UniversityofIllinoisUrbana-champaign大学,在清华期间作为核心人员研发过超长指令字数字信号处理器,在美期间曾参与UIUC超级计算机上的研究工作,并工作实习于Google总部和创业公司Personify。现于AMD中国研究院高级研究员,从事异构计算平台、人工智能+BigData相关的研究。在计算机和高性能计算领域
    2015-09-26 17:33:29
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  • 近几年,信息时代的快速发展产生了海量数据,诞生了无数前沿的大数据技术与应用。在当今大数据时代的产业界,商业决策日益基于数据的分析作出。当数据膨胀到一定规模时,基于机器学习对海量复杂数据的分析更能产生较好的价值,而深度学习在大数据场景下更能揭示数据内部的逻辑关系。本文就以大数据作为场景,通过自底向上的教程详述在大数据架构体系中如何应用深度学习这一技术。大数据架构中采用的是hadoop系统以及Kerb
    2017-02-08 16:55:31
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  • 通过深度学习技术,物联网(IoT)设备能够得以解析非结构化的多媒体数据,智能地响应用户和环境事件,但是却伴随着苛刻的性能和功耗要求。本文作者探讨了两种方式以便将深度学习和低功耗的物联网设备成功整合。
    2017-12-01 09:58:29
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  • 日前深度学习已经非常火爆,各种框架也已经很多很方便了。但是作为深度学习训练的数据量很大,计算很慢。对于N卡,各家框架已经支持的非常好了,CUDA加速会快很多。那A卡用户怎么办呢?A卡真的没有深度学习加速的方法?A卡有个RadeonInstinst的专门深度学习显卡,据说卖的很好,bat都用它。但是这不是平民用的。然后发现与CUDA对立的有个叫Opencl(N/A卡都可以用)1 基于OpenCL的...
    2018-07-12 20:56:01
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  • 整理了部分近两年深度学习结合SLAM的一些研究成果(参考知乎帖子https://www.zhihu.com/question/66006923和泡泡机器人公众号,附上论文链接和已找到的源代码/数据集链接,大多简单看了一下摘要。仅为自己学习所用,确实翻译得很烂…………1.深度学习跟SLAM的结合点深度学习和slam的结合是近几年比较热的一个研究方向,具体的研究方向,我简单分为三块,如下。1.1深
    2017-12-12 16:42:39
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  • 这个书各位大佬都很熟悉,我就不多说了。这个系列的文章肯定不是很长,整个整合到机器学习-笔记目录深度学习笔记——《深度学习入门——基于Python的理论与实现》第4章——神经网络的学习这章节和机器学习的求解有点接轨了,梯度下降什么的。我感觉学得有点云里雾里,这章作为切入点。所谓学习就是从训练数据中自动获取最优权重参数的过程。4.1从数据中学习第2章的感知机中的参数设定是人为的...
    2018-10-26 00:01:31
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  • 整合一下深度学习caffe基本环境的配置(CPU+GPU)之前国创项目做的深度学习关于衣物识别的内容,当时也算初入dl坑吧。。不过主要是以应用为主,后期进实验室才真正去看paper做实验等等。。(实验室框环境都配好的,从老的faster-RCNN到SSD、resnet等等都有学长给弄好的,自己需要跑实验带着数据集即可)然而自己在新校区配环境也是艰难得很,不过后来问问基本都是这样过来的,格十几次系统不
    2017-11-26 17:36:42
    阅读量:169
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