在过去的一年里，咱们讨论了六个开源机器学习和，或深度学习框架，Caffe，MicrosoftCognitiveToolkit，又名CNTK2，，MXNet，Scikit，learn，SparkMLlib和TensorFlow，如果把网撒得大些，可能还会覆盖其他几个流行的框架，包括Theano，一个1...

  这里涉及到机器学习子领域的分类，所有的分类，首先要问的是为什么这么分，按什么维度进行划分，符合逻辑的分类能帮助人们建立认知架构，不符合逻辑的分类能让人一头雾水，1、机器学习是人工智能的子领域人工智能的子领域，沿着历史的发展，有比较显著的特点，大致可分为，可见，学习，是人工智能的一个大方向，，机器学习...

  了解AI，机器学习和深度学习的发展首先，有一点背景...深度学习是机器学习的子集，而机器学习又是人工智能的子集，但是这些名称的起源来自一个有趣的历史，此外，还有一些引人入胜的技术特征，可将深度学习与其他类型的机器学习区分开来……对于技能水平较高的ML、DL或AI的任何人来说，这都是必不可少的工作知识...

  鹰眼摄像头的每一帧都经过姿势估计处理器进行，它预测帧中球员的骨架关键点，与此同时，用时间戳连续记录足球的坐标，关键点检查器将进攻球员，试图进球的球员，和防守球员，试图阻止进球的对方球员，的预测关键点进行比较，如果进攻球员的关键点比进攻和防守球员的关键点都更靠近球门线，就可能出现越位情况，如果关键点检...

  深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度，因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念，我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术，让我们开始将它们放到我们的世界中，​​​这种高度复杂性基于什么?在实践中，深度学习由神经网络中的多个隐藏层组成，我们在，从神经元到网络，一文中解...

  本文内容来自于硅谷投资人LakeDai，LDVPartners合伙人，严肃编辑整理，人工智能，ArtificialIntelligence，是一个最广泛的概念，人工智能的目的就是让计算机这台机器能够象人一样思考，而机器学习，MachineLearning，是人工智能的分支，专门研究计算机怎样模拟或实...

  人工智能的浪潮正在席卷全球，人工智能，ArtificialIntelligence，、机器学习，MachineLearning，、深度学习，DeepLearning，这些高频词汇经常出现，业内人士对于这些词汇概念也想必熟悉，然而对于大多数的非从业人员来说这些高频词汇的含义及其背后的关系似乎不甚了解，...

  简介想象一下，你想买点东西，于是，你访问某个电子商务网站并使用搜索选项查找所需内容，也许你有很多东西要买，所以这个过程不是很有效，现在，请考虑一下这样一个场景，打开一个应用程序，用简单的英语描述一下你想要的东西，然后按下回车键，你不必担心搜索和价格比较，因为应用程序会自动为你处理了，很酷，对吧，这正...

  近些年，深度学习在语音识别、图像处理、自然语言处理等领域都取得了很大的突破与成就，相对来说，深度学习在推荐系统领域的研究与应用还处于早期阶段，携程在深度学习与推荐系统结合的领域也进行了相关的研究与应用，并在国际人工智能***会议AAAI2017上发表了相应的研究成果，AHybridCollabora...

  网络的优化，训练步骤似乎有点棘手，让我们一步一步讨论，给定输入x，计算相应的输出，你可能已经注意到，输入x中的大部分值都是零值，因为用户肯定没有观看和评估数据集中的所有5953部电影，因此，建议不要直接使用网络的原始预测，相反，我们必须确定数据输入x中零值的索引，并将与这些索引相对应的预测向量中的值...

  本文将通过一个实战案例来展示如何借助于PyTorch自动混合精度库对ResNet50模型进行优化，然后借助少许几行代码即可获得超过两倍速度的模型训练效率，简介你是否曾希望你的深度学习模型运行得更快，但是，我们该选哪一种模型呢，、HuggingFace和已经为模型训练的性能调优提供了很好的参考，包括异...

  基于项目的协作筛选假定用户会更喜欢与他们过去喜欢的项目相类似的项目，它根据用户评分或交互来计算项目之间的相似性，这种方法通常比基于用户的协作筛选更具可扩展性，尤其是在用户众多而项目较少的情况下，它允许通过预先计算项目的相似性，以更快地进行实时推荐，...。...

  深度学习模型在多个领域，特别是计算机视觉和自然语言处理中，已经取得了革命性的进展，然而，随着模型复杂性和资源需求的不断攀升，如何将这些庞大模型的知识浓缩为更紧凑、更高效的形式，成为了当前研究的热点，知识蒸馏，作为一种将知识从复杂模型转移到更简单模型的策略，已经成为实现这一目标的有效工具，在本文中，我...

  在深度学习领域，数据是模型训练的基石，训练数据的数量和质量直接决定了机器学习算法的效能，然而，获取大量精确分类的数据往往是一项既困难又耗费资源的工作，在这一背景下，数据增强，&gt，来源，内容精选...。...

  本文涵盖了我最近在ISMIR2024上发表的论文，聚类和分离，一种用于乐谱雕刻的声音和谱表预测的GNN方法，的主要内容，简介以MIDI等格式编码的音乐，即使包含量化音符、拍号或小节信息，通常也缺少可视化的重要元素，例如语音和五线谱信息，这种限制也适用于音乐生成、转录或编曲系统的输出，因此，这种音乐无...