机械通过大量磨练多少锻炼,机器通过大气教练多少练习

人造智能,用总括机实现人类智能。机器通过大量训练多少磨炼,程序不断自我学习、修正操练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

人造智能,用微机实现人类智能。机器通过大量锻炼多少练习,程序不断自我学习、修正磨练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特色。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

人造智能,用总括机实现人类智能。机器通过大气教练多少操练,程序不断自我学习、修正锻练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特性。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

历史观总括机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯(Max)算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔o tree
search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略网络(policy
network),统计每个棋概率、胜率。锻炼模型过程,分类方法拿到第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举办神经网络学习(深度卷积神经网络)拿到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)得到改进策略,回归全体总计得到估值网络。Google《Nature》杂文,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

观念总括机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔(Carl)o tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略网络(policy
network),总结每个棋概率、胜率。训练模型过程,分类方法赢得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举办神经网络学习(深度卷积神经网络)拿到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)得到改进策略,回归全部总计得到估值网络。Google《Nature》随笔,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

传总计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法配合Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte Carlo tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总计盘面分类。策略网络(policy
network),总括每个棋概率、胜率。锻练模型过程,分类方法取得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举办神经网络学习(深度卷积神经网络)拿到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)拿到改正策略,回归全部总结得到估值网络。Google《Nature》随想,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

深度学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理信息情势。输入层(input
layer)输入锻炼多少,输出层(output layer)输出统计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理音信情势。输入层(input
layer)输入训练多少,输出层(output layer)输出总结结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理消息形式。输入层(input
layer)输入磨练多少,输出层(output layer)输出总计结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

数量预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最后一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

数量预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

数量预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最后一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

深度学习,利用已知多少学习模型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传来;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差别,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,收缩损失,反向传播(backword
propagation)。

深度学习,利用已知多少学习模型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传来;成本函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,收缩损失,反向传播(backword
propagation)。

神经网络算法主旨,总结、连接、评估、纠错、锻练。深度学习扩展中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数量训练。

神经网络算法主旨,总括、连接、评估、纠错、磨练。深度学习扩大中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数额训练。

神经网络算法主题,总计、连接、评估、纠错、练习。深度学习扩张中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数量操练。

分类(classification)。输入练习多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提升预测率。有记号学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。操练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与操练相关,激励函数拿到情形行动映射,适合连续决策领域。半监察学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有记号,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局部特征,大量无标志数据完整分布,拿到较好分类结果。有监督学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

分类(classification)。输入练习多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提升预测率。有号子学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。磨炼不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与训练相关,激励函数拿到情状行动映射,适合连续决策领域。半督查学习(semi-supervised
learning),磨练多少部分有号子,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局部特征,大量无标志数据完整分布,得到较好分类结果。有监督学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

分类(classification)。输入锻炼多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记纠正学习不是,提升预测率。有记号学习为监察学习(supervised
learning)。无监控学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。训练不指定明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数拿到境况行动映射,适合连续决策领域。半监察学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有号子,部分从没,数据分布必然不完全自由,结合有标志数据局部特征,大量无标志数据完全分布,拿到较好分类结果。有监督学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监督学习(聚类)。

纵深学习入门,算法知识、大量多少、统计机(最好GPU)。
学习数学知识,训练过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),磨练过程求解最优解次优解,基本概率总结、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导评释。

纵深学习入门,算法知识、大量数额、总括机(最好GPU)。
学学数学知识,磨炼过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),训练过程求解最优解次优解,基本概率总括、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导注明。

深度学习入门,算法知识、大量数额、总计机(最好GPU)。
上学数学知识,训练过程涉及过程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),练习过程求解最优解次优解,基本概率总计、高等数学、线性代数,知道原理、过程,兴趣涉猎推导声明。

经文机器学习理论、基本算法,协助向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

经文机器学习理论、基本算法,帮助向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

经文机器学习理论、基本算法,援助向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

经文杂文,最新动态讨论成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、知乎、新媒体信息,新操练方法,新模型。

经文论文,最新动态研商成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、乐乎、新媒体音讯,新磨练方法,新模型。

经典杂文,最新动态研讨成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、今日头条、新媒体信息,新练习方法,新模型。

自己入手练习神经网络,接纳开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向重点会聚视觉、语音,初学最好从总计机视觉动手,用各类网络模型磨练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

团结入手磨练神经网络,拔取开源深度学习框架,紧要考虑用的人多,方向重点汇聚视觉、语音,初学最好从电脑视觉出手,用各样网络模型磨炼手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

投机动手练习神经网络,拔取开源深度学习框架,首要考虑用的人多,方向重点会聚视觉、语音,初学最好从总结机视觉动手,用各个网络模型磨练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

学入兴趣工作领域,总计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、视频目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、作品摘要、心理分析,经济学行业,经济学映像识别,天猫穿衣,服装搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

学入兴趣工作领域,总结机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、视频目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、激情分析,理学行业,文学映像识别,Tmall穿衣,衣裳搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

学入兴趣工作圈子,统计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目标检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、著作摘要、情绪分析,管经济学行业,管文学印象识别,天猫穿衣,衣裳搭配,款式识别,保险、通信客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

行事问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合具体行业领域工作革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需求。

干活问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合具体行业领域工作改进,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需求。

工作问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合具体行业领域工作革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作需求。

历史观基于规则,依赖知识。总结方法为大旨机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,按照世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对容易提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

传统基于规则,依赖知识。总结格局为焦点机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,按照世界经验提取特征,文字等华而不实领域,特征相对容易提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等世界,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

价值观基于规则,依赖知识。总结方法为骨干机器学习,重要的是做特色工程(feature
engineering),调参,按照世界经验提取特征,文字等华而不实领域,特征相对容易提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等世界,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

TensorFlow襄助异构设备分布式总计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU主旨协同协作。分布式架构调度分配总结资源、容错。TensorFlow协理卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期记忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

TensorFlow援助异构设备分布式总括(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU主旨协同协作。分布式架构调度分配统计资源、容错。TensorFlow援助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长短时间记忆网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

TensorFlow襄助异构设备分布式总括(heterogeneous distributed
computing)。异构,包含不同成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU焦点协同合作。分布式架构调度分配总结资源、容错。TensorFlow协理卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长短时间回想网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运行由框架实现,用户指定什么设置做哪些运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度学习内容,前向传播、反向传播、图形总结。共享训练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更复杂网络,可解释性,有效日志调试。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运转由框架实现,用户指定什么设置做什么运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形总结。共享训练模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运转由框架实现,用户指定什么设置做什么运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,实现所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形统计。共享锻炼模型,TensorFlow
slim模块。没有编译过程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

琢磨人群。学者,深度学习理论探讨,网络模型,修改参数方法和申辩,产耱科研战线,理论商讨、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型立异,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供不错模型。工业探讨者,明白各个模型网络布局、算法实现,阅读突出随笔,复现成果,应用工业,主流人群。

研究人群。学者,深度学习理论商量,网络模型,修改参数方法和驳斥,产耱科研战线,理论研讨、模型试验,新技巧新理论敏感。算法改进者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型立异,新算法改进应用现有模型,为上层应用提供可以模型。工业商讨者,明白各样模型网络布局、算法实现,阅读卓绝小说,复现成果,应用工业,主流人群。

啄磨人群。学者,深度学习理论研商,网络模型,修改参数方法和辩解,产耱科研战线,理论探讨、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型立异,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供可以模型。工业探究者,领悟各样模型网络布局、算法实现,阅读非凡杂谈,复现成果,应用工业,主流人群。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(Google云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(Google云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(Google云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow特性。低度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值统计,只需要构建图,书写总计内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),快速试验框架,新算法,训练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加多少。多语言补助(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现主题,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式总括襄助,TensorFlow数据流图不同统计元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

TensorFlow特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总括,只需要构建图,书写总计内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),急忙试验框架,新算法,训练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目的函数,添加数码。多语言匡助(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现基本,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式统计补助,TensorFlow数据流图不同总计元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

TensorFlow特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总结,只需要构建图,书写总计内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),快捷试验框架,新算法,锻炼模型。自动求微分(auto-differentiation),只需要定义预测模型结构、目标函数,添加数码。多语言匡助(language
options),Python、C++、Java接口,C++实现主题,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其他语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式总计帮助,TensorFlow数据流图不同总括元素分配不同装备,最大化利用硬件资源。

使用商店。Google、京东、中兴、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

采取公司。谷歌、京东、酷派、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

行使集团。Google、京东、小米、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

2016.4,0.8版补助分布式、多GPU。2016.6,0.9版帮助移动设备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图统计TensorFlow
Fold。

2016.4,0.8版帮忙分布式、多GPU。2016.6,0.9版襄助移动设备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图统计TensorFlow
Fold。

2016.4,0.8版补助分布式、多GPU。2016.6,0.9版襄助移动设备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总括TensorFlow
Fold。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检测、图像识别算法。二〇一〇年启幕,最大图像识别数据库,1500万张有号子高分辨率图像数据集,22000类型,比寒用1000体系各1000图像,120万磨练图像,5万表达图像,15万测试图像。每年邀请出名IT公司测试图片分类序列。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五系列错误率。2016,CUImage目标检测第一,商汤科技、香港中文大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香江普通话大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、Hong Kong闽南语大学;Trimps-Soushen目的一定第一,公安部三所NUIST视频物体探测五个子项目第一,波尔图信息工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年创造,数据发掘、数据解析臆度竞技在线平台。公司出多少出钱,统计机地理学家、地文学家、数据数学家领取任务,提供解决方案。3万到25万日币奖励。
天池大数额竞技,阿里,穿衣配搭、乐乎互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检测、图像识别算法。二零一零年开班,最大图像识别数据库,1500万张有记号高分辨率图像数据集,22000类型,比寒用1000连串各1000图像,120万教练图像,5万表明图像,15万测试图像。每年邀请闻名IT公司测试图片分类体系。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五系列错误率。2016,CUImage目标检测第一,商汤科技、香岛普通话大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科技、香江中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港(香港)粤语大学;Trimps-Soushen目的定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测七个子项目第一,布尔萨信息工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年创制,数据发掘、数据解析臆想比赛在线平台。集团出多少出钱,总括机数学家、地文学家、数据地理学家领取任务,提供解决方案。3万到25万法郎奖励。
天池大数额比赛,阿里,穿衣搭配、新浪互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑战赛),对象检测、图像识别算法。二〇一〇年始发,最大图像识别数据库,1500万张有标志高分辨率图像数据集,22000品类,比寒用1000连串各1000图像,120万教练图像,5万验证图像,15万测试图像。每年邀请闻明IT公司测试图片分类连串。Top-1,预测输出概率最高档次错误率。Top-5,预测输出概率前五系列错误率。2016,CUImage目标检测第一,商汤科技、香岛闽南语大学;CUvideo录像物体检测子项目第一,商汤科技、香江闽南语大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科技、香港闽南语大学;Trimps-Soushen目标定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测四个子项目第一,瓦伦西亚音讯工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年创建,数据发掘、数据解析预测比赛在线平台。公司出多少出钱,总括机数学家、物农学家、数据科学家领取任务,提供解决方案。3万到25万日元奖励。
天池大数目竞技,阿里,穿衣搭配、和讯互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

国内人工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技、商汤科技、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科技,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像录像智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科技,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

国内人工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技、商汤科技、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科技,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像视频智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科技,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

国内人工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科技、商汤科技、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科技,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像视频智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科技,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

欢迎付费咨询(150元每刻钟),我的微信:qingxingfengzi

欢迎付费咨询(150元每时辰),我的微信:qingxingfengzi

迎接付费咨询(150元每时辰),我的微信:qingxingfengzi

相关文章