格灵深瞳日报

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本期14条,由好东西传送门选自14条原始资源

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2015-05-20 星期三 (4)

格灵深瞳   网页版 2015-05-20 15:16
人工智能
【如果人工智能也有朋友圈...】最近朋友圈甚是热闹,人工智能圈儿的亲们各种状态发个不停。一遍刷下来,小编终于弄懂了各项技术和模型的关系。不说了,直接上截图,请叫我活雷锋~😉

 

格灵深瞳   网页版 2015-05-20 11:20
大数据 人工智能 视觉 深度学习
【深度学习 vs. 大数据:神经网络权值的版权属于谁?】本文通过ImageNet可视化大数据、Caffe共享深度学习模型和家中训练三个场景审查了深度学习的权值与大数据的关系,介绍了目前的问题和解决方案。文章最后预测深度学习将来可能需要相关的“AI法”。 http://t.cn/R2yzdxc

 

格灵深瞳   网页版 2015-05-20 11:16
人工智能
分享一个 caltech 的 learning from data: http://t.cn/R2L9JD4

 

好东西传送门   网页版 2015-05-20 08:29
人工智能 算法
机器学习日报 2015-05-19 http://t.cn/R2LBhqy 1) 自然语言处理领域中的语义路线及其代表人物 2) 开源机器翻译系统cdec 3) VALSE2015报告slides下载 4) spark近半年总结 5) DMLC写异步SGD 完整版41条 http://t.cn/R2LBhqU

 

2015-05-19 星期二 (6)

NLPJob   网页版 2015-05-19 16:57
人工智能 视觉 招聘
#NLP Job# 腾讯招聘优图图像模式识别研发工程师(上海) http://t.cn/R22etn4

 

格灵深瞳   网页版 2015-05-19 14:30
智能汽车
自动驾驶车又领证了,不过这次是个大块头 http://t.cn/R22QFW5

 

格灵深瞳   网页版 2015-05-19 14:04
人工智能 视觉 Python 深度学习
DeepLearning tutorial(5)CNN卷积神经网络应用于人脸识别(详细流程+代码实现) - 本文主要讲解将CNN应用于人脸识别的流程,程序基于python+numpy+theano+PIL开发,采用类似LeNet5的CNN模型,应用于olivettifaces人脸数据库,实现人脸识别的功能,模型的误差降到了5%以下。 http://t.cn/R22TllU

 

格灵深瞳   网页版 2015-05-19 12:46
人工智能 视觉
用BP人工神经网络识别手写数字——《Python也可以》之三 http://t.cn/R22pJ0W

 

格灵深瞳   网页版 2015-05-19 09:53
智能汽车
【温瑞尔推出新一代ADAS解决方案】温瑞尔(Wind River)发布新一代先进驾驶辅助系统(ADAS)解决方案--Automotive Profile for VxWorks。 http://t.cn/R2wNpQ3

 

格灵深瞳   网页版 2015-05-19 08:42
今天的天,蓝的不像北京,也只有在这种大风晴朗的日子,才会出现PM2.5<10的爆款天气了~

 

2015-05-18 星期一 (1)

格灵深瞳   网页版 2015-05-18 09:41
人工智能 视觉 深度学习
深度学习材料(教材+幻灯片+视频+论文+软件)——包含大量深度学习的阅读清单,甚至列出了深度学习最新进展的论文集。 http://t.cn/RARckb1

 

TA点评的更早的微博 (3)

Alsolitary   网页版 2015-05-17 11:51
人工智能 视觉 分类 算法
what's the difference between image classification and image recognition? @路遥_机器学习 @格灵深瞳 @好东西传送门 @老师木
格灵深瞳 网页版 转发于2015-05-18 09:46  回复 @好东西传送门 “唔,分类是对整个图像做类别区分,识别是理解图像内成分的语义?”
这种问题......本身就没有什么好问的吧......classification偏重宏观的区分,recognition更细分.......

 

爱可可-爱生活   网页版 2015-05-17 06:09
人工智能 视觉 深度学习
【幻灯:面向机器视觉的深度学习】《Deep Learning - The current hottest thing in Computer Vision》http://t.cn/R2ZLNo4 云:http://t.cn/R2ZLR0I

 

王威廉   网页版 2015-05-16 09:40
人工智能 视觉
脸书人工智能实验室主任Yann LeCun认为,ImageNet已经和MNIST一样快被玩坏了,目前主要是调网络架构,调超参数,找更多的辅助数据,这些工作都不是新的科学发现。