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Top 100论文导读(一):纯干货!深度神经网络中的理解,泛化以及迁移学习

更多深度文章,请关注:https://yq.aliyun.com/cloud 作者:Adrian Colyer, 著名阿克赛尔合伙公司(Accel Partners)的投资合伙人,该公司致力于帮助杰出的企业家创建世界级的高科技企业,在加入Accel之前,Adrian拥有20年技术人员工作经验,如担任Pivota , VMware, SpringSource的CTO。如果你对科技企业感兴趣,可以和他联系。邮箱:acolyer@accel.com. 他的领英主页。 前言:作者从top 100 优秀深度学习论文中选取第一组论文为大家进行纯干货总结,该组包含6篇论文,所以阅读所需时间可能偏长,本文主要讲解使用可视化技术分析深度神经网络DNNs(大多是卷积神经网络CNNs)学习的东西,泛化性以及迁移学习。 1.Visualizing and understanding convolutional networks, Zeller & Fergus 2013 卷积神经网络在诸如手写数字分类和人脸检测任务上性能优异。但人们并未完全洞悉这些复杂模型的内部操作以及行为。从科学的角度来说,这非常让...

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AI派系之争如火如荼,问谁是英雄? 概率编程V.S.深度学习 作者介绍: Cade Metz是世界著名杂志WIRED(连线)的高级编者,主要负责人工智能,比特币,数据中心,计算机软硬件等前沿领域的信息搜集与写作。如果你有新鲜好玩的新闻与Cade分享,请发邮件到cade_ketz@wired.com 算法大师Pedro Domingos在其著作《The Master Algorithm》中,把各种用以实现AI的技术称为AI派系。正如华盛顿大学计算机科学家所解释的,每个派系都表现出其独有的技术。例如,进化论者认为他们可以透过在数字领域以重建自然选择来创建AI。象征主义者则认为可以将特定的知识依次编码到机器中来实现AI。 Gamalon公司CEO兼创始人Ben Vigoda说。他是一个Bayesian(贝叶斯)者,认为应该通过科学的方法来创造AI。他和他的团队不是透过数据分析来得出神经网络,而是使用概率编程。概率编程是一种技术,以假设作为开端,然后使用数据来细化并完善。Gamalon公司的技术可以将一种语言翻译成另一种语言,此外他们在研究新工具以帮助企业从原始的文本流中提取有价值...

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