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如何通过TensorFlow实现深度学习算法并运用到企业实践中

本文根据才云科技首席大数据科学家郑泽宇在QCon2016全球软件开发大会(上海站)上的演讲整理而成,希望大家可以了解如何通过TensorFlow实现深度学习算法,并将深度学习运用到企业实践中。 讲师介绍 郑泽宇,谷歌高级工程师。从 2013 年加入谷歌至今,郑泽宇作为主要技术人员参与并领导了多个大数据项目,拥有丰富机器学习、数据挖掘工业界及科研项目经验。2014 年,他提出产品聚类项目用于衔接谷歌购物和谷歌知识图谱(Knowledge Graph)数据,使得知识卡片形式的广告逐步取代传统的产品列表广告,开启了谷歌购物广告在搜索页面投递的新纪元。他于2013年5月获得美国 Carnegie Mellon University(CMU)大学计算机硕士学位, 期间在顶级国际学术会议上发表数篇学术论文,并获得西贝尔奖学金。 什么是深度学习? 深度学习这个名词听了很多次,它到底是什么东西,它背后的技术其实起源于神经网络。神经网络最早受到人类大脑工作原理的启发,我们知道人的大脑是很复杂的结构,它可以被分为很多区域,比如听觉中心、视觉中心,我在读研究中心的时候,做视频有计算机视觉研究室,做语言有语言...

MXNet爆红,大神Yann LeCun和吴恩达最新演讲|AI科技评论周刊

美国时间 11 月 22 日,亚马逊 CTO Werner Vogels 在博文中写到 MXNet 被 AWS 正式选择成为其云计算的官方深度学习平台。 MXNet 是一个全功能、灵活且高扩展性的深度学习框架,支持深度学习模型中的卷积神经网络和长期短期记忆网络。由学术界发起,由华盛顿大学和卡内基梅隆大学的研究人员联合发起。 MXNet 联合发起人解浚源表示: “MXNet 发展到现在有一年多时间,是一个相对成熟的项目。我对我们的技术很有信心。MXNet 的速度,节省内存,接口灵活性,和分布式效率都是可圈可点的。作为一个由爱好者发起,没有投资的项目,MXNet 以前最大的短板是文档和宣传。而 Amazon 作为大财主以后在这方面可以起到很好的作用。” Yann LeCun最新演讲: AI 研究的下一站是无监督学习 LeCun 在卡内基梅隆大学

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