深度学习进化编年大事记-低调大师

深度学习进化编年大事记

2018-01-15 610

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）

本文作者Andrew Fogg，可视化网页抓取网站Import.io的联合创始人。这篇文章阐明了人工智能、机器学习与深度学习的关系，进而讲述深度学习成长史，带你一文入门深度学习。

当你听到“深度学习”时，可以想象一个巨大的深度神经网络。“深度”指的是层数，媒体经常采用这种说法。

——杰夫·迪恩

人工智能、机器学习和深度学习这三个词经常被互换，但它们的含义并不相同。我们用一张图概括三者关系——

△ 人工智能、机器学习与深度学习之间的关系

人工智能的定义颇具争议，一种说法就是“与人类思考方式相似的计算机程序”。根据应用范围的大小，我们将它分为通用型和应用型（应用范围窄）人工智能。

Google Trends数据显示，自2015年起，“机器学习”的搜索热度超过人工智能本身。机器学习是指在没有提供明确程序的情况

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一篇文章搞懂人脸识别的十个概念

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测（Face Detection）”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列（0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框）。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测

2018-01-16

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本文来自AI新媒体量子位（QbitAI） OpenAI公布了一项最新成果：一个无监督的系统，很好的学会了表征感情。尽管这个系统目前只用亚马逊商品的顾客评价做了训练，能预测评价文本中的下一个字。这项研究还发现一个独特的“情感神经元”，包含几乎所有的情感信号。而且OpenAI这个模型可以用来生成文本，还能直接控制结果文字的情感……所以可能网上的人工水军们，正面临失业的威胁…… 使用这一方法的线性模型，在Stanford Sentiment Treebank上，实现了目前最强的情感分析精度：91.8%。Stanford Sentiment Treebank是一个小型数据库，但被广泛用于这列研究，其上之前最好的成绩是90.2%。这一精度可以与有监督系统匹敌，而且可以少用30-100倍的标记数据。 △为了让模型的两个变体（绿线和蓝线）能匹敌用6

2018-01-16

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Spring

Spring框架（Spring Framework）是由Rod Johnson于2002年提出的开源Java企业级应用框架，旨在通过使用JavaBean替代传统EJB实现方式降低企业级编程开发的复杂性。该框架基于简单性、可测试性和松耦合性设计理念，提供核心容器、应用上下文、数据访问集成等模块，支持整合Hibernate、Struts等第三方框架，其适用范围不仅限于服务器端开发，绝大多数Java应用均可从中受益。