【资源】最新人工智能 10 大主题 Github 清单-低调大师

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2018-05-27 688

No 1. Awesome-Most Cited Deep Learning Papers (14827 Stars)

这是来自于terryum整理的一份自2012年起被引用最多数量的深度学习论文列表

我们相信，无论应用领域如何，都有值得一读的经典的深度学习论文。与其提供大量的论文，我们还不如提供一份令人叹为观止的深度学习论文列表，这些论文被认为是某些研究领域的必读书目。

项目地址：

https://github.com/terryum/awesome-deep-learning-papers

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万人上书贝索斯，抗议亚马逊向警方出售人脸识别技术

为人们所熟知的亚马逊是那个自称可以在这里“买到一切”的网上商城，但最近，人们了解到这家公司还有另外一些很少有人知道的商品——警方花钱从亚马逊买进人脸识别技术Rekognition，可以实时从数百万张人脸中识别出警方在寻找的人。早在 2012 年，Rekognition 就由中国留学生王盟和刘天强创立的 Orbeus 公司开发推出，后来被亚马逊收购，成立了日后的 Amazon Rekognition team。可能是因为美国的隐私政策限制，这项技术并没有被美国警察部门大规模使用。事实上，亚马逊并不是唯一一家提供类似“公共场所服务”的公司，位于马萨诸塞州的MorphoTrust 就被曝光向 FBI 和其他执法部门提供人脸识别技术。底特律也向 Data Works Plus 购买类似的技术，以在加油站录像中识别暴力犯罪人员。但为什么亚马

2018-05-28

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介绍随着神经网络的发展，很多过去曾被认为是难以完成的任务现在已经可以完成了例如图像识别、语音识别，在数据集中发现更深的关系等已经变得更加容易了。所以我们应该衷心感谢这一领域的杰出研究人员，他们的发现帮助我们发挥了神经网络的真正力量。如果你真的有兴趣将机器学习作为一门学科，深入了解深度学习网络对你来说是至关重要。大多数ML算法在给定具有多个变量的数据集时往往会失去准确性，而深度学习模型在这种情况下会产生奇迹。因此，了解它的工作原理非常重要！在本文中，我将解释深度学习中使用的核心概念，即什么样的技巧可以提高模型的准确性。除此之外，我还会分享各种建模技巧，并深入了解神经网络的历史。目录神经网络的历史单层感知器多层感知器初始化参数激活函数反向传播算法梯度下降成本函数学习率动量 Softmax 多层感知器（MLP）总结神经网络的历史神经网络是当

2018-05-28

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