机械通过大气教练多少操练,机器通过多量练习多少锻炼

人为智能,用电脑完结人类智能。机器通过大批量磨练多少陶冶,程序不断自我学习、修正操练模型。模型本质,一堆参数,描述业务特性。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

事在人为智能,用电脑达成人类智能。机器通过大批量教练多少陶冶,程序不断自我学习、纠正陶冶模型。模型本质,一堆参数,描述业务特性。机器学习和纵深学习(结合深度神经网络)。

人造智能,用统计机落成人类智能。机器通过大气教练多少操练,程序不断自我学习、改正陶冶模型。模型本质,一堆参数,描述业务特点。机器学习和深度学习(结合深度神经网络)。

历史观统计机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法合营Min-马克斯(Max)算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔o tree
search,MCTS)和深度卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总括盘面分类。策略网络(policy
network),总括每个棋概率、胜率。锻练模型进度,分类方法得到第一手策略,间接策略对历史棋局资料库举办神经网络学习(深度卷积神经网络)得到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)获得创新策略,回归全部总括获得估值网络。谷歌(谷歌(Google))《Nature》随想,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

传统总结机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法同盟Min-马克斯(Max)算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔o tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总括盘面分类。策略网络(policy
network),总结每个棋概率、胜率。训练模型进程,分类方法获得第一手策略,直接策略对历史棋局资料库举行神经网络学习(深度卷积神经网络)拿到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)得到改正策略,回归全部总括获得估值网络。谷歌(Google)《Nature》小说,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

价值观计算机器下棋,贪婪算法,Alpha-Beta修剪法合作Min-马克斯算法。
AlphaGo,蒙特卡洛树搜索法(Monte 卡尔o tree
search,MCTS)和纵深卷积神经网络(deep convolutional neural
network,DCNN)。估值网络(value
network,盘面评估函数),总结盘面分类。策略网络(policy
network),总括每个棋概率、胜率。操练模型进度,分类方法取得第一手策略,间接策略对历史棋局资料库进行神经网络学习(深度卷积神经网络)得到习得策略,强化学习自我对局(蒙特卡洛树状搜寻法)获得校订策略,回归全部计算获得估值网络。谷歌(Google)《Nature》杂谈,《Mastering
the game of Go with deep neural networks and tree search》。

纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理音信情势。输入层(input
layer)输入磨练多少,输出层(output layer)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

纵深学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理消息方式。输入层(input
layer)输入磨炼多少,输出层(output layer)输出计算结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

深度学习。前身 是人工神经网络(artificial neural
network,ANN),模仿人脑神经元传递、处理音讯情势。输入层(input
layer)输入磨炼多少,输出层(output layer)输出总结结果,中间隐藏层(hidden
layer)向前传播数据。

数量预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

数码预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最终一层输出结果。前向传来(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

多少预处理,图片,图像居中、灰度调整、梯度锐化、去除噪声、倾斜度调整。输入神经网络第一层,第一层提取图像特点,有用向下传递,最后一层输出结果。前向传播(forword
propagation)。分类概率向量,前5概率值。

深度学习,利用已知多少学习模型,在不敢问津数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传来;开销函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,减少损失,反向传播(backword
propagation)。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在不为人知数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传来;开支函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差异,调整权重参数,缩短损失,反向传播(backword
propagation)。

纵深学习,利用已知多少学习模型,在无人问津数据做出预测。神经元特性,激活函数(activation
function),非线性函数,输入非线性变化,前向传播;花费函数(cost
function),定量评估预测值和真实值差别,调整权重参数,收缩损失,反向传播(backword
propagation)。

神经网络算法大旨,计算、连接、评估、纠错、训练。深度学习扩充中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大批量数码磨炼。

神经网络算法大旨,计算、连接、评估、纠错、练习。深度学习增加中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大批量数码锻炼。

神经网络算法宗旨,计算、连接、评估、纠错、训练。深度学习扩张中间隐藏层数和神经元数,网络变深变宽,大量数目操练。

分类(classification)。输入磨炼多少特征(feature)、标记(label),找出特色和符号映射关系(mapping),标记改进学习不是,升高预测率。有标志学习为监察学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。操练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与操练相关,激励函数得到情状行动映射,适合一而再决策领域。半督查学习(semi-supervised
learning),磨炼多少部分有号子,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有标志数据局地特征,多量无标志数据完整分布,获得较好分类结果。有监控学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监控学习(聚类)。

分类(classification)。输入陶冶多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标记映射关系(mapping),标记校订学习不是,进步预测率。有标志学习为监察学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。磨练不点名明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数得到情形行动映射,适合三番五次决策领域。半督查学习(semi-supervised
learning),陶冶多少部分有标志,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有记号数据局部特征,大量无标志数据完整分布,得到较好分类结果。有监控学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监控学习(聚类)。

分类(classification)。输入操练多少特征(feature)、标记(label),找出特色和标志映射关系(mapping),标记考订学习不是,提升预测率。有记号学习为监察学习(supervised
learning)。无监督学习(unsuperVised
learning),数据唯有特点没有标记。磨练不指定明确分类,数据聚群结构,相似类型聚集一起。没有标记数据分结合,聚类(clustering);成功刺激制度,强化学习(reinforcement
learning,RL)。延迟奖赏与教练相关,激励函数得到情形行动映射,适合一连决策领域。半督查学习(semi-supervised
learning),操练多少部分有记号,部分没有,数据分布必然不完全自由,结合有号子数据局部特征,大批量无标志数据完整分布,得到较好分类结果。有监控学习(分类、回归)-半监督学习(分类、回归)-半监督聚类(标记不确定)-无监控学习(聚类)。

纵深学习入门,算法知识、多量多少、总计机(最好GPU)。
学习数学知识,操练进度涉及进度抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目标,定义损失函数(loss
function),操练进度求解最优解次优解,基本概率总括、高等数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导讲明。

深度学习入门,算法知识、大量数据、统计机(最好GPU)。
学习数学知识,陶冶进程涉及进度抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),磨练进度求解最优解次优解,基本概率统计、高等数学、线性代数,知道原理、进程,兴趣涉猎推导声明。

深度学习入门,算法知识、多量数据、总计机(最好GPU)。
读书数学知识,磨炼进程涉及进程抽象数学函数,定义网络布局,定义线性非线性函数,设定优化目的,定义损失函数(loss
function),操练进程求解最优解次优解,基本概率计算、高等数学、线性代数,知道原理、进度,兴趣涉猎推导注脚。

经文机器学习理论、基本算法,支持向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

经文机器学习理论、基本算法,援救向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

经文机器学习理论、基本算法,帮衬向量机、逻辑回归、决策树、朴素贝叶斯分类器、随机森林、聚类算法、协同过滤、关联性分析、人工神经网络、BP算法、PCA、过拟合、正则化。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

编程工具(语言),Python解释型、面向对象、动态数据类型高级程序设计语言,线性代数库、矩阵操作,Numpy、Pandas第三方库,机器学习库sklearn,SVM、逻辑回归,MATLAB,R,C++,Java,Go。

经文杂谈,最新动态商量成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、博客园、新媒体音讯,新陶冶方法,新模型。

经文随想,最新动态切磋成果,手写多少字识别,LeNet,物体目标检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、今日头条、新媒体信息,新训练方法,新模型。

经文论文,最新动态切磋成果,手写多少字识别,LeNet,物体目的检测,MSCNN,博客、笔记、微信公众号、今日头条、新媒体信息,新磨练方法,新模型。

协调出手磨练神经网络,采取开源深度学习框架,紧要考虑用的人多,方向紧要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉入手,用各个网络模型训练手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

协调出手陶冶神经网络,选用开源深度学习框架,主要考虑用的人多,方向重点汇聚视觉、语音,初学最好从计算机视觉下手,用各个网络模型陶冶手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

协调下手陶冶神经网络,拔取开源深度学习框架,紧要考虑用的人多,方向首要集中视觉、语音,初学最好从电脑视觉出手,用种种网络模型练习手写数字(MNIST)、图像分类(CIFAR)数据集。

学入兴趣工作圈子,总计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、作品摘要、情绪分析,文学行业,工学影象识别,Tmall穿衣,衣裳搭配,款式识别,保障、通讯客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

学入兴趣工作领域,计算机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目标检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、情绪分析,历史学行业,农学印象识别,天猫穿衣,衣裳搭配,款式识别,保障、通讯客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

学入兴趣工作圈子,统计机视觉,自然语言处理,预测,图像分类、目的检测、录像目的检测,语音识别、语音合成、对话系统、机器翻译、小说摘要、心情分析,农学行业,法学影象识别,天猫穿衣,衣裳搭配,款式识别,保障、通讯客服,对话机器人智能问答系统,智能家居,人机自然语言交互。

做事问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合现举行业领域工作革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作须求。

办事问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合具体行业领域工作革新,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作要求。

干活问题,准确率、坏案例(bad
case)、识别速度,可能瓶颈,结合实际行业领域工作立异,最新科研成果,调整模型,更改模型参数,贴近工作须求。

价值观基于规则,依赖知识。统计方式为主旨机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依据世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对不难提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

价值观基于规则,信赖知识。总括格局为主导机器学习,紧要的是做特色工程(feature
engineering),调参,依照世界经验提取特征,文字等华而不实领域,特征相对不难提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

价值观基于规则,看重知识。总括格局为着力机器学习,首要的是做特色工程(feature
engineering),调参,按照世界经历提取特征,文字等华而不实领域,特征相对不难提取,语音一维时域信号、图像二维空域信号等领域,提取特征不便。深度学习,神经网络每层自动学习特征。TensorFlow深度学习开源工具。

TensorFlow匡助异构设备分布式总结(heterogeneous distributed
computing)。异构,包涵分歧成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU焦点协同同盟。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow协理卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期纪念网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

TensorFlow协理异构设备分布式总计(heterogeneous distributed
computing)。异构,包蕴分歧成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU宗旨协同合作。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow襄助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期记念网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

TensorFlow帮衬异构设备分布式计算(heterogeneous distributed
computing)。异构,包罗不一样成分,异构网络、异构数据库。异构设备,CPU、GPU大旨协同协作。分布式架构调度分配计算资源、容错。TensorFlow扶助卷积神经网络(convolutional
neural network,CNN)、循环神经网络(recurrent neural
network,RNN),长长期纪念网络(long short-term memory,LSTM,RNN特例)。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不一样装备运转由框架完毕,用户指定什么设置做什么样运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,落成所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形总结。共享陶冶模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,分裂装备运转由框架完结,用户指定什么设置做什么样运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,达成所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形计算。共享磨炼模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进程,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

《The Unreasonable Effectiveness of Recurrent Neural
Networks》。Tensor库对CPU/GPU透明,不同装备运行由框架完成,用户指定什么设置做如何运算。完全独立代码库,脚本语言(Python)操作Tensor,完成所有深度学习内容,前向传来、反向传播、图形总括。共享陶冶模型,TensorFlow
slim模块。没有编译进度,更大更扑朔迷离网络,可解释性,有效日志调试。

探究人群。学者,深度学习理论钻探,网络模型,修改参数方法和申辩,产耱科研战线,理论研商、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型创新,新算法创新应用现有模型,为上层应用提供精美模型。工业研讨者,驾驭种种模型网络布局、算法完成,阅读卓越随想,复现成果,应用工业,主流人群。

探究人群。学者,深度学习理论商讨,网络模型,修改参数方法和辩护,产耱科研战线,理论探讨、模型试验,新技巧新理论敏感。算法革新者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型立异,新算法立异应用现有模型,为上层应用提供精美模型。工业商讨者,领悟各样模型网络布局、算法完成,阅读优良杂谈,复现成果,应用工业,主流人群。

商量人群。学者,深度学习理论切磋,网络模型,修改参数方法和辩论,产耱科研战线,理论商量、模型试验,新技巧新理论敏感。算法立异者,现有网络模型适配应用,达到更好立人日木,模型创新,新算法革新应用现有模型,为上层应用提供精美模型。工业研究者,通晓各类模型网络布局、算法达成,阅读非凡论文,复现成果,应用工业,主流人群。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌(谷歌)云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow工业优势,基于服务端大数据服务(谷歌(谷歌)云平台、搜索),面向终端用户移动端(Android)和嵌入式。模型压缩、8位低精度数据存储。

TensorFlow特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总计,只需求构建图,书写总括内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),急速试验框架,新算法,磨炼模型。自动求微分(auto-differentiation),只需求定义预测模型结构、目的函数,添加数量。多语言协助(language
options),Python、C++、Java接口,C++落成核心,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其余语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式计算扶助,TensorFlow数据流图分化总结元素分配不相同装备,最大化利用硬件资源。

TensorFlow特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值计算,只需求构建图,书写计算内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),飞速试验框架,新算法,磨练模型。自动求微分(auto-differentiation),只要求定义预测模型结构、目的函数,添加数量。多语言协理(language
options),Python、C++、Java接口,C++完结大旨,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其余语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式统计协理,TensorFlow数据流图不一致计算元素分配分化装备,最大化利用硬件资源。

TensorFlow特性。中度灵活性(deep flexibility),数据流图(data flow
graph)数值总括,只需求构建图,书写计算内部循环,自定义上层库。真正可移植性(true
portability),CPU、GPU、台式机、服务器、移动端、云端服务器、Docker容器。产研结合(connect
research and
production),急忙试验框架,新算法,磨练模型。自动求微分(auto-differentiation),只需求定义预测模型结构、目的函数,添加数码。多语言协助(language
options),Python、C++、Java接口,C++完毕中央,Jupyter
Notebook,特征映射(feature map),自定义其余语言接口。优化性能(maximize
performance),线程、队列、分布式计算协助,TensorFlow数据流图不相同统计元素分配差异装备,最大化利用硬件资源。

利用商店。谷歌(谷歌(Google))、京东、华为、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

行使公司。谷歌(谷歌)、京东、中兴、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

使用商店。谷歌(谷歌)、京东、索尼爱立信、Uber、eBay、Dropbox、Airbnb。

2016.4,0.8版帮衬分布式、多GPU。2016.6,0.9版辅助活动装备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总括TensorFlow
Fold。

2016.4,0.8版支持分布式、多GPU。2016.6,0.9版协助活动设备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总结TensorFlow
Fold。

2016.4,0.8版帮衬分布式、多GPU。2016.6,0.9版扶助移动装备。2017.2,1.0版Java、Go实验API,专用编译器XLA、调试工具Debugger,tf.transform数据预处理,动态图总结TensorFlow
Fold。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑战赛),对象检测、图像识别算法。二〇一〇年始于,最大图像识别数据库,1500万张有记号高分辨率图像数据集,22000系列,比寒用1000种类各1000图像,120万教练图像,5万表达图像,15万测试图像。每年邀请出名IT公司测试图片分类连串。Top-1,预测输出概率最高档次错误率。Top-5,预测输出概率前五种类错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科技(science and technology)、香岛汉语大学;CUvideo视频物体检测子项目第一,商汤科学和技术、香岛普通话高校;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学技术、香江中文大学;Trimps-Soushen目的定位第一,公安部三所NUIST视频物体探测两个子项目第一,维尔纽斯音信工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年创设,数据发掘、数据解析预测竞技在线平台。公司出多少出钱,总计机物理学家、物理学家、数据数学家领取职分,提供解决方案。3万到25万法郎奖励。
天池大数额比赛,阿里,穿衣配搭、虎扑互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑战赛),对象检测、图像识别算法。二〇一〇年起先,最大图像识别数据库,1500万张有标志高分辨率图像数据集,22000类型,比寒用1000序列各1000图像,120万陶冶图像,5万表明图像,15万测试图像。每年邀请出名IT公司测试图片分类种类。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五系列错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科学和技术、Hong Kong汉语大学;CUvideo录像物体检测子项目第一,商汤科学技术、香港(Hong Kong)中文大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学和技术、香江普通话学院;Trimps-Soushen目的一定第一,公安部三所NUIST摄像物体探测多少个子项目第一,阿塞拜疆巴库新闻工程高校;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二〇一〇年创造,数据发掘、数据解析预测比赛在线平台。公司出多少出钱,计算机地理学家、地管理学家、数据物理学家领取职分,提供解决方案。3万到25万新币奖励。
天池大数目比赛,阿里,穿衣配搭、虎扑互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

机械学习赛事。
ImageNet ILSVRC(ImageNet Large Scale Visual Recognition
Challenge,大规模视觉识别挑衅赛),对象检测、图像识别算法。二〇一〇年伊始,最大图像识别数据库,1500万张有号子高分辨率图像数据集,22000门类,比寒用1000体系各1000图像,120万教练图像,5万认证图像,15万测试图像。每年邀请有名IT集团测试图片分类连串。Top-1,预测输出概率最高类型错误率。Top-5,预测输出概率前五种类错误率。2016,CUImage目的检测第一,商汤科学和技术、香江中文大学;CUvideo录像物体检测子项目第一,商汤科学技术、香港(Hong Kong)普通话大学;SenseCUSceneParsing场景分析第一,商汤科学技术、香江汉语大学;Trimps-Soushen目标一定第一,公安部三所NUIST录像物体探测七个子项目第一,伯明翰新闻工程大学;Hikvvision场景分类第一,海康威视;
Kaggel,二零一零年成立,数据发掘、数据解析预测竞技在线平台。公司出多少出钱,计算机物理学家、地文学家、数据数学家领取职务,提供解决方案。3万到25万韩元奖励。
天池大数量竞技,阿里,穿衣配搭、天涯论坛互动预测、用户重复购买行为预测,赛题攻略。

国妻子工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科学技术、商汤科学和技术、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科学技术,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像视频智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科学技术,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

国爱妻工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科学技术、商汤科技(science and technology)、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科学和技术,衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像视频智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科技(science and technology),Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

国老婆工智能公司。腾讯优图、阿里云ET、百度无人驾驶,搜狗、云从科学和技术、商汤科技(science and technology)、昆仑万维、格灵深瞳。
陌上花科技(science and technology),衣+(dress+),图像识别、图像搜索、特体追踪检测是、图片自动化标记、图像录像智能分析、边看边买、人脸识别分析。旷视科学技术,Face++,人脸识别精度,美颜,支付。科大讯飞,语音识别、语音合成、语言云、分词、词性标注、命名实体识别、依存句法分析、语义角色标注。地平线,嵌入式。

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

参考资料:
《TensorFlow技术解析与实战》

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