人工智能开发者第56页 | 雷峰网

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IEEE Fellow黄建伟：「网络经济、群体智能」跨界融合，智慧城市的新风暴

对话清华黄民烈：借用自动驾驶分级定义AI对话系统，元宇宙虚拟伴侣或位于L5

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人工智能开发者

PyTorch vs. TensorFlow月度使用体验总结

从安装、使用、文件、社群等方面简单对这两种框架进行了对比。

汪思颖
10月16日 11:11

tensorflow pytorch
人工智能开发者

微软携手亚马逊推出全新Gluon深度学习库，全面支持符号式和命令式编程

微软和亚马逊又达成一致，携手推出Gluon深度学习库。

汪思颖
10月13日 12:22

微软亚马逊 Gluon
人工智能开发者

谷歌发布TensorFlow Lattice：得益于先验知识，提升模型泛化能力

得益于先验知识，提升模型泛化能力

汪思颖
10月12日 15:05

TensorFlow Lattice TensorFlow
人工智能开发者

共筑开放AI生态：ONNX标准得到华为、英特尔等更多厂商支持

华为、英特尔、高通等厂商宣布支持ONNX

汪思颖
10月11日 10:52

ONNX 框架深度学习 Facebook
人工智能开发者

分分钟带你杀入Kaggle Top 1%

虽然关于kaggle比赛的经验分享已足够多，但这篇一定不要错过。

汪思颖
10月10日 15:31

kaggle 经验
人工智能开发者

如何用 MOOC 组合掌握机器学习？

今天学习不努力，明天努力找工作。

AI研习社
10月09日 10:05
人工智能开发者

机器学习之确定最佳聚类数目的10种方法

在聚类分析时如何确定最佳聚类数目？

汪思颖
10月06日 16:25

机器学习聚类分析
人工智能开发者

Theano停止更新之后，开发者们怎么说？

研究者不能始终抱着一个大腿，要与时俱进。

汪思颖
10月03日 15:04

theano 框架
人工智能开发者

模式识别与机器学习第一讲（下）

本文主要涉及到一些概率论的内容。

汪思颖
09月30日 17:48

模式识别与机器学习概率性随机变量
人工智能开发者

模式识别与机器学习第一讲（上）

本文主要涉及机器学习的分类，以及一些基础定义，如误差函数、正则化等。

汪思颖
09月30日 17:37

回归分类误差函数正则化
人工智能开发者

Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得

本文适用于被stacking折磨的死去活来的新手

汪思颖
09月29日 19:22

机器学习模型融合 stacking Kaggle
人工智能开发者

如何利用微信监管你的TF训练

TensorFlow新玩法，利用微信来监管你的训练

汪思颖
09月28日 14:57

微信 TensorFlow 训练模型
人工智能开发者

神经网络反向传播的数学原理

反向传播最近争议这么大，数学原理是什么呢？

AI研习社
09月27日 17:20

神经网络反向传播
人工智能开发者

迁移学习怎么做？迁移成分分析 (TCA) 方法简介

以我最喜爱的杨强老师的代表性方法 TCA 为主题。

AI研习社
09月27日 17:07

迁移学习机器学习
人工智能开发者

深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？

雷锋网按：本文原作者 SIY.Z，本文整理自作者在知乎《如何看待 Geoffrey Hinton 的言论，深度学习要另起炉灶，彻底抛弃反向传播？》问题下的回答。

AI研习社
09月27日 16:39

深度学习神经网络

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