【导读】春节将近，在亲友相聚之余也不忘给自己充充电。为此，专知内容组给大家带来了台大李宏毅老师的2017年机器学习课程系列学习笔记。今天我们先来看一下该系列课程的内容简介。从本质上来讲，机器学习可以分为三部分：函...

TensorFlow 的 JS 版本终于出啦，deeplearn.js 正式收编至 TensorFlow 项目，并改名为 TensorFlow.js ：

▌简介----迁移学习是一种机器学习方法，其中为一个任务开发的模型可以在另一个任务中重用。迁移学习是深度学习中的一种流行方法，其中预训练（pre-trained）的模型是计算机视觉和自然语言处理任务的起点。在这些任务上开发...

机器视觉领域的问题通常来说是个有很多参数的复杂问题，从零开始自己构造一个神经网络通常来说是非常消耗计算能力和时间的。我们可以站在巨人的肩膀上，用别人训练好的图像识别的卷积神经网络的结构和参数，只改造最后的几...

关键字全网搜索最新排名【机器学习算法】：排名第一【机器学习】：排名第一【Python】：排名第三【算法】：排名第四源 | 全球人工智能本文介绍的是基于Keras Tensorflow抽象库建立的迁移学习算法模型，算法简单、易于实现，并且...

图1：CompCars数据集的示例图像，整个数据集包含163家汽车制造商，1713种车型王小新 编译自 Deep Learning Sandbox量子位 出品 | 公众号 QbitAI量子位曾经编译过Greg Chu的一篇文章，介绍了如何用Keras+TF，来实现ImageNet数据...

卷积神经网络（三）——inception网络、迁移学习（原创内容，转载请注明来源，谢谢）一、Inception网络1、简介前面的文章中，有各种的卷积模型可以选择，而具体如何选择各种模型，实际...

AI研习社按：日前，知名 AI 博主、爱尔兰国立大学 NLP 博士生 Sebastian Ruder 以 “迁移学习：机器学习的下一个前线” 为题，对迁移学习的技术原理、重要性与意义、应用方法做了详细...

瀚宸 编译自 Analytics Vidhya量子位 出品 | 公众号 QbitAI引言跟传统的监督式机器学习算法相比，深度神经网络目前最大的劣势是什么？贵。尤其是当我们在尝试处理现实生活中诸如图像识别、声音辨识等实际问题的时候。一...

李根 编译整理量子位 出品 | 公众号 QbitAI我们先把“机器灭绝人类”的探讨放一放，因为还有很多“看起来简单做起来难”的问题未得到解决，比如阅读理解。对于人类来说，阅读理解是一项最基本的认知技能，并且人类很小的时候...