58大數據平臺在最近一年半的時間內技術演進的過程。主要內容分為三方面：58大數據平臺目前的整體架構是怎么樣的；最近一年半的時間內我們面臨的問題、挑戰以及技術演進過程；以及未來的規劃。

現在機器學習逐漸成為行業熱門，經過二十幾年的發展，機器學習目前也有了十分廣泛的應用，如：數據挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰略...

自2012年Deep Learning的代表模型AlexNet在ImageNet大賽中力壓亞軍，以超過10個百分點的絕對優勢奪得頭籌之后，依托于建模技術的進步、硬件計算能力的提升、優化技術的進步...

本文譯自 Tim Dettmers 的 Understanding Convolution in Deep Learning。有太多的公開課、教程在反復傳頌卷積神經網絡的好，卻都沒有講什么是「卷...

深度學習是一個計算密集型領域，而 GPU 的選擇將從根本上決定你的深度學習實驗。沒有 GPU，一個實驗也許花費數月才能完成，或者實驗運行一天卻只關閉了被選擇的參數；而一個良好穩定的 GPU 可讓...

前幾天，Google DeepMind 公開了一篇新論文《克服神經網絡中的災難性遺忘（Overcoming catastrophic forgetting in neural networks）...

本文介紹幾個較新的基于深度學習的SR方法，包括SRCNN，DRCN, ESPCN，VESPCN和SRGAN等。

圖像修復問題就是還原圖像中缺失的部分。基于圖像中已有信息，去還原圖像中的缺失部分。

對于這個提取特征的問題我們先放一下，如果我們已經有了這些特征，我們要如何應用這些特征到我們新的圖片上去呢？我們要將原有圖片的風格干凈的濾除掉，換作我們指定的風格。

無論即將到來的是大數據時代還是人工智能時代，亦或是傳統行業使用人工智能在云上處理大數據的時代，作為一個有理想有追求的程序員，不懂深度學習（Deep Learning）這個超熱的技術，會不會感覺馬上就out了？

2017年圍棋界發生了一件比較重要事，Master（Alphago）以60連勝橫掃天下，擊敗各路世界冠軍，人工智能以氣勢如虹的姿態出現在我們人類的面前。圍棋曾經一度被稱為“人類智慧的堡壘”，如今...

機器學習早已在許多產品中發揮過威力了，我們日常就與很多打過交道，從像蘋果的Siri和谷歌的Now之類的“智能”助手，到像亞馬遜建議買新產品的推薦引擎，再到谷歌和 Facebook 使用的排名系統...

作為目前計算機科學領域最前沿和最具神秘色彩的學科，自 2006 年以來，人工智能領域隨著云計算對大數據的并行處理能力的支持，其算法也取得突破性進展，這個算法就是深度學習（Deep Learning）的相關理論。

這篇文章介紹了Docker與深度學習結合的例子。Docker的優勢是解決了依賴的問題，方便分發個人工作成果；缺點是不直接支持GPU，需要開發者自己安裝nvidia-docker。

近些年來在深度學習熱潮的推動下，人工智能領域的研究猶如機器之心的吉祥物土撥鼠在春天里一樣不斷涌現，到今天，一個人要閱讀了解這一領域的所有研究已經不再具有任何實踐的可能性。擇其善者而讀之已經成為了...

深度學習是機器學習中一種基于對數據進行表征學習的方法。觀測值（例如一幅圖像）可以使用多種方式來表示，如每個像素強度值的向量，或者更抽象地表示成一系列邊、特定形狀的區域等。而使用某些特定的表示方法...

近年來，深度學習在語音、圖像、自然語言處理等領域取得非常突出的成果，成了最引人注目的技術熱點之一。美團點評這兩年在深度學習方面也進行了一些探索，其中在自然語言處理領域，我們將深度學習技術應用于文...

英特爾今天宣布推出開源 BigDL，一個用于 Apache Spark 開源集群計算框架的分布式深度學習庫。

近幾年深度學習的概念非常火，我們很幸運趕上并見證了這一波大潮的興起。記得2012年之前提及深度學習，大部分人并不熟悉，而之后一段時間里，也有些人仍舊持懷疑的態度，覺得這一波浪潮或許與之前spar...

全連接神經網絡 輔助閱讀： TensorFlow中文社區教程 - 英文官方教程 代碼見： full_connect.py Linear Model 加載 lesson 1 中的數據集 將Data...