有了美丽的封面， 写的兴致又来了。 我们在“深度学习名校课程大全”里面介绍了深度学习的课程。 在“人工智能深度学习人物关系[全]”里面介绍了部分深度学习的人物。 这里简要概述...
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基于深度学习的图像目标检测(上)
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一步一步走向锥规划 - QP [续]
Active set strategies Active set的基本思想和Simplex方法（Simplex方法参考 “一步一步走向锥规划 - LP”）的基本思想大体一致，...
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一步一步走向锥规划 - LS
一般来说凸优化(Convex Optimization, CO)中最一般的是锥规划 (Cone Programming, CP)问题, 最简单的是最小二乘（Least Sq...
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今我来思，堆栈泛化（Stacked Generalization）
在集成学习（Ensemble Learning）中除了Bagging和Boosting对数据的横向划分划分之外，还有一个纵向划分（加深）的方法， 一般称为Stacked G...
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伯克利视角:AI系统的九大挑战
我们在“人工智能深度学习人物关系[全]”和“深度学习名校课程大全”反复提到伯克利大学在机器学习中的地位！ 这不， 20天前， 伯克利大学总结了当前人工智能的挑战“A Ber...
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Hinton和Jordan理解的EM算法
在“Hinton是如何理解PCA？”里面，我们体会到Hinton高人一等的见解。 Hinton, 这个深度学习的缔造者( 参考攒说 Geoff Hinton)， Jordan...
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TF Boy 之初筵 - 机器簇
在 "TF Boy 之初筵 - 分布十三式", 里面，我们提到参数服务器PS+Worker。 我们基本上是在Client里面定义好了TF模型（网络图），然后提交给Maste...
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一步一步走向锥规划 - LP
一般来说凸优化(Convex Optimization, CO)中最一般的是锥规划 (Cone Programming, CP)问题, 前面我们介绍了最简单的是最小二乘（L...