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用深度学习解决冯-诺依曼结构内存性能瓶颈

作者 Milad Hashem等 关注 0 他的粉丝 ,译者 盖磊 关注 2 他的粉丝   发布于  2018年3月30日

这篇论文展示了深度学习在解决冯·诺依曼架构计算机内存性能瓶颈问题中的应用。论文关注的是学习内存访问模式这一关键问题,意在构建一种准确高效的内存预期器。研究提出将预期策略视为NLP中的n-gram模型,并使用RNN模型完全替代基于表的传统预取。在基准测试集上的实验表明,基于神经网络的模型在预测内存访问模式上可稳定地给出更优的准确率和召回率。该论文是将神经网络应用于计算机结构设计中的一篇开创性工作。

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了解学习率及其如何提高深度学习的性能

作者 刘志勇 关注 2 他的粉丝 发布于  2018年3月19日

深度学习的终极目标,是找到一个能够很好进行泛化的最小值。目前主要的方法是随机梯度下降法(SGD)。而学习率是深度学习中的一个重要的超参数。不久前,SEEK数据科学家Hafidz Zulkifli撰写了一篇文章《Understanding Learning Rates and How It Improves Performance in Deep Learning》,带来了他对学习率的思考和心得。 2

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深度解读:深度学习在IoT大数据和流分析中的应用

作者 马卓奇 关注 5 他的粉丝 发布于  2018年2月26日

这篇论文对于使用深度学习来改进IoT领域的数据分析和学习方法进行了详细的综述。从机器学习视角,作者将处理IoT数据的方法分为IoT大数据分析和IoT流数据分析。论文对目前不同的深度学习方法进行了总结,并详细讨论了使用深度学习方法对IoT数据进行分析的优势,以及未来面临的挑战。 1

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深入浅出谈人脸识别技术

作者 陶辉 关注 0 他的粉丝 发布于  2018年1月24日

在深度学习出现后,人脸识别技术才真正有了可用性。这是因为之前的机器学习技术中,难以从图片中取出合适的特征值。 2

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准确率99%!基于深度学习的二进制恶意样本检测

作者 吴睿 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年12月7日

全球正在经历一场由科技驱动的数字化转型,传统技术已经不能适应病毒数量飞速增长的发展态势。而基于沙箱的检测方案无法满足 APT 攻击的检测需求,也受到多种反沙箱技术的干扰。在充分考察过各种技术方案的优劣后,瀚思科技开发出了基于深度学习的二进制病毒样本检测技术,可以做到沙箱同等水平的 99% 的检测准确率,而误报率低于 1/1000。 瀚思科技高级算法专家,用户行为分析专家吴睿先生分享了该技术。 1

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十年云计算老兵零基础进军深度学习的方法论

作者 曹亚孟 关注 0 他的粉丝 发布于  2017年11月10日

人工智能是当今的热议行业,深度学习是热门中的热门,浪尖上的浪潮,但对传统 IT 从业人员来说,人工智能技术到处都是模型、算法、矢量向量,太晦涩难懂了。所以本文作者写了这篇入门级科普文章,目标是让 IT 从业者能看清读懂深度学习技术的特点,希望读者能够从中受益,顺利找到自己心仪的工作。

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微博技术大V老师木:软件平台是深度学习计算力突破的关键

作者 吴少杰 关注 0 他的粉丝 , Tina 关注 1 他的粉丝 , 陈思 关注 3 他的粉丝 发布于  2017年11月7日

一个深度学习框架一旦像Hadoop那样成为事实工业标准,就占据了人工智能各种关键应用的入口,对各类垂直应用,基于私有部署的技术服务,公有云上的AI 即服务业务,甚至底层专用硬件市场都有举足轻重的影响。 事实上,在开源软件范围竞争还是非常公平的,原来名不见经传的人开发出的软件的确好用就能火,大公司开发出的软件质量不行也没人用,最终靠产品质量说话。

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简析AI(深度学习)

作者 Fabio Ciucci 关注 2 他的粉丝 ,译者 NER 关注 0 他的粉丝   发布于  2017年10月13日

普华永道认为,到2030年,AI将会向世界经济贡献15.7万亿美元。“AI”是2017年的热词,就像“.com”是1999年的时髦用语那样,每一个人都宣称自己对AI感兴趣。不要被有关AI的炒作所迷惑,它是泡沫还是真实?和旧有的AI潮流相比,它现在有什么新颖之处?

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从逻辑回归到深度学习,点击率预测技术面面观

作者 张红林 关注 6 他的粉丝 发布于  2017年10月6日

预测物品的点击率在计算广告、推荐系统等不同业务系统中都有一定需求,因此业界在这方面进行了不少研究。然而在机器学习领域,书籍出版远远落后于业界知识更新,这就要求每个从业者阅读大量资料和论文才能跟上知识更新的步伐,而这又需要耗费大量的时间和精力。本文是作者对阅读过的大量相关研究文献的小结,作者尝试结合文献与工作实践梳理广告点击率预测、推荐方面相关的技术脉络,希望能对大家有所帮助。 2

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