TensorFlow 1.3 引入了两个重要功能，您应当尝试一下：……

按照该课程所述，读者可能需要初级代数知识，如变量与系数、线性方程组和函数曲线等以理解基本的机器学习模型。此外，读者也需要一些 Python 编程经验，但一般只需要最基础的函数定义、列表/字典、循环和条件表达式等。本课程的实现是基于 Python 和 TensorFlow，不过读…

本文主要讲解了基于深度学习的两种OCR识别方法以及使用基于CNN实现端到端的OCR实现二代身份证号识别

让AI自动编程是人工智能领域长久以来的梦想之一。现在，来自彭博和英特尔实验室的两位研究人员，号称实现了首个能够自动生成完整软件程序的AI系统“AI Programmer”。

第一节这篇文章是深度神经网络的学习笔记，首先抛出下面一个问题。人工智能、机器学习和深度学习之间的关系？从图中可以看出人工智能概念的范围更广，机器学习是其中的一个子集，而深度学习又是机器学习中的一个子集。深度学习的应用领域在计算机视觉、语音…

为了帮助社区构建崭新且有用的可视化插件，我们宣布发布一套一致的 API，让开发者可以向 TensorBoard 添加自定义可视化插件。

近年来，随着 AlphaGo 在技术上的步步突破，深度学习成为当之无愧的热门技术。可以说，AlphaGo 的胜利也就是深度学习的胜利。 深度学习是利用包含多个隐藏层的人工神经网络实现的学习。想要深入了解深度学习，我们至少需要从以下几个方面入手：深度前馈网络、深度学习中的正则化、…

AI 前线导读：”对于数据挖掘来说，分类是一种非常重要的方法。分类器就是在已有数据的基础上学会一个分类函数或者构建出的一个分类模型。这个函数或模型能够把数据库中的数据记录映射到给定类别中的某一个，从而可以应用数据预测。今天，AI 前线就给大家带来了由 Towards Data …

深度学习在ctr预估领域的应用越来越多，新的模型不断冒出。从ctr预估问题看看f(x)设计—DNN篇整理了各模型之间的联系之后，一直在琢磨这些东西如何在工业界落地。经过几个月的调研，发现目前存在的一些问题： 针对存在的问题做了一些探索，摸索出一套可行方案，有以下特性： 按工业界…