1. 深度学习有哪些应用 图像：图像识别、物体识别、图片美化、图片修复、目标检测。 自然语言处理：机器创作、个性化推荐、文本分类、翻译、自动纠错、情感分析。 2. 什么是神经网络 我们以房价预测的案例来说明一下，把房屋的面积作为神经网络的输入（我们称之为𝑥），通过一个节点（一…

YOLO，即You Only Look Once（你只看一次）的缩写，是一个基于卷积神经网络（CNN）的物体检测算法。而YOLO v3是YOLO的第3个版本（即YOLO、YOLO 9000、YOLO v3），检测效果，更准更强。 更多细节，可以参考YOLO的官网。 本文介绍YO…

快速入门 PyTorch 教程第二篇，这篇介绍如何构建一个神经网络。上一篇文章： 3. 神经网络 在 PyTorch 中 torch.nn 专门用于实现神经网络。其中 nn.Module 包含了网络层的搭建，以及一个方法-- forward(input) ，并返回网络的输出 o…

1. 什么是RNN 传统神经网络(包括CNN)，输入和输出都是互相独立的。图像上的猫和狗是分隔开的，但有些任务，后续的输出和之前的内容是相关的。例如：我是中国人，我的母语是____。这是一道填空题，需要依赖于之前的输入。 所以，RNN引入“记忆”的概念，也就是输出需要依赖于之前…

1. 背景介绍 语音是人类最自然的交互方式。计算机发明之后让机器能够“听懂”人类的语言、理解语言含义，并能做出正确回答就成为了人们追求的目标。这个过程主要采用了 3 种技术，即自动语音识别（automatic speech recognition， NLP）和语音合成（spee…

深度学习目前已经成为了人工智能领域的突出话题。它在“计算机视觉”和游戏（AlphaGo）等领域的突出表现而闻名，甚至超越了人类的能力。近几年对深度学习的关注度也在不断上升，这里有一个调查结果可以参考。 如果你对这个话题感兴趣，这里有一个很好的非技术性的介绍。如果你有兴趣了解最近…

这是快速入门 PyTorch 的第三篇教程也是最后一篇教程，这次将会在 CIFAR10 数据集上简单训练一个图片分类器，将会简单实现一个分类器从网络定义、数据处理和加载到训练网络模型，最后测试模型性能的流程。以及如何使用多 GPUs 训练网络模型。 4. 训练分类器 上一节介绍…

驾车导航服务是数字地图提供的核心功能。通常而言，用户在发起导航之前会对比高德前端展示的三条路线（如下图），以决定按照哪条路线行驶。 而预估到达时间是用户参考的最为重要的指标之一。给定一条路线，对应的预估到达时间的计算需要两组信息输入，分别是实时路况信息和历史速度信息（历史速度信…