Rene Wang的沙龍
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Rene Wang的沙龍介紹
精選內容
這篇文章從類神經網路的起源，也就是單神經元的感知器。簡單的感知器迭代演算法使單神經元可以學習，但卻無法學習超過非線性，如 XOR 的資料分布。另外，本文還介紹了 Logistic regression，藉由透過非線性轉換來使線性輸出近似於機率分佈。最後則以一場大師賭局結束(SVM vs NN)。
本文提到如何以類神經網路為主的深度學習方法，來進行物體偵測。文中包括基礎的物體偵測簡介：如影像問題分類，影像處理和傳統非類神經網路為主的物體偵測方法。這些傳統方法，仍可以在類神經網路的方法中找到其應用。最後簡略敘述當前使用深度卷積網路作為物體偵測的主要研究方向，並對學術界常用的訓練資料集做分析介紹。
目前深度學習是人工智慧領域中最熱門的研究領域，許多美國科技巨頭紛紛推出他們的深度學習架構，以期能夠在人工智慧的商業應用上，能夠給使用者最無縫的服務。在本篇文章中，會以開發者和 DevOps 的角度，來談論該如何選擇最適合公司以及個人需求的深度學習架構。
擁有者
程式設計師是將咖啡轉換為程式碼的魔術師。40%偽文青，35%網路宅女，15%生活白癡，10%仍然尋找生命的意義（或仍然作著白日夢）。