摘要: In this post we will go through the mathematics of machine learning and code from scratch, in Python, a small library to build neural networks with a variety of layers (Fully Connected, Convolutional, etc.). Eventually, we will be able to create networks in a modular fashion

摘要: 目前,深度學習模型需要大量算力,內存和電量。當我們需要執行實時推斷,在設備端運行資源有限的情況下運行瀏覽器時,這就是瓶頸。能耗是人們對於當前學習模型的主要擔憂。而解決這一問題的方法之一是提高推斷效率。

摘要: 在摩爾定律的暮色中,GPU和其他硬件加速器極大地加速了神經網絡的訓練。但是隨著加速器的不斷改進,前期階段所花費的時間將逐漸成為訓練速度的瓶頸。谷歌大腦團隊提出了“數據回送(數據呼應)”算法,在部分情況下,數據回送甚至可以將訓練速度提升4倍。

摘要: Here are some articles from Microsoft regarding cloud data science products and updates. This week includes IoT hubs, Time Series Insights, Deep Learning Virtual Machine, Python sample code for cognitive services, and more.

摘要: Latent Profile Analysis (LPA) tries to identify clusters of individuals (i.e., latent profiles) based on responses to a series of continuous variables (i.e., indicators). LPA assumes that there are unobserved latent profiles that generate patterns of responses on indicator items.

摘要: 本文的主要目的是要破除許多學生對於貝式定理「困難又不實用」的刻板印象。事實上,我們生活之中有許多情況必須要運用貝式定理的邏輯思考,否則便容易產生偏差甚至陷於謬誤。

摘要: 有些公司儘管擁有出色的人工智能業務理念,但當他們意識到自己沒有足夠的數據時,卻會慢慢變得沮喪......然而,解決方案確實存在!本文的目的是簡要介紹其中一些(在實踐中被證明有效的那些)而不是列出所有現有的解決方案。

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