2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域，特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。

摘要： 本文主要研究了维尼拉循环神经（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）这三个网络，介绍的比较简短，适用于已经了解过这几个网络的读者阅读。

上图是经典的双向RNN模型，我们知道该模型是通过递归的方式运行，虽然适合对序列数据建模，但是缺点也很明显“它无法并行执行”也就无法利用GPU强大的并行能力（这里插句题外话，正因为GPU强大的并行能力，所以batc…

本文由云+社区发表作者：董超 导语：现在人工智能是个大热点，而人工智能离不开机器学习，机器学习中深度学习又是比较热门的方向，本系列文章就从实战出发，介绍下如何使用MXnet进行深度学习~ 既然是实战而且本文…

2019年的第一个工作日，阿里巴巴达摩院重磅发布了2019十大科技趋势，引发社会各界对未来科技的讨论和向往。这一发布同样引来科学界的普遍关注。来自包括中科院、清华大学、佛罗里达大学、杜克大学等权威学术机构…

摘要： 想知道目前最流行的监督学习方法是哪一类吗？本文统计每种类型的出版物数量的历史数据回答了该问题，一睹为快吧！

在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。至于现有的成果表现也一直在稳步提高。

摘要： 机器学习能真正发展为人工智能吗？硬件对人工智能到底有多重要？有哪些应用会在2019年成为现实？

语音识别系统是深度学习生态中发展最成熟的领域之一。当前这一代的语音识别模型基本都是基于递归神经网络（Recurrent Neural Network）对声学和语言模型进行建模，以及用于知识构建的计算密集的特征提取流水线。…

YOLO是一个端到端的目标检测算法，不需要预先提取region proposal（RCNN目标检测系列），通过一个网络就可以输出：类别，置信度，坐标位置，检测速度很快，不过，定位精度相对低些，特别是密集型小目标。