人工智能下载列表第1933页

[深度学习] 实现单个神经网络实现（适合小白，可直接运行）

说明：实现单个神经网络实现 1 本人所使用的开发环境为 ubantu 18.04 64位系统，主要使用的软件如下： Python 3.6 anaconda3 1.9.7 spyder 3.34 tensorflow 1.13.1 2 实验过程一个输入值,作为神经元的激励。单个权重,用来与输入相乘,产生神经元的输出;权重值会在训练阶段产生变化。输出是输入和权重的乘积。神经元是通过输出和期望值的比较进行学习的。
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[深度学习] tesnorflow搭建神经网络训练lris鸢尾花分类（代码和数据）

说明： tesnorflow搭建神经网络训练lris鸢尾花分类（代码和数据），包含一个readme文件，告知如何使用，点击运行即可
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[机器学习] Spark在今日头条的实践

说明：讲述今日头条是如何用Spark来处理海量数据，以及在实际使用中的一些改进。
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[深度学习] 现实世界里的深度学习

说明： As companies take machine learning out of R&D and into production, they face a whole new set of challenges. Lukas Biewald explains why human in the loop, active learning, and transfer learning are all essential design patterns for making deep learni
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[深度学习] 机器学习时代

说明：机器学习时代 Details to come.Amr Awadallah explains how data science and machine learning methods are evolving to bring a more comprehensive, secure, and enterprise-grade data science experience to the enterprise.
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[深度学习] 英特尔技术加速实现分析与人工智能的未来

说明：本主题将突出英特尔多方面的努力：大数据技术借助*化进程，通过广泛的产品组合而整合生态系统；通过新的高度优化的AI解决方案的贡献，推进创新；并释放智慧以解决世界上最大的挑战，同时提供给客户最大的商业价值。
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[深度学习] 人工智能工业应用痛点及解决思路

说明： AI的强大让各行各业纷纷侧目，未来对AI的应用情况将极大影响一家企业在市场中的位置。然而，在实验室叱咤风云的AI技术一旦应用到实际，难免水土不服。那么，AI工业应用的必要条件是什么？痛点有哪些？如何解决？如何从系统层面、模型&特征层面、模型维度层面、实施上线层面实现突破？针对常见场景中的常见难点，有哪些黑科技正在起作用？本演讲旨在分享演讲者在互联网、金融、电信等领域的人工智能工业应用实践中的痛点及解决思路。
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