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    國外大神的機器學習算法大匯總;如何用 50 行 PyTorch 代碼實現(xiàn) GANs | AI開發(fā)者頭條

    本文作者: 恒亮 2017-02-21 11:00
    導語:2月20日雷鋒網(wǎng)消息,近日,國家發(fā)改委正式批復,由百度牽頭籌建深度學習技術(shù)及應(yīng)用國家工程實驗室,百度官方向雷鋒網(wǎng)證實了這一信息。

    工具推薦:基于 LMDB 的機器學習張量數(shù)據(jù)快速讀寫工具

    國外大神的機器學習算法大匯總;如何用 50 行 PyTorch 代碼實現(xiàn) GANs | AI開發(fā)者頭條

    今天推薦一款基于 LMDB(Lightning Memory-Mapped Database)數(shù)據(jù)庫的張量讀寫工具,專門為加快機器學習領(lǐng)域的數(shù)據(jù)讀取速度而設(shè)計。

    詳情:https://github.com/vicolab/ml-pyxis

    機器學習算法大匯總

    國外大神的機器學習算法大匯總;如何用 50 行 PyTorch 代碼實現(xiàn) GANs | AI開發(fā)者頭條

    近日有國外大神祭出了一張神圖,圖中針對機器學習領(lǐng)域幾乎所有的常見算法進行了分類大匯總。不但簡單介紹了每一種算法的大概含義,還整理了它們的常見應(yīng)用和優(yōu)缺點,各位開發(fā)者絕對不可錯過。

    原圖:http://pan.baidu.com/s/1kVFhQqb

    詳情:https://static.coggle.it/diagram/WHeBqDIrJRk-kDDY

    微軟創(chuàng)新杯報名截止日期延長至2月28日

    國外大神的機器學習算法大匯總;如何用 50 行 PyTorch 代碼實現(xiàn) GANs | AI開發(fā)者頭條

    隨著寒假的結(jié)束,2017 微軟“創(chuàng)新杯”的注冊時間也進入了倒計時階段。日前根據(jù)微軟創(chuàng)新杯中國區(qū)官方的消息,2017 年微軟“創(chuàng)新杯”中國區(qū)項目的報名注冊時間已經(jīng)延長到了 2 月 28 日 24:00 。

    中國區(qū)報名指南:http://pan.baidu.com/s/1qYjPtWo#list/path=%2F

    官網(wǎng)地址:https://imagine.microsoft.com/zh-cn

    第 11 屆 RE·WORK 全球深度學習峰會 4 月份開幕

    國外大神的機器學習算法大匯總;如何用 50 行 PyTorch 代碼實現(xiàn) GANs | AI開發(fā)者頭條

    近日,主辦方 RE·WORK 宣布第 11 屆全球深度學習峰會(Deep Learning Summit)將于 2017 年 4 月 27-28 日在新加坡舉行。據(jù)介紹,屆時將有30位特邀演講嘉賓和200多位行業(yè)專家蒞臨參加,其中包括 Google,Procter & Gamble 和 Facebook 的代表。大會的主題包括:深度學習算法、計算機視覺、自然語言理解、自動駕駛和強化學習等。

    雷鋒網(wǎng)按:RE·WORK 是一家專門從事前沿科學和突破性技術(shù)相關(guān)活動的組織公司,其常規(guī)合作伙伴包括蘋果、IBM、微軟和谷歌等。

    詳情:https://re-work.co/events/deep-learning-summit-singapore-april-2017

    精品博文:如何用 50 行 PyTorch 代碼實現(xiàn) GANs

    國外大神的機器學習算法大匯總;如何用 50 行 PyTorch 代碼實現(xiàn) GANs | AI開發(fā)者頭條

    近日 AI 領(lǐng)域的大神級人物 Yann LeCun 在個人社交賬號上推薦了一篇博文,該文仔細介紹了在 PyTorch 框架下,如何只用 50 行代碼實現(xiàn)復雜的 GANs(Generative Adversarial Nets),值得各位開發(fā)者仔細研讀。原文作者為前谷歌高級工程師、AI 初創(chuàng)公司 Wavefront 創(chuàng)始人兼 CTO Dev Nag。本文雷鋒網(wǎng)已經(jīng)編譯整理出了中文版本,鏈接如下。

    雷鋒網(wǎng)鏈接:http://www.specdd.com.cn/news/201702/eIGiQzuGeuAaH22e.html

    原文鏈接:https://medium.com/@devnag/generative-adversarial-networks-gans-in-50-lines-of-code-pytorch-e81b79659e3f#.xdq1jstyr

    代碼鏈接:https://github.com/devnag/pytorch-generative-adversarial-networks

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