经常使用的技术跟咱们上次分享的摔倒识别不同，摔倒识别经常使用的是基于骨骼点的时空卷积神经网络，实用于人体骨骼行为，而这次分享的打架识别经常使用的是循环神经网络RNN，可以成功更通用的视频分类义务，.....

本文引见了长短期记忆网络，LSTM，和门控循环单元，GRU，这两种盛行的RNN变体的最小化版本——minLSTM和minGRU，这两个模型在训练时期可以齐全并行，并且经常使用的参数清楚缩小，使它们成为...

像下山一样，找到损失函数的最低点，毫无不懂，神经网络是目前经常使用的最盛行的机器学习技术，所以我以为了解神经网络如何学习是一件十分无心义的事，为了能够了解神经网络是如何启动学习的，让我们先看看上方的图...

在Uber系统内，事情预测使咱们能够依据预期用户需求来提高咱们的服务品质，最终目的是准确地预测出在预约的时期内Uber将会在何处，何时以及收到多少次的乘车恳求，普通来说，极其事情——诸如假期、音乐会、...

引言如今，关于机器学习、深度学习和人工神经网络的讨论越来越多了，但程序员往往只想把这些魔幻的框架用起来，大多并不想知道面前究竟是如何运作的，然而假设咱们能够把握这些面前的原理，关于经常使用起来岂不更好...

之前许多媒体在热烈探讨神经网络的，黑盒子，blackbox，疑问，复杂的模型处置预测性上班负载时体现良好，然而说到回溯系统是如何得出最终结果的，基本没有一种明晰的方法来了解什么做对了、什么做错了，或许...