2022年数字信息化培训项目系列各企、事业单位：随着科技的快速发展,人工智能俨然成了当今社会的关注焦点。而在人工智能的发展上,深度学习、强化学习、迁移学习等成为了科学界、工业界研究和应用的热点。在实际研究和应用过程当中，研究人员逐渐发现了深度学习单独应用的缺点，如没有决策能力，不可推理等。而深度强化学习，作为一种崭新的机器学习方法,同时具有感知能力和决策能力

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

谷歌大脑的五位深度学习大佬在“ChineseNewYear”期间合作推出了《深度学习调参手册(https://github.com/googleresearch/tuning_playbooksettingupexperimenttracking)》，来为各位深度学习爱好者恭贺新年（我猜的），一时间好评如潮，获星过万，看来大家都是苦调参久已。难道依靠经验的调参变得“可解释”了？显然不是，而是大佬们分享自己的调参经验，内容还是挺多的，下面咱们去粗取精，希望能够获得飞升。

作者：陈戊超（仲卓），阿里巴巴技术专家深度学习技术在当代社会发挥的作用越来越大。目前深度学习被广泛应用于个性化推荐、商品搜索、人脸识别、机器翻译、自动驾驶等多个领域，此外还在向社会各个领域迅速渗透。背景当前，深度学习的应用越来越多样化，随之涌现出诸多优秀的计算框架。其中TensorFlow，PyTorch，MXNeT作为广泛使用

一、问题描述在工作中，经常会遇见使用异步的方式来发送事件，或者触发另外一个动作：经常用到的框架是MQ（分布式方式通知）。如果是同一个jvm里面通知的话，就可以使用EventBus。由于EventBus使用起来简单、便捷，因此，工作中会经常用到。深入理解该框架的原理就很有必要。二、框架解析2.1、组织结构

目录介绍01.SnapHelper简单介绍1.1SnapHelper作用1.2SnapHelper类分析1.3LinearSnapHelper类分析1.4PagerSnapHelper类分析02.SnapHelper源码分析2.1

原文地址(https://www.oschina.net/action/GoToLink?urlhttp%3A%2F%2Fclick.aliyun.com%2Fm%2F26286%2F)1\.背景　　一年半以前，AlphaGo完胜李世乭的围棋赛让深度学习（DeepLearning）这个名词家喻户晓，再度掀起人工智能的新一波热潮。其实深度学

卷积神经网络模型发展及应用转载地址：http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势，作为一个十余年来快速发展的崭新领域，越来越受到研究者的关注。卷积神经网络（CNN）模型是深度学习模型中最重要的一种经典结构，其性能在近年来深度学习任务上逐步提高。由于可以自动学

序列数据和文本的深度学习用于构建深度学习模型的不同文本数据表示法：理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GatedRecurrentUnit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供文本和序列化数据；为序列化数据使用一维卷积。可以使用RNN构建的一些应用程序如下所示。文档分类器：识别推文或评论的情感，对新闻文章

随着大数据和计算能力的飞速发展，深度学习作为人工智能领域的一个重要分支，已经引起了广泛的关注和研究。深度学习通过模拟人脑神经网络的运作方式，使得机器能够学习并理解数据的内在规律和特征，从而实现更高级别的智能化。本文将深入探讨深度学习的基本原理、关键技术及其