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

苹果「一呼百应」的号召力在机器学习领域似乎也不例外。新版Mac推出还不到两周，谷歌就把专为Mac优化的TensorFlow版本做好了，训练速度最高提升到原来的7倍。机器之心报道，机器之心编辑部。对于开发者、工程师、科研工作者来说，Mac一直是非常受欢迎的平台，也有人用Mac训练神经网络，但训练速度一直是一个令人头疼的问题。

分布式技术是深度学习技术的加速器。同时利用多个工作节点，分布式地、高效地训练出性能优良的神经网络模型，能够显著提高深度学习的训练效率、进一步增大其应用范围。《首席AI架构师——分布式高性能深度学习实战培养计划》，力图从更宽的视角，梳理清楚深度学习框架、AI应用、部署上线的整个环节，让你在AI职业规划上可以多一些选择。!(https

开发者社区技术周刊又和大家见面了，让我们一起看看，过去一周有哪些值得我们开发者关注的重要新闻吧。一分钟速览中科院计算所率先提出全球首款图神经网络加速芯片设计IDC发布2021年中国云计算10大预测世界物联网大会：中国物联网产值占全球1/4，5G用户占全球85%Docke

随着人工智能大数据的蓬勃发展，越来越多的小伙伴们开始使用python作为主打代码，python有着种类繁多的第三方库。为大家从网络上收集了一些代码速查表，包括深度神经网络、机器学习、数据可视化、python基础、科学计算、数据科学等等，希望可以帮你在码代码时提速。都是高清彩色大图！!(https://oscimg.osch

"永无止境的旅程"是Google艺术与文化实验室的机器学习实验，旨在使我们与我们认识和喜爱的地方以及尚未探索的地方联系起来。这一系列由计算机生成的，超现实主义风格的梦境旅游共探索了三个标志性的地点：法国，意大利和西班牙。技术该实验使用了对抗神经网络NVIDIAStyleGAN2，该网络接受了来自每个国家著名

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使用深度学习进行图像分类解决任何真实问题的重要一步是获取数据。Kaggle提供了大量不同数据科学问题的竞赛。我们将挑选一个2014年提出的问题，然后使用这个问题测试本章的深度学习算法，并在第5章中进行改进，我们将基于卷积神经网络（CNN）和一些可以使用的高级技术来改善图像识别模型的性能。大家可以从https://www.kaggle.com/c/dogsvs

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