随笔分类 - 人工智能
人工智能，深度学习，机器学习，神经网络
摘要：用TensorFlow实现文本分析模型，做个聊天机器人
聊天机器人的架构简图
用 TensorFlow 实现 Chatbot 的模型
如何准备 chatbot 的训练数据
Chatbot 源码解读
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摘要：Windows10 64位下安装TensorFlow谷歌人工智能系统已官方原生支持
TensorFlow 要求的最低 GPU 的计算能力是 3.0
在 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 确认你的显卡支持 CUDA。
确保你的Python版本是3.5 64位（tensorflow 的 windows 版本仅支持 python 3.5）
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摘要：被放弃的概率权,机器下围棋不理会沉没成本
最近我看到一篇很有趣的文章，提出了一个叫“概率权”的概念，很有意思。
假设你现在面对两个按钮：如果你按下第一个按钮，直接给你一百万美元；如果按下第二个按钮，你有一半的机会拿到一亿美元，当然还有一半机会就什么都没有。这两个按钮只能选一个，你选哪个？
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摘要：斯坦福大学机器学习，EM算法求解高斯混合模型。一种高斯混合模型算法的改进方法---将聚类算法与传统高斯混合模型结合起来的建模方法, 并同时提出的运用距离加权的矢量量化方法获取初始值，并采用衡量相似度的方法来融合高斯分量。从对比结果可以看出，基于聚类的高斯混合模型的说话人识别相对于传统的高斯混合模型在识别率上有所提高。
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摘要：Javascript图片预加载详解
预加载图片是提高用户体验的一个很好方法。图片预先加载到浏览器中，访问者便可顺利地在你的网站上冲浪，并享受到极快的加载速度。这对图片画廊及图片占据很大比例的网站来说十分有利，它保证了图片快速、无缝地发布，也可帮助用户在浏览你网站内容时获得更好的用户体验。本文将分享三个不同的预加载技术，来增强网站的性能与可用性。
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摘要：使用马尔可夫模型自动生成文章
马尔可夫链是一个随机过程，在这个过程中，我们假设前一个或前几个状态对预测下一个状态起决定性作用。和抛硬币不同，这些事件之间不是相互独立的。通过一个例子更容易理解。
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摘要：谷歌发布"自动机器学习"技术 AI可自我创造
据Inverse报道，今年5月份，谷歌宣布其人工智能（AI）研究取得重大进展，似乎帮助科幻小说中最耸人听闻的末日预言成为现实。谷歌推出名为“自动机器学习（AutoML）”的技术，在无需人类工程师的支持下，允许AI进行自我创造。
从表面上看，这种技术可能会让人觉得AI发展终于迎来“奇点时刻”，它正在失去控制。但实际上，谷歌正利用它将机器学习令人不可思议的力量交到普通人手中。从本质上讲，AutoML的策略就是利用神经网络设计其他神经网络，这并不让人感到新奇，因为促使程序为其他程序编写代码正是机器学习的神奇所在。
AutoML之所以让人感觉耳目一新，原因在于它让神经网络开始介入设计过程中。AutoML并非精炼已经存在的简单模型，而是首先会选择这些模型，然后再对它们进行精炼。在这种情况下，AutoML就进化成我们所期盼的“全功能版机器学习”。在有关这个项目的博文中，谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）表示：“我们希望AutoML可以具备今天少数博士拥有的能力，对于成千上万的开发者来说，在3到5年内就能设计出全新的神将网罗
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摘要：DeepMind已将AlphaGo引入多领域 Al泡沫严重
不久前，AlphaGo的升级版Master以60胜0负1和的战绩横扫了众多围棋高手，其中就包括赢了柯洁3盘，这似乎让AlphaGo和柯洁的对决失去了悬念。创新工场CEO李开复对此表示，AlphaGo和柯洁对战，其实已经不再具有科学意义。以后应该更关注商业领域的人工智能，在金融、医疗、教育等领域产生商业价值。业内有观点认为，谷歌此举是为人工智能应用造势，并为将来部分业务重返中国做准备。在人工智能的应用领域，谷歌也将迎来国内BAT三巨头的挑战。
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摘要：机器学习、深度学习以及人工智能正在快速演进
机器学习、深度学习和人工智能（ML、DL和AI）是彼此相关的概念，他们正在改变不知多少行业，改变其自身管理模式，同时改变做出决策的方式。
显然，ML、DL和AI对于各行各业都非常重要，却也十分复杂，同时非常迅速发展着。
人工智能（Artificial Intelligence，AI）机器学习（Machine Learning，ML）深度学习（Deep Learning，DL）
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摘要：好买衣虚拟试衣间目前只接入天猫和淘宝的店铺，只有手机版，不考虑跟其他平台合作。
衣+(Yi+)没有虚拟试衣功能，PK明星衣品功能可以提供API，虚拟试衣及服饰推荐可以具体沟通后提供定制化的服务（商务 袁韬 13810195684）。
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摘要：关键词提取自动摘要相关开源项目，文章或博客的自动摘要(自动简介)
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摘要：人工智能系统Google开源的TensorFlow官方文档中文版
2015年11月9日，Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源，机器学习作为人工智能的一种类型，可以让软件根据大量的数据来对未来的情况进行阐述或预判。如今，领先的科技巨头无不在机器学习下予以极大投入。Facebook、苹果、微软，甚至国内的百度。Google 自然也在其中。「TensorFlow」是 Google 多年以来内部的机器学习系统。如今，Google 正在将此系统成为开源系统，并将此系统的参数公布给业界工程师、学者和拥有大量编程能力的技术人员，这意味着什么呢？
打个不太恰当的比喻，如今 Google 对待 TensorFlow 系统，有点类似于该公司对待旗下移动操作系统 Android。如果更多的数据科学家开始使用 Google 的系统来从事机器学习方面的研究，那么这将有利于 Google 对日益发展的机器学习行业拥有更多的主导权。
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摘要：大数据原始数据从那些途径获取？200个国内外经济金融行研咨询数据网站大全
大数据资料搜集是个相当繁琐与累的工作，也是投资入门的基本，良好的信息资料搜集能力有利于我们快速了解投资主体的基本情况，为后续的调研及一手资料的获得打下较好的基础。
（一）搜索引擎（重点掌握）
搜索引擎是我们信息资料搜集的最重要的渠道之一，用搜索引擎查找信息资料需要使用恰当的关键词和一些搜索技巧。目前国内主要的搜集引擎有如下10个，近期还有较多行业型搜索冒出来，需找专业型行业资料可以使用行业型搜索引擎。
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摘要：人工智能范畴及深度学习主流框架，谷歌 TensorFlow，IBM Watson认知计算领域IntelligentBehavior介绍
大家现在对人工智能的期望太高了，2017是人工智能投资资本热的一年，但实际突破还是有限，估计过几年又会死掉一大批人工智能的创业公司，大家变得回归理性，调整到正常的认知水平上。
图像识别，语音识别，推荐算法，NLP自然语言，广告算法，预测算法，数据挖掘，无人驾驶、医疗咨询机器人、聊天机器人，这些都属于人工智能的范畴。
深度学习的开源框架现在主流的有：caffeonspark（微软）, tensorflow（google），Theano，dl4j, Torch，Keras
作为全球首个认知系统，Watson是IBM认知计算系统的杰出代表。Watson具备用用自然语言进行深度问答、关系抽取、性格分析、清晰分析，权衡分析等28项能力，而且这些能力也都被转成了数字服务或API；到2016年底，Watson API的数量将达到50项。
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摘要：阿里BCG重磅报告《人工智能，未来致胜之道》
阿里云研究中心、波士顿咨询公司以及Alibaba Innovation Ventures合作共同推出的《人工智能：未来制胜之道》这份报告对人工智能产业链价值，以及商业模式的剖析，对于创业公司的价值非常大。
人工智能具备“快速处理”和“自主学习”两种能力。
人工智能在图像识别、语言识别和自然语言处理，以及人机交互、机器视觉、自动驾驶等方面都已经成功应用。
海量、精准、高质量的数据为训练人工智能提供了原材料。
框架层：TensorFlow，Caffe，Theano，Torch，DMTK，DTPAR，ROS等框架或操作系统。
通用技术层：语音识别、图像识别、人脸识别、NLP、SLAM、传感器融合、路径规划等技术或中间件。
利用人工智能构建新的竞争优势，传统企业需要携手互联网企业，探索新的商业模式。
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摘要：30个深度学习库：按Python、C++、Java、JavaScript、R等10种语言分类
包括 Python、C++、Java、JavaScript、R、Haskell等在内的一系列编程语言的深度学习库。
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摘要：人工智能深度学习Caffe框架介绍，优秀的深度学习架构
在深度学习领域，Caffe框架是人们无法绕过的一座山。这不仅是因为它无论在结构、性能上，还是在代码质量上，都称得上一款十分出色的开源框架。更重要的是，它将深度学习的每一个细节都原原本本地展现出来，大大降低了人们学习研究和开发的难度。
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摘要：人工智能大数据,公开的海量数据集下载,ImageNet数据集下载,数据挖掘机器学习数据集下载
ImageNet挑战赛中超越人类的计算机视觉系统,百度云盘资源下载链接
公开的海量数据集 Public Research-Quality Datasets
Robert Seaton整理了100多个最有趣的数据集，其中包括Jeopardy真题，死囚的最后一句话，20万个Eclipse Bug，足球比赛相关，柏拉图式的爱情，太阳系以外的行星，11.3万个恐怖事件等。
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摘要：人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(二)
深度学习这个能否用到数字彩（双色球，时时彩）这种预测上来呢？
神经网络的看到有不少论文研究这个的，深度学习的还没有看到相关研究的文章
预测也就是分类任务 深度学习应该是能做的 序列的数据可能得用LSTM。
dl4j, caffeonspark, tensorflow都有LSTM自动分类的算法应用，理论上主流的开源深度学习框架都可以用在彩票预测上来。
caffeonspark用在视觉图片识别上比较好，dl4j用在NLP上做类似问答搜索的比较多，tensorflow用在学习新的算法上。
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摘要：人工智能深度学习神经网络在双色球彩票中的应用研究(一)
人工神经网络（Neural Networks）在双色球彩票中的应用研究网上已经有比较多的研究论文和资料，最近比较火的AlphaGo中用到的深度学习在双色球预测上还没有相关论文，以后研究成果出来将逐步更新内容。
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