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此博客是EI技术专栏，包括AI和大数据前沿的技术动态，技术文章，案例实战等。 EI是企业智能的使能者，让更多的企业便捷的使用AI和大数据服务，促进各行各业智能化业务发展。

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人工智能、云计算、大数据、云存储、DevOps
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【AI基础】特征工程（上）之特征选择
本文从基于统计量和基于模型两个角度，笼统地介绍了特征选择的各种方法和思路。基于统计量的特征选择，因为没有模型的参与，计算起来相对简单，可以作为一个特征预处理的过程。基于模型的方法，要对模型参数进行学习，因此计算量相对较大；但也更接近于最终目标，即训练出一个泛化能力很好的模型。因此，这两种方法可以结合起来使用。
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2019-08-14 16:57:48
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八分音符(频率)卷积算子 Octave Convolution
从Tensorflow开始，我意识的这已经从春秋，进入短短战国时代。针对大量数据的存储，ETL，和分布式内存计算比如流计算平台，针对机器学习的软件架构实现比如Tensorflow, 针对业务场景的端设备，针对计算资源虚拟化、计算能力服务化的云平台，会扮演者越来越重要的作用。
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2019-08-14 10:52:11
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【AI前沿动态】BigBiGAN的前世今生，走向成熟的特征抽取器
生成模型经过训练可以模拟出完整的数据分布，同时无需对原始数据进行任何修改，如果 GAN 可以在生成图片的同时，也清晰的学习到语义（在生成图片时的随机潜变量），那么在自我监督任务中，GAN 就可以称为特征提取部分很有力的备选项，但可惜的是，GAN 在这方面一直没能做的特别出彩。近日，DeepMind 就基于 BiGAN 完成了这一突破，提出了「BigBiGAN」，它在 ImageNet 上的无...
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2019-08-14 08:54:37
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【AI理论】激活函数解析：Sigmoid, tanh, Softmax, ReLU, Leaky ReLU
激活函数是神经网络中必不可少的组成部分，这篇文章给大家介绍了各种各样的激活函数，一起来看看吧。
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2019-08-13 11:26:43
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【AI理论】如何优化深度神经网络？
训练一个深度神经网络并使其获取最佳的性能是一件具有挑战的任务。在本文中，我将会探索这项任务中最常见的问题及其解决方案。这些任务中包括网络训练时间过长，梯度消失与爆炸，还有网络初始化方法等问题，这些我们在此统称为优化问题。至于其余在训练网络中出现的问题则认为是正则化问题，我在之前的文章中已经讨论过了。
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2019-08-13 09:34:14
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【AI理论】ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习（附链接）
本文探讨了简单的ARIMA/Sarima与LSTM的时间序列数据集成学习方面的问题。
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2019-08-12 16:52:16
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【AI理论】CVPR 2019：北邮提出新AI模型压缩算法，显著降低计算复杂度
来自北京邮电大学的研究人员开发了一种AI模型压缩算法，可以让深度学习的运算不再依赖高昂的计算和存储设备，保持模型的识别精度无损的前提下，显著降低模型的计算复杂度，本文带来技术解读。
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2019-08-12 15:43:54
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【AI前沿动态】GitHub趋势榜第一：TensorFlow+PyTorch深度学习资源大汇总
本文搜集整理了Jupyter Notebook中TensorFlow和PyTorch的各种深度学习架构，模型和技巧，内容非常丰富，适用于Python 3.7，适合当做工具书。 大家可以将内容按照需要进行分割，打印出来，或者做成电子书等，随时查阅。
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2019-08-12 15:24:32
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【AI基础】如何成为AI工程师的学习之路，包括各种课程，资源，代码
AI这么热，大家都想做AI，如何成为一个AI工程师，给大家一条学习路径参考一下，特别是CV方向的，里面包括了各种课程，资源，代码等，快来看看吧！
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2019-08-12 15:11:20
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【AI理论】TensorFlow 模型优化工具包：模型大小减半，精度几乎不变
近日，TensorFlow 强势推出能将模型规模压缩却几乎不影响精度的半精度浮点量化（float16 quantization）工具。小体积、高精度，还能够有效的改善 CPU 和硬件加速器延迟。TensorFlow 发出相应的文章对该工具做了简要的说明，雷锋网 AI 开发者将其整理编译如下。
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2019-08-12 15:01:41
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