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摘要：我們的研究表明，結(jié)合公共數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法，可以得到社會(huì)經(jīng)濟(jì)數(shù)據(jù)和美國(guó)人的政治傾向。 AI科技評(píng)論按：最近，一篇名為《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的論文發(fā)布到了arxiv.org上，作為這篇論文的聯(lián)合作者之一，李飛飛在她的推特上向公眾推薦了這篇論...
摘要：在最近的會(huì)議上，吳恩達(dá)分享了關(guān)于深度學(xué)習(xí)的一些看法。深度學(xué)習(xí)較大的優(yōu)勢(shì)在于它的規(guī)模，從吳恩達(dá)總結(jié)的下圖可以看出當(dāng)數(shù)據(jù)量增加時(shí)，深度學(xué)習(xí)模型性能更好。深度學(xué)習(xí)模型如此強(qiáng)大的另一個(gè)原因，是端到端的學(xué)習(xí)方式。然而，深度學(xué)習(xí)卻使它有了一點(diǎn)變化。 在最近的 NIPS 2016 會(huì)議上，吳恩達(dá)分享了關(guān)于深度學(xué)習(xí)的一些看法。我們?cè)诖俗鲆粋€(gè)整理。?深度學(xué)習(xí)較大的優(yōu)勢(shì)在于它的規(guī)模，從吳恩達(dá)總結(jié)的下圖可以看出：...
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