python深度学习
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Python 深度学习框架回顾
本文翻译自 Madison May 发布的 Python Deep Learning Frameworks Reviewed，经原作者授权由InfoQ中文站翻译并分享。本文对于常用的基于 Python 的深度学习框架 Theano、 Lasagne、 Blocks、 TensorFlow、Keras、MXNet、PyTorch 进行了介绍与优劣比较，有助于深度学习入门者对于这些框架形成初步的认识。
PyTorch 杠上 TensorFlow：谁才是增长最快的深度学习框架？
TensorFlow和PyTorch哪家强？
机器学习对抗攻击是一颗“定时炸弹”
随着机器学习的迅速普及，科技界必须制定一份保证人工智能系统免遭对抗攻击的路线图。否则，对抗机器学习将会是一场灾难。
深度学习的关键：无监督深度学习简介（附 Python 代码）
在这篇文章中，我们用一个直观的案例研究概述了无监督深度学习的概念。并且详解了在MNIST数据集上进行无监督学习的代码，包括K-Means、自编码器以及DEC算法。
过去十年机器学习软件开发行业概览：英伟达 CUDA 垄断地位下降，PyTorch 超越谷歌 TensorFlow
在过去的十年间，机器学习软件开发的格局翻天覆地。
生成式深度学习
本文介绍多种生成式网络。
AWS 深度学习之旅
如果您和我一样，就会对人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习这些主题有极大兴趣和深感兴奋。
AWS Deep Learning Conda AMI 和 Base AMI 入门
今天，AWS 宣布发布两个新版本的 AWS Deep Learning AMI：基于 Conda 的 AMI 和 Base AMI。
8 个用于深度学习的开源工具
人工智能是一个正在迅速发展的领域，并日益成为一种主流。要想跟上人工智能技术的发展，最好的方法就是学习深度学习中的新技术。
面向机器学习从业人员的新 AWS Deep Learning AMI
在学术界和业界，从框架和算法到新的方法和理论，深度学习技术正在快速发展。
深度学习框架不能“包治百病”，开发者如何选出最适合自己的？
对于不同学习阶段和不同岗位的开发者来说，什么样的深度学习框架才是适合的呢？
用 JavaScript 学习机器学习的 4 个理由
Python并不是编写机器学习应用程序的唯一选择。
为什么每个人都应该在 2020 年学习 Python？
程序员应该学习 Python 的十大理由。
深度学习框架：2016 年的大盘点
刚刚过去的2016年，回顾这一年，深度学习无疑是2016年最热的词。包括Google、Amazon、Facebook、Microsoft等各大巨头都在不遗余力地推进深度学习的研发和应用。 与BEEVA Labs数据分析师Ricardo Guerrero Gomez-Ol在他的博客上发表了一篇博文，盘点了目前最流行的深度学习框架。他在博文中表示，他写此文的初衷是，他常常听到人们谈论深度学习时，总是问：“我应该从哪里开始呢？”“我听说TensorFlow是最流行的，对吧？”“Caffe很常用，但是我觉得它学起来有点困难。” 因为Ricardo所在的BEEVA实验室，经常和深度学习的许多苦打交道，所以他想分享有趣的发现和感想，帮助那些刚进入深度学习这一迷人世界的人们。 InfoQ整理、结合了Ricardo关于深度学习框架的盘点，写成此文，以飨广大有志于深度学习领域的读者们。
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