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深度学习 文章

2018年的人工智能和深度学习将会如何发展?

  •   随着我们的日常生活与各种各样的技术越来越紧密地交织在一起,有时候,似乎未来已经到来。然而,技术仍在不断发展,人工智能(AI)已经占据了这一领域的中心地位。在许多前进力量的支持下,人工智能继续激发公众对未来的想象。亚马逊的Alexa、Netflix的推荐系统以及SnapChat滤镜等的创新,进一步推动了这一信念,这些都是人工智能进入个性化领域的优秀范例。   最常见的人工智能构成部分,以及人工智能家族中的“聪明之星”,都是“深度学习”。深度学习是一种数据
  • 关键字: 人工智能  深度学习  

机器也能“读心”?揭秘中国首套非接触式情绪检测系统

  •   情绪检测,就是“读心”。它是一种运用深度学习、人脸检测算法和视频信号放大等技术,辨识图像和视频中的人脸信息,计算人体心率和人物情绪状态(表情、微表情)等信息的技术,能被广泛应用于服务型机器人、集成在运动和拍照视频类APP之中。  日前,由中国电子科技集团公司研发的非接触式情绪检测系统甫一亮相便引发各方高度关注。  据悉,中国电科研制的非接触式情绪检测系统,是中国首套非接触式情绪检测系统,实现了隐蔽状态下的人员生理、情绪信息的采集与检测。该系统由客户端采集设备和云端“情绪云”服务器组成。采集端在采集的过
  • 关键字: 深度学习  人脸检测  

一直被喷不实用的超算 在深度学习时代会改变吗?

  • 超级计算机既然都那么厉害了,那为什么我们在生活中还见不到它的身影呢?
  • 关键字: 深度学习  超级计算机  

我从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得

  •   今年8月,吴恩达的深度学习课程正式上线,并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程,这几门深度学习课程也是好评如潮。   在诸多粉丝中,加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得,总结了该系列课程的诸多精华。   今天,文摘菌就带大家一起来读一读这份“学霸“笔记。   首先来看一下Ryan对该课程的总体评价:   吴恩达先生(Andrew
  • 关键字: 吴恩达  深度学习  

人民日报:中美都踏入AI无人区 中国有望后来居上

  •   党的十九大报告提出,加强应用基础研究,拓展实施国家重大科技项目,突出关键共性技术、前沿引领技术、现代工程技术、颠覆性技术创新。其中“颠覆性技术”备受关注。什么是颠覆性技术?我国有哪些颠覆性技术创新在世界上位居前列?它们对我国和世界的经济社会发展将产生什么影响?我们该如何应对这些技术革新带来的巨大变化?我们从今天起推出系列报道,带您走近颠覆性技术。——编者   不久前,科大讯飞研发的人工智能机器人——讯飞智医助手以高分通过了201
  • 关键字: AI  深度学习  

刷脸时代来临,深度解析人脸识别技术市场

  • iPhone X带动更多智能手机集成3D人脸识别,公共场所日益增长的监控需求。刷脸时代来临,人脸识别技术巨大的市场需求与广阔的应用前景,盈利模式多变,消费级领域产业化将爆发。
  • 关键字: 人脸识别  深度学习  

国产AI强势崛起,中国有望全球领跑

  • AI领域融资事件席卷了国内外各大媒体,国产AI的强势崛起,我们似乎看到中国在AI发展道路上的领跑之势。
  • 关键字: AI  深度学习  

深度学习初学者必须了解的基本知识

  •   深度学习是计算机领域中目前非常火的话题,不仅在学术界有很多论文,在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构,并对深度学习的原理作了简单的描述。  简介  机器学习技术在当代社会已经发挥了很大的作用:从网络搜索到社交网络中的内容过滤到电子商务网站的个性化推荐,它正在快速的出现在用户的消费品中,如摄像机和智能手机。机器学习系统可以用来识别图像中的物体,将语音转变成文字,匹配用户感兴趣的新闻、消息和产品等,也可以选择相关的搜索结果。这些应用越来越多的使用一种叫做“深度学习(Deep&
  • 关键字: 深度学习  

深度学习教父Geoffrey Hinton的“胶囊”论文公开,带你读懂它

  •   在人工智能学界,Geoffrey Hinton拥有非常崇高的地位,甚至被誉为该领域的爱因斯坦。在人工智能领域最顶尖的研究人员当中,Hinton的引用率最高,超过了排在他后面三位研究人员的总和。目前,他的学生和博士后领导着苹果、Facebook以及OpenAI的人工智能实验室,而Hinton本人是谷歌大脑(Google Brain)人工智能团队的首席科学家。      就在几个小时之前,由 Hinton 和其在谷歌大脑的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
  • 关键字: 深度学习  

探秘机器人是如何进行深度学习的

  • 探秘机器人是如何进行深度学习的-一个人独处时,感觉有点孤单,怎么办?微软亚洲研究院推出的“微软小冰”,或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”除了具有“评颜值”“选搭配”等功能外,还基于深度学习技术具备强大的视觉识别能力。
  • 关键字: 语音识别  深度学习  机器人  

科普:深度学习真的那么难吗?

  • 科普:深度学习真的那么难吗?-今天,面对AI如此重要的江湖地位,深度学习作为重要的一个研究分支,几乎出现在当下所有热门的AI应用领域,其中包含语义理解、图像识别、语音识别,自然语言处理等等,更有人认为当前的人工智能等同于深度学习领域。
  • 关键字: 人工智能  深度学习  

干货:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比

  • 干货:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比-本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
  • 关键字: 深度学习  机器学习  人工智能  

深度学习入门课:你需要了解的十大框架和选型攻略

  • 当你要开始一个深度学习项目时,的确值得花一些时间来评估可用的框架,以确保技术价值的最大化。深度学习的框架有很多,不同框架之间的“好与坏”却没有一个统一的标准。
  • 关键字: 深度学习  Caffe  

深度学习入门必须理解这25个概念

  •   神经网络基础  1、神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样,神经元形成神经网络的基本结构。想象一下,当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时,我们一般会处理它,然后生成一个输出。类似地,在神经网络的情况下,神经元接收输入,处理它并产生输出,而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理,或者作为最终输出进行输出。        2、权重(Weights)——当输入进入神经元时,它会乘以一个权重。例如,如果一个神经元有两个输入,则每个输入将具有
  • 关键字: 深度学习  神经网络  

深度学习算法有望在FPGA和超级计算机上运行

  • 深度学习算法有望在FPGA和超级计算机上运行-由NSF资助的一个研究项目,目前正在研究如何使用RDMA高性能连接器将深度学习算法在FPGA和跨系统之间运行;另一个由Andrew Ng和两个超算专家牵头的项目,则希望把模型放在超级计算机上,给它们一个Python接口。
  • 关键字: FPGA  深度学习  人工智能  
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深度学习介绍

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