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深度学习 文章

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  

如何让IoT应用得以从芯片自我学习中受益

  • 如何让IoT应用得以从芯片自我学习中受益-这款芯片能够以数百毫秒(ms)的速度在大脑和义肢之间传送讯号。虽然比人类的神经传导速度更慢,但较当今的义肢所要求的秒数更快。
  • 关键字: 物联网  人工智能  深度学习  

关于深度学习未来发展方向的6项预测

  • 关于深度学习未来发展方向的6项预测-深度学习是个复杂的概念,其中每项因素都不简单。即使您身为已经熟练掌握人工神经网络基础知识的数据科学家,大家也需要时间了解加速卷积、复发、生成以及其它与多层深度学习算法规范相关的复杂概念。
  • 关键字: 深度学习  

【E课堂】一文读懂深度学习

  •   近日,在深度学习领域出现了一场热烈的争论。这一切都要从Jeff Leek在Simply Stats上发表了一篇题为 《数据量不够大,别玩深度学习》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文开始。作者Jeff Leek在这篇博文中指出,当样本数据集很小时(这种情况在生物信息领域很常见),即使有一
  • 关键字: 深度学习  

对比深度学习十大框架:TensorFlow 并非最好?

  •   2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道:「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用,但会不会太难了?在 BEEVA Lab
  • 关键字: TensorFlow  深度学习  

深度学习日益成熟 自驾货车可望率先上路

  • 长程驾驶运输环境单纯、运输时间长,很容易因疲劳驾驶影响行车安全。 在这样的情况之下,最快实现自动驾驶的场域,将会是商用货车的物流应用。
  • 关键字: 深度学习  NVIDIA  

想从事深度学习工作的进来看,经典面试问题帮你整理好了

  •   更新几个面试被问到或者联想出来的问题,后面有时间回答  SGD 中 S(stochastic)代表什么  个人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch  监督学习/迁移学习/半监督学习/弱监督学习/非监督学习?  本笔记主要问题来自以下两个问题,后续会加上我自己面试过程中遇到的问题。  深度学习相关的职位面试时一般会问什么?会问一些传统的机器学习算法吗?  如果你是面试官,你怎么去判断一个面试者的深度学习水平?  以下问题来自@Naiyan Wang  C
  • 关键字: 深度学习  CNN  

NVIDIA挑战100亿美元营收 进击数据中心市场是关键

  •   在一个正常运作的资本主义经济环境,一家具创新能量的公司会协助开创新市场,对新技术或产品开发大举投资,因而击败竞争对手或将之逼到墙角,并从中创造获利,这在当前科技产业中若要找到范本,NVIDIA无疑当之无愧,因NVIDIA不仅协助开创将加速运算导入全球数据中心的新市场,如今也正借此为公司创造获利,并掌握相当先进的前瞻技术,因而有助NVIDIA在可预见的未来于这块市场站稳脚步。   根据The Next Platform网站报导,NVIDIA借由在其数据中心产品线中推出Tesla加速器产品线,充分有助该
  • 关键字: NVIDIA  深度学习  

AI Challenger 开赛:国内最大规模深度学习数据集上线,ImageNet 冠军、Kaggle 大赛优胜者加入角逐

  •   由创新工场、搜狗和今日头条联合宣布发起的 AI Challenger 挑战赛,在今年的比赛时间为 9 月 4 日至 12 月 3 日,每双周评出周冠军,每个赛题中效果突出的团队还将进行答辩,角逐总冠军。目前,报名者已超过 1000 名,参赛队伍超过 500 支,其中很多人来自国内外 AI 实力强劲的高校、公司和机构,不乏过去各类比赛的获奖者,比如 ImageNet 两项任务冠军、天池阿里移动推荐算法大赛冠军以及 Kaggle 大赛的众多优胜者。   随着以 30 万张图片为基础的计算机视觉赛道数据集
  • 关键字: 深度学习  Kaggle   

深度学习与计算机视觉 看这一篇就够了

  •   人工智能是人类一个非常美好的梦想,跟星际漫游和长生不老一样。我们想制造出一种机器,使得它跟人一样具有一定的对外界事物感知能力,比如看见世界。  在上世纪50年代,数学家图灵提出判断机器是否具有人工智能的标准:图灵测试。即把机器放在一个房间,人类测试员在另一个房间,人跟机器聊天,测试员事先不知道另一房间里是人还是机器 。经过聊天,如果测试员不能确定跟他聊天的是人还是机器的话,那么图灵测试就通过了,也就是说这个机器具有与人一样的感知能力。  但是从图灵测试提出来开始到本世纪初,50多年时间有无数
  • 关键字: 深度学习  计算机视觉   

吴恩达:用深度学习在线课程普及人工智能

  •   据外媒消息,对于计算机科学家来说,AI专家Andrew Ng(吴恩达)是人工智能背后的主要人类大脑之一。而对于许多想要突破这一热门技术的学生来说,吴恩达也是这一行业的领军者。        据了解,吴恩达曾担任百度的首席科学家,在今年3月份离职,开始新的征程。   吴恩达曾宣布,他的下一个挑战是Deeplearning.ai,推动深度学习的Coursera在线课程,希望培养1百万AI人才。   吴恩达表示,深度学习的在线课程系列,是他的初创公司Deeplearning.ai计划
  • 关键字: 深度学习  人工智能  
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