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深度学习 文章

外媒:中国在人工智能领域的策略更加聪明

  •   当中国的围棋高手柯洁被AlphaGo以3:0的比分战败,世界各地的技术观察家不得不重新考虑AI统治这个世界的时间表。   这次活动还反应出了在人工智能领域,西方仍然具有比较优势,但是毫无疑问,在人工智能领域里,中国正紧随其后,而且可能很快就会以更快的速度将产品推向市场。   前微软和谷歌的高管李开复先生,在上月哥伦比亚大学的毕业典礼演讲中说:“一家公司正在使用人工智能分析和批准贷款,效率更快,违约率更低;而另一个使用人工智能技术增强照片的公司有13亿的用户作为基础。   中国研究
  • 关键字: 人工智能  深度学习  

NVIDIA黄仁勋看产业:10年内有重大变革

  • 独特眼光加上敏锐的观察,NVIDIA成了今年最火热的股票之一,不过英特尔也不甘示弱,今年3月中旬,宣布以153亿美元的价格,收购自动驾驶技术先驱公司,看来国际间的这股AI风潮,几年之内将成为业界中炙手可热的话题。
  • 关键字: NVIDIA  深度学习  

汤晓鸥谈AI:深度学习三大核心要素

  •   5月20日,以“科研·产业·融合”为主题的2017CCF青年精英大会在北京召开。本届大会由中国计算机学会主办,科技创新产业服务平台Xtecher协办。   中国工程院院士赵沁平、香港中文大学教授汤晓鸥、百度创始七剑客之一雷鸣、清华大学教授郑纬民、IEEE Fellow陈熙霖、中国人民大学教授杜小勇、中国计算机学会秘书长杜子德、中国人民大学信息学院院长文继荣、红杉资本合伙人周逵、高榕资本创始合伙人岳斌、寰景信息董事长陈拥权、CCF YOCSEF学术委
  • 关键字: 深度学习  人工智能  

深度学习之GoogLeNet解读

  •   提出背景   始于LeNet-5,一个有着标准的堆叠式卷积层冰带有一个或多个全连接层的结构的卷积神经网络。通常使用dropout来针对过拟合问题。   为了提出一个更深的网络,GoogLeNet做到了22层,利用inception结构,这个结构很好地利用了网络中的计算资源,并且在不增加计算负载的情况下,增加网络的宽度和深度。同时,为了优化网络质量,采用了Hebbian原理和多尺度处理。GoogLeNet在分类和检测上都取得了不错的效果。   最近深度学习的发展,大多来源于新的想法,算法以及网络结构的改
  • 关键字: 深度学习  GoogLeNet  

NVIDIA、英特尔COMPUTEX开讲 AI、深度学习战力大比拼

  • COMPUTEX展会焦点预计将围绕AI最新发展,尤其是英特尔、NVIDIA将针对自身CPU、GPU优势同场较量.
  • 关键字: NVIDIA  深度学习  

中国AI研究超美国?专家:比如深度学习已发文章数

  •   当今世界人工智能领域,有三位顶级专家被业内奉为“神一样的人物”,其中两位来自加拿大,一位来自法国。他们分别是加拿大多伦多大学的GeoffreyHinton和蒙特利尔大学的终身教授YoshuaBengio,以及Facebook人工智能研究部门(FAIR)负责人YannLeCun(下称“LeCun”)——这位来自巴黎的学者目前担任纽约大学终身教授,他还是纽约大学数据科学中心的创始人。   YannLeCun在今年3月走进中国的大学,
  • 关键字: AI  深度学习  

解读人工智能技术以及国内产业链现状

  • 物联网、大数据、人工智能等科技热词这几年似乎每天都在科技头条中轮番出现,到底哪一种技术对人类社会的发展有更大的推动作用呢?不知道有没有人有这样的疑惑,事实上,它们都是未来的趋势,彼此之间并不矛盾。
  • 关键字: 人工智能  深度学习  

Intel:将GPU用于深度学习仅只是人工智能技术的一部分

  •   针对目前人工智能技术发展,Intel认为目前将GPU运算效能用于超级计算机作为平行运算的普及作法,其实只是人工智能技术的一部分,重点依然在于如何让深度学习以更具效率方式完成训练,藉此建立各类人工智能技术应用。 而对于近年来ARM架构处理器持续强调的端点运算 (Edge Computing),Intel也强调本身从终端装置到云端服务器均有完整布局,同时在软硬件部分也有相当完整的技术发展,藉此对应不同人工智能技术运算需求。   根据Intel数据中心事业群副总裁暨人工智能解决方案技术长Amir Khos
  • 关键字: Intel  深度学习  

数据大爆炸时代 计算的将来属于GPU

  •   有许多原因使 2016 称得上是 GPU 之年。但事实上,除了在核心领域(深度学习、VR、自动驾驶),为什么把 GPU 用于通用计算仍然很模糊。        英伟达在 2016 年的强势崛起,GPGPU (GPU 通用计算)功不可没。   搞清楚 GPU 的作用,要先从 CPU 开始。大多数人对计算机 CPU 并不陌生,这可能要归功于英特尔——作为在事实上垄断了 PC、服务器平台 CPU 近十年的供应商,英特尔的巨幅广告支出,直接导致每个人都或多或少听说
  • 关键字: GPU  深度学习  

激光雷达存废之争:各大企业各显神通

  • 钻研传感器和钻研深度学习算法,这两群创业公司看起来都不稀缺。对于提供自动驾驶方案的小型创业公司,技术路线也就决定了卖给哪一个阵营的客户。
  • 关键字: 激光雷达  深度学习  

邬贺铨:ICT还有哪些新技术让人期待?

  •   围绕“智能时代·数字经济”,由工业和信息化部中国电子信息产业发展研究院指导、赛迪顾问股份有限公司主办的“2017中国IT市场年会”于2017年3月16日召开。大会的第一个主题演讲来自于中国工程院邬贺铨院士,他的演讲题目为《ICT演进与创新》。   在演讲中邬院士提到大数据、智能化、移动互联网跟云计算,以及物联网,结合的“大智移云”,成为ICT融合的创新平台。人工智能、深度学习、区块链,以及容器技术等新技术,正在兴起
  • 关键字: ICT  人工智能  深度学习  

海康威视研究院院长浦世亮谈深度学习+安防

  •   备受关注的计算机视觉国际大赛——ImageNet 大规模图像识别挑战赛(ILSVRC2017)已经拉开帷幕,今年的比赛分为四个主要项目:定位、识别以及视频中物体识别和Tester Challenges。去年在比赛中拿下场景分类关键的海康威视首席专家浦世亮近日接受新智元专访,他谈到了去年参赛详情和技术细节。他也对深度学习与安防行业现状的10个问题进行了深入解读。   根据 ImageNet官网的最新消息,今年的 ImageNet 大规模图像识别挑战赛(ILSVRC2017)已经
  • 关键字: 海康威视  深度学习  

机器学习——深度学习(Deep Learning)之我见

  •   Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得。  Key Words:有监督学习与无监督学习,分类、回归,密度估计、聚类,深度学习,Sparse DBN,  1. 有监督学习和无监督学习  给定一组数据(input,target)为Z=(X,Y)。  有监督学习:最常见的是regression & 
  • 关键字: 机器学习  深度学习  

图像识别中的深度学习【香港中文大学王晓刚】

  •   深度学习是近十年来人工智能领域取得的重要突破。它在语音识别、自然语言处理、计算机视觉、图像与视频分析、多媒体等诸多领域的应用取得了巨大成功。现有的深度学习模型属于神经网络。神经网络的起源可追溯到20世纪40年代,曾经在八九十年代流行。神经网络试图通过模拟大脑认知的机理解决各种机器学习问题。1986年,鲁梅尔哈特(Rumelhart)、欣顿(Hinton)和威廉姆斯(Williams)在《自然》杂志发表了著名的反向传播算法用于训练神经网络[1],该算法直到今天仍被广泛应用。  神经网络有大量参数,经常发
  • 关键字: 图像识别中  深度学习  

深度学习也有缺陷,同质化的AI创业竞争将很残酷

  • 人工智能这一轮的浪潮来的很快,接连攻克了图像识别、语音识别、自动驾驶等多个难题,简直是处于宇宙中心。从资本、媒体到创业者都对这个领域怀有极大的热情。
  • 关键字: AI  深度学习  
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深度学习介绍

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