此頁(yè)面可幫助您在Raspberry Pi或Google Coral或Jetson Nano等替代品上構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模式。有關(guān)深度學(xué)習(xí)及其限制的更多一般信息，請(qǐng)參閱深度學(xué)習(xí)。
2023-05-05 09:47:09
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谷歌的方式很明確，它們?cè)?b class="flag-6" style="color: red">通過(guò)深度吸引數(shù)據(jù)信息來(lái)?yè)屨计渌举囈陨娴钠脚_(tái)，與其相比蘋(píng)果的控制欲更強(qiáng)，因此其腳步會(huì)更慢。
2017-05-31 08:22:33685 本文通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)闡述2017年NLP領(lǐng)域所取得的一系列進(jìn)步
2017-12-16 07:59:006939 深度學(xué)習(xí)這幾年特別火，就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣，不過(guò)深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi)，所以這篇文章里面我們來(lái)嘮一嘮機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。
2023-09-06 12:48:401181 
在如今的網(wǎng)絡(luò)時(shí)代，錯(cuò)綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過(guò)深度學(xué)習(xí)解決若干問(wèn)題的案例越來(lái)越多。一些傳統(tǒng)的圖像
2024-01-11 10:51:32596 
數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)為核心的深度學(xué)習(xí)通過(guò)逐層抽象方式形成原始數(shù)據(jù)區(qū)別性表達(dá)，在自然語(yǔ)言、語(yǔ)音和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展。但是，這一任務(wù)式、刺激式的學(xué)習(xí)機(jī)制依賴于大量標(biāo)注數(shù)據(jù)，如何形成解釋性強(qiáng)、數(shù)據(jù)依賴靈活
2017-03-22 17:16:00
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。晦澀難懂的概念，略微有些難以
2018-07-04 16:07:53
在未來(lái)的某個(gè)時(shí)候，人們必定能夠相對(duì)自如地運(yùn)用人工智能，安全地駕車出行。這個(gè)時(shí)刻何時(shí)到來(lái)我無(wú)法預(yù)見(jiàn)；但我相信，彼時(shí)“智能”會(huì)顯現(xiàn)出更“切實(shí)”的意義。與此同時(shí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法，人工智能的實(shí)際應(yīng)用能夠在
2022-11-11 07:55:50
未來(lái)的某個(gè)時(shí)候，人們必定能夠相對(duì)自如地運(yùn)用人工智能，安全地駕車出行。這個(gè)時(shí)刻何時(shí)到來(lái)我無(wú)法預(yù)見(jiàn)；但我相信，彼時(shí)“智能”會(huì)顯現(xiàn)出更“切實(shí)”的意義。與此同時(shí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法，人工智能的實(shí)際應(yīng)用能夠在汽車
2019-03-13 06:45:03
（包括振動(dòng)，圖像，時(shí)間序列和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的普遍適用性。它還揭示了深度學(xué)習(xí)為主要PHM子字段提供了萬(wàn)能的框架：故障
2021-07-12 06:46:47
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問(wèn)題？
2021-10-14 08:20:47
摘要與深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步超越硬件的進(jìn)步，你如何確保算法明天是一個(gè)很好的適合現(xiàn)有的人工智能芯片下發(fā)展？，這些人工智能芯片大多是為今天的人工智能算法算法進(jìn)化，這些人工智能芯片的許多設(shè)計(jì)都可能成為甚至在
2020-11-01 09:28:57
到準(zhǔn)備模型，然后再在邊緣的嵌入式系統(tǒng)上運(yùn)行。訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型是過(guò)程的工作量和時(shí)間密集型部分，其中通過(guò)提供需要時(shí)間和
2021-10-27 06:34:15
你好，我對(duì)深度表數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)（STDepthTableControl）有一些疑問(wèn)：typedef結(jié)構(gòu){ uint32_t depthUnits; int32_t depthClampMin
2018-11-08 11:09:09
前段時(shí)間忙著研究Zedboard，這幾天穿插著加入Python的深度學(xué)習(xí)的研究，最近使用谷歌的tensorflow比較多，而且官方出了中文教程，比較給力，下面在Windows10下安裝一下
2018-07-04 13:46:51
（Chilbolton 雷達(dá)）。這種協(xié)調(diào)提供了許多提升用戶搜索體驗(yàn)的可能性。例如，Dataset Search 可以通過(guò)用與頁(yè)面其余部分相同的語(yǔ)言顯示元數(shù)據(jù)的協(xié)調(diào)值來(lái)定位結(jié)果。此外，它可以使用同義詞，校正拼寫(xiě)錯(cuò)誤，擴(kuò)展
2018-09-28 16:22:35
的任務(wù)分解一下。如圖所示，我們將ADAS的任務(wù)分解成目標(biāo)檢測(cè)與識(shí)別、圖像分割、攝像機(jī)成像目標(biāo)跟蹤、圖像分割。我們過(guò)去一年多的研發(fā)工作其實(shí)就是，用一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架來(lái)同時(shí)實(shí)現(xiàn)上述這四個(gè)的功能。對(duì)于一個(gè)前向
2020-06-04 07:00:00
主處理器即“大腦”，它使用各種算法來(lái)理解和解釋數(shù)據(jù)，最后，通過(guò)發(fā)送控制轉(zhuǎn)向、加速器和/或制動(dòng)的命令（類似“手、腳”）來(lái)做出決定。在過(guò)去十年中，汽車感知系統(tǒng)已從基本的后視攝像頭演變?yōu)榫哂型＼囕o助功能的全
2022-11-10 08:09:48
智能呼叫中心通過(guò)深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，能夠準(zhǔn)確識(shí)別、分析和記錄用戶的個(gè)人信息、歷史記錄和偏好，從而為用戶提供更加個(gè)性化的服務(wù)。例如，在用戶撥打電話進(jìn)入呼叫中心時(shí)，AI智能呼叫中心可自動(dòng)彈出用戶的個(gè)人資料
2023-09-20 17:53:17
CnV+Deadtime 的偏移量，然后在 CnV 處清零。n+1 通道似乎在脈沖的下降沿增加了死區(qū)時(shí)間。因此它設(shè)置為 CnV，然后在 CnV+死區(qū)時(shí)間清除。這是正常行為嗎？是否有任何應(yīng)用說(shuō)明可以提供有關(guān)此特定設(shè)置的更多詳細(xì)信息？應(yīng)用筆記和參考手冊(cè)中顯示的所有死區(qū)時(shí)間示例僅在向上計(jì)數(shù)中顯示。
2023-03-16 07:09:27
Keil MDK如何給STM32提供有效的應(yīng)用程序調(diào)試
2021-10-13 07:28:10
MCU為電動(dòng)自行車提供有效的驅(qū)動(dòng)，不看肯定后悔
2021-05-17 06:55:04
就能實(shí)現(xiàn)！還請(qǐng)關(guān)注我后面的日記。實(shí)際上我也是剛剛有時(shí)間學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，我是個(gè)純初學(xué)者，但面對(duì)深度學(xué)習(xí)里的各種復(fù)雜理論和公式推導(dǎo)，自己實(shí)現(xiàn)個(gè)小功能會(huì)更快了解入門，因此我會(huì)從現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)框架
2018-06-04 22:32:12
，這比較類似于人腦的運(yùn)行方式，獲得更多數(shù)據(jù)后，準(zhǔn)確度也會(huì)越來(lái)越高。TIDL（TI Deep LearningLibrary） 是TI平臺(tái)基于深度學(xué)習(xí)算法的軟件生態(tài)系統(tǒng)，可以將一些常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)算法模型
2022-11-03 06:53:11
：圖像預(yù)處理步驟繁多且具有強(qiáng)烈的針對(duì)性，魯棒性差；多種算法計(jì)算量驚人且無(wú)法精確的檢測(cè)缺陷的大小和形狀。而深度學(xué)習(xí)可以直接通過(guò)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)更新參數(shù)，避免了人工設(shè)計(jì)復(fù)雜的算法流程，并且有著極高的魯棒性和精度
2021-05-10 22:33:46
Keras。 Keras是一種高度模塊化，使用簡(jiǎn)單上手快，合適深度學(xué)習(xí)初學(xué)者使用的深度學(xué)習(xí)框架。Keras由純Python編寫(xiě)而成并以Tensorflow、Theano以及CNTK為后端。Keras為支持
2018-07-17 11:40:31
AI系統(tǒng)基礎(chǔ)上擴(kuò)展接口1 擴(kuò)展的必要性FZ3深度學(xué)習(xí)板卡裝載了AI系統(tǒng)，但是其數(shù)據(jù)僅僅只能在該系統(tǒng)內(nèi)部，缺乏與外界交流的媒介，無(wú)法將自身寶貴的數(shù)據(jù)傳遞給外界，盡管現(xiàn)有的系統(tǒng)以及百度AI系統(tǒng)自身已經(jīng)
2020-12-29 09:58:07
`FZ3深度學(xué)習(xí)計(jì)算卡總結(jié)篇幾個(gè)月的試用即將結(jié)束，也通過(guò)這個(gè)板子完成了自己的項(xiàng)目，具體的不方便公開(kāi)，有網(wǎng)友私聊我相關(guān)資料，因此這里做一個(gè)統(tǒng)一的說(shuō)明，能公開(kāi)的帖子里面都發(fā)布了，其他的項(xiàng)目結(jié)束之后，會(huì)考
2021-01-10 14:39:17
計(jì)算的研究者，二是希望為現(xiàn)實(shí)世界中的新應(yīng)用來(lái)部署這些模型的應(yīng)用科學(xué)家。然而，他們都面臨著一個(gè)限制條件，即硬件加速能力仍需加強(qiáng)，才可能滿足擴(kuò)大現(xiàn)有數(shù)據(jù)和算法規(guī)模的需求。對(duì)于深度學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，目前硬件加速
2018-08-13 09:33:30
都出現(xiàn)了重大突破。深度學(xué)習(xí)是這些領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù)，也被業(yè)界大為關(guān)注。然而，深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力，只有更好的硬件加速條件，才能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)和模型規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)大的需求。 FPGA
2019-10-10 06:45:41
本帖最后由 wcl86 于 2021-5-18 22:39 編輯
你將會(huì)學(xué)到的：1、解決如何讓機(jī)器能夠模仿人腦的思考方式，從而擺脫原來(lái)的固有數(shù)據(jù)庫(kù)比較的限制，讓機(jī)器能夠通過(guò)深度學(xué)習(xí)理解這個(gè)世界
2020-11-27 11:54:42
人工智能、數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間，主要有什么關(guān)系？
2020-03-16 11:35:54
深度學(xué)習(xí)是什么意思
2020-11-11 06:58:03
準(zhǔn)確的模型。有了上述機(jī)制，現(xiàn)在可以通過(guò)讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)各種問(wèn)題來(lái)自動(dòng)解決問(wèn)題，創(chuàng)建高精度模型，并對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。然而，由于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能解決簡(jiǎn)單的問(wèn)題，人們嘗試通過(guò)構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN
2023-02-17 16:56:59
了機(jī)器學(xué)習(xí)的概念和工作。具體如下。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域。假設(shè)機(jī)器學(xué)習(xí)是一種復(fù)制“通過(guò)觀察數(shù)據(jù)模式學(xué)習(xí)”和“因果關(guān)系”的努力，即通過(guò)關(guān)聯(lián)輸入和結(jié)果。在這種情況下，深度學(xué)習(xí)就是努力復(fù)制“學(xué)習(xí)對(duì)象本身
2022-03-22 11:19:16
圖1：輸液泵等現(xiàn)代醫(yī)療設(shè)備需要符合嚴(yán)格醫(yī)用材料安全標(biāo)準(zhǔn)的緊湊型傳感器。本文重點(diǎn)闡述了開(kāi)發(fā)經(jīng)濟(jì)高效的緊湊型傳感解決方案的設(shè)計(jì)策略——傳感解決方案是為醫(yī)療設(shè)備提供有關(guān)患者狀況或治療的真實(shí)數(shù)據(jù)的關(guān)鍵
2020-05-11 07:51:07
5-10年的高端技術(shù)，為自動(dòng)化或互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)提供的新的有效的解決方案，針對(duì)傳統(tǒng)視覺(jué)算法需要手動(dòng)設(shè)計(jì)特征提取方法的弊端，深度學(xué)習(xí)模擬人的大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)運(yùn)行模型，通過(guò)計(jì)算機(jī)強(qiáng)大的運(yùn)算能力，能擬合出比傳統(tǒng)算法適用性
2020-08-10 10:38:12
怎么為自己的深度學(xué)習(xí)機(jī)器選擇合適的GPU配置呢？對(duì)于那些一直想進(jìn)行深度學(xué)習(xí)研究的同學(xué)來(lái)說(shuō)，一直是個(gè)比較糾結(jié)的問(wèn)題，既要考慮到使用的場(chǎng)景，又要考慮到價(jià)格等各方面因素。如何選擇深度學(xué)習(xí)的組件？這真的很
2018-09-19 13:56:36
：0x1000_0000)
問(wèn)：如果在睡眠/深度睡眠模式下通過(guò)調(diào)試器 (TRACE32) 讀取來(lái)自 ITCM/DTCM 地址的數(shù)據(jù)，會(huì)出現(xiàn)問(wèn)題嗎？
（當(dāng) TRACE32 列表窗口打開(kāi)時(shí)，讀取相應(yīng)地址的數(shù)據(jù)）
請(qǐng)
2024-01-18 10:48:23
”特征的算法，同時(shí)根據(jù)學(xué)習(xí)到的“經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)”，從而能把圖片中的貓都識(shí)別出來(lái)。基于“深度學(xué)習(xí)”的智能分類 智能機(jī)器人就是通過(guò)搭載“深度學(xué)習(xí)”系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)環(huán)境參數(shù)的感知，從而智能判斷自己應(yīng)該執(zhí)行什么程序，包括
2018-05-31 09:36:03
平臺(tái)設(shè)計(jì)初，考慮到商戶在使用應(yīng)該是易學(xué)、易操作模式。登錄系統(tǒng)之后，會(huì)發(fā)現(xiàn)操作起來(lái)很簡(jiǎn)單，如圖：最后，顧客可以通過(guò)多種認(rèn)證方式選擇登錄使用微橋無(wú)線網(wǎng)絡(luò)，例如手機(jī)號(hào)認(rèn)證、微博/微信、QQ等。顧客的手機(jī)連接
2014-05-04 10:07:24
使得實(shí)現(xiàn)復(fù)雜的 DNN 結(jié)構(gòu)成為可能，而不需要深入復(fù)雜的數(shù)學(xué)細(xì)節(jié)，大數(shù)據(jù)集的可用性為 DNN 提供了必要的數(shù)據(jù)來(lái)源。TensorFlow 成為最受歡迎的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，原因如下：TensorFlow 是一個(gè)
2020-07-28 14:34:04
`深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“Hello World!”，入門必備！MNIST是一個(gè)手寫(xiě)數(shù)字數(shù)據(jù)庫(kù)，它有60000個(gè)訓(xùn)練樣本集和10000個(gè)測(cè)試樣本集，每個(gè)樣本圖像的寬高為28*28。此數(shù)據(jù)集是以二進(jìn)制存儲(chǔ)
2018-08-29 10:36:45
嗨，請(qǐng)通過(guò)提供有關(guān)所用工具的更多信息，指導(dǎo)我探索ML505原理圖文件（Viewdraw）（PCB和Gerber源文件）。根據(jù)我的分析，Mentor EPD 3.1以前稱為ViewDraw
2019-08-30 07:36:34
大家好，這里的任何人都可以為我提供有關(guān)最新OOC實(shí)施流程的教程嗎？我有用戶指南，但它提到我可以應(yīng)Xilinx支持請(qǐng)求接收教程。另外，我們是否在最新版本的Vivado中為GUI提供了GUI支持。我發(fā)現(xiàn)
2020-05-26 06:19:55
處理應(yīng)用，文檔處理應(yīng)用開(kāi)放了接入能力。目前通過(guò)智能媒體管理支持圖像識(shí)別、人臉檢測(cè)、視頻截幀、圖片處理、文檔預(yù)覽、文本檢索等多項(xiàng)數(shù)據(jù)處理能力，為上層應(yīng)用提供強(qiáng)有力的支持。未來(lái)，阿里云將同更多的軟件生態(tài)伙伴
2018-04-18 14:11:36
鄧力博士介紹，他的主題報(bào)告將會(huì)講述深度監(jiān)督學(xué)習(xí)、深度非監(jiān)督學(xué)習(xí)和深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)之間的關(guān)系和區(qū)別，以及這三類深度學(xué)習(xí)模式跟大數(shù)據(jù)的關(guān)系，并通過(guò)實(shí)踐案例來(lái)說(shuō)明三類學(xué)習(xí)算法的適用環(huán)境及效果。他認(rèn)為，目前
2016-07-28 18:10:441003 作為人工智能的地基，深度學(xué)習(xí)越來(lái)越受到科技企業(yè)的關(guān)注。11月22日，據(jù)外媒報(bào)道，谷歌在加拿大蒙特利爾新設(shè)立一家人工智能實(shí)驗(yàn)室，專門研究深度學(xué)習(xí)技術(shù)。
2016-11-23 14:19:11406 谷歌高級(jí)研究員杰夫-迪安（Jeff Dean）在加州伯克利的VB峰會(huì)上接受訪問(wèn)時(shí)說(shuō)：“我想說(shuō)的是，任何有數(shù)萬(wàn)或數(shù)十萬(wàn)客戶互動(dòng)的企業(yè)都有足夠的數(shù)據(jù)規(guī)模，可以開(kāi)始考慮使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。如果你只有10個(gè)例子，那就很難進(jìn)行深度學(xué)習(xí)。如果你有10萬(wàn)個(gè)例子，你就應(yīng)該真正開(kāi)始考慮大規(guī)模使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)。”
2017-10-24 16:54:002704 我們對(duì)23種用于數(shù)據(jù)科學(xué)的開(kāi)源深度學(xué)習(xí)庫(kù)作了排名。這番排名基于權(quán)重一樣大小的三個(gè)指標(biāo)：Github上的活動(dòng)、Stack Overflow上的活動(dòng)以及谷歌搜索結(jié)果。下面是23種用于數(shù)據(jù)科學(xué)的開(kāi)源深度
2017-11-15 11:35:13710 通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)，物聯(lián)網(wǎng)（IoT）設(shè)備能夠得以解析非結(jié)構(gòu)化的多媒體數(shù)據(jù)，智能地響應(yīng)用戶和環(huán)境事件，但是卻伴隨著苛刻的性能和功耗要求。本文作者探討了兩種方式以便將深度學(xué)習(xí)和低功耗的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備成功整合
2017-12-01 11:22:011083 據(jù)報(bào)道，亞馬遜和微軟合力推出全新的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，名字叫Gluon。此舉被認(rèn)為是在云計(jì)算市場(chǎng)上與谷歌叫板，谷歌曾通過(guò)AI生態(tài)系統(tǒng)發(fā)力云計(jì)算，強(qiáng)調(diào)自身產(chǎn)品對(duì)深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大支持。Gluon可以讓訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)像開(kāi)發(fā)APP一樣簡(jiǎn)單，簡(jiǎn)潔的代碼構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不需要犧牲性能。
2018-01-05 16:56:102002 深度學(xué)習(xí)框架是幫助使用者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的工具，它的出現(xiàn)降低了深度學(xué)習(xí)入門的門檻，你不需要從復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)始編代碼，就可以根據(jù)需要使用現(xiàn)有的模型。 做個(gè)比喻，一套深度學(xué)習(xí)框架就像是一套積木，各個(gè)組件就是某個(gè)模型或算法的一部分，使用者可以自己設(shè)計(jì)和組裝符合相關(guān)數(shù)據(jù)集需求的積木。
2018-02-13 03:43:002899 
分類和處理信息的方式。深度學(xué)習(xí)中的深度意指神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用分層結(jié)構(gòu)。具備這種結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)處理配置被稱作深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，相對(duì)于其他人工智能技術(shù)可以獲得更優(yōu)的數(shù)據(jù)處理結(jié)果.
2018-02-12 07:27:00995 使用電子健康記錄（EHR）數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)建模預(yù)計(jì)將推動(dòng)個(gè)人化醫(yī)療并提高醫(yī)療質(zhì)量。谷歌發(fā)布消息稱已經(jīng)開(kāi)源該協(xié)議緩沖區(qū)工具。谷歌FHIR標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)醫(yī)療事件發(fā)生
2018-03-07 17:14:007819 
經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)AlexNet使用數(shù)據(jù)擴(kuò)充（Data Augmentation）的方式擴(kuò)大數(shù)據(jù)集，取得較好的分類效果。在深度學(xué)習(xí)的圖像領(lǐng)域中，通過(guò)平移、 翻轉(zhuǎn)、加噪等方法進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充。但是，在音頻（Audio）領(lǐng)域中，如何進(jìn)行數(shù)據(jù)擴(kuò)充呢？
2018-04-15 10:35:4810069 想挑戰(zhàn)馮·諾依曼，就必須從三個(gè)要素入手：基本操作，例如加減乘除；邏輯流程控制，例如if-else-then，for，while；設(shè)存儲(chǔ)器，內(nèi)存和硬盤(pán)的尋址。DeepMind團(tuán)隊(duì)認(rèn)為，馮·諾依曼體系中的邏輯流程控制和外設(shè)存儲(chǔ)器使用，都必須在程序中寫(xiě)死，而不能通過(guò)觀察范例，自動(dòng)生成程序。
2018-05-15 08:29:00986 比較深入學(xué)習(xí)算法的IO模式，可以發(fā)現(xiàn)它與傳統(tǒng)工程師、HPC和企業(yè)應(yīng)用程序的做法幾乎完全相反。深度學(xué)習(xí)非常重讀IO導(dǎo)向，數(shù)據(jù)在設(shè)計(jì)和訓(xùn)練模型時(shí)被重復(fù)使用。即使在模型被訓(xùn)練之后，仍然需要用新數(shù)據(jù)來(lái)增加現(xiàn)有的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，特別是模型輸出中的誤差。這是為了隨著時(shí)間的推移對(duì)模型進(jìn)行的改進(jìn)。
2018-05-23 11:19:404185 。氣知科技團(tuán)隊(duì)通過(guò)深度學(xué)習(xí)的算法，提升現(xiàn)有的傳感器的性能，可以在低到幾個(gè)ppb的濃度下，監(jiān)測(cè)特定的氣體種類。同時(shí)，傳感器還通過(guò)深度學(xué)習(xí)提升可靠性，確保用戶在3-5年內(nèi)無(wú)需進(jìn)行定期校準(zhǔn)。
2018-08-09 15:32:514003 本深度學(xué)習(xí)是什么？了解深度學(xué)習(xí)難嗎?讓你快速了解深度學(xué)習(xí)的視頻講解本文檔視頻讓你4分鐘快速了解深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:16
16 現(xiàn)在，隨著數(shù)據(jù)集的增加，由于我們處理的是高分辨率圖像，因此我們需要更多的計(jì)算能力。為此，我個(gè)人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep Learning Studio jupyter notebooks，它為Amazon 的深度學(xué)習(xí)示例提供了GPU，可用來(lái)訓(xùn)練模型。
2018-09-07 10:13:5213303 美國(guó)加州理工大學(xué)在課堂上為學(xué)生提供最新的IoT技術(shù)。了解Maxim與加州理工的教授聯(lián)合開(kāi)發(fā)的課程，該課程基于IoT平臺(tái)，為下一代IoT開(kāi)發(fā)人員提供有力支持。
2020-05-30 10:07:001121 了解Xilinx FPGA如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來(lái)加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機(jī)器學(xué)習(xí)。該演示可通過(guò)Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageNet獲得）分類。它可通過(guò)開(kāi)源框架Caffe實(shí)現(xiàn)，也可采用Xilinx xDNN
庫(kù)加速，從而可實(shí)現(xiàn)全面優(yōu)化，為8位推理帶來(lái)最高計(jì)算效率。
2018-11-28 06:54:003521 部門的科學(xué)家們，在Arxiv.org上發(fā)表《通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，來(lái)學(xué)習(xí)走路》，它描述一個(gè)人工智能系統(tǒng)，教一個(gè)長(zhǎng)了四只腳的機(jī)器人穿越熟悉和不熟悉地形。
2019-01-03 10:08:52829 2018年12月，來(lái)自加利福尼亞大學(xué)伯克利分校和谷歌大腦的科學(xué)家們開(kāi)發(fā)出了一套人工智能系統(tǒng)，它可以讓機(jī)器人自己學(xué)會(huì)走路。這一成果發(fā)表于預(yù)印本網(wǎng)站arXiv.org上，論文題為《通過(guò)深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)來(lái)學(xué)習(xí)
2019-01-03 10:19:50904 當(dāng)今自動(dòng)駕駛領(lǐng)域最熱門的話題之一是“深度學(xué)習(xí)”，這是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集。深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算方法，用于根據(jù)已經(jīng)過(guò)大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行準(zhǔn)確的分類和預(yù)測(cè)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一組用于識(shí)別數(shù)據(jù)模式的算法
2019-03-25 14:42:312907 區(qū)塊鏈網(wǎng)絡(luò)中，盡管用戶的地址來(lái)自于隨機(jī)生成的私鑰，但地址和實(shí)體之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系還是有可能被交易所、商戶泄漏，甚至被區(qū)塊鏈數(shù)據(jù)的抓取和聚類算法所挖掘。這種程度的隱私性限制了商業(yè)場(chǎng)景的應(yīng)用。
隱私
2019-06-24 11:30:14551 
Bridgetek擴(kuò)充其廣受歡迎的嵌入式視頻引擎（EVE）系列產(chǎn)品的工具鏈，進(jìn)一步簡(jiǎn)化人機(jī)界面（HMI）的開(kāi)發(fā)過(guò)程。添加更多新增的組件，以及對(duì)現(xiàn)有的工具作大幅升級(jí)與擴(kuò)充。
2019-06-25 09:19:413144 為什么要權(quán)衡這些問(wèn)題其實(shí)不難理解，我們需要保持一致的環(huán)境，避免大型數(shù)據(jù)集跨不同集群之間的傳遞。此外，從現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中移動(dòng)專有數(shù)據(jù)集也有安全風(fēng)險(xiǎn)與隱患。早期時(shí)解決這些問(wèn)題的方法是在 Spark 上直接加入深度學(xué)習(xí)框架
2019-07-18 14:21:383864 Quantib是一家總部位于荷蘭的創(chuàng)業(yè)公司，其目前正在致力于通過(guò)深度學(xué)習(xí)的方法來(lái)幫助醫(yī)生診斷癡呆癥。
2019-07-22 15:41:452804 如果你需要深度學(xué)習(xí)模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不錯(cuò)的選擇。
并非每個(gè)回歸或分類問(wèn)題都需要通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)解決。甚至可以說(shuō)，并非每個(gè)回歸或分類問(wèn)題都需要通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決。畢竟，許多數(shù)據(jù)集可以用解析方法或簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)過(guò)程進(jìn)行建模。
2019-09-14 10:57:003181 說(shuō)到深度學(xué)習(xí)與人工智能的關(guān)系，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是：將海量數(shù)據(jù)通過(guò)深度學(xué)習(xí)進(jìn)行處理后形成一個(gè)模型，再將模型應(yīng)用到具體的業(yè)務(wù)環(huán)境中，這就是人工智能。可以說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是人工智能的重要推動(dòng)力量。
2019-09-20 15:29:382355 而在醫(yī)藥研發(fā)方面，“AI+大數(shù)據(jù)”所起到的作用甚至可能是顛覆性的。天云大數(shù)據(jù)副總裁李從武表示，在新藥研發(fā)方面，用深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型可以分析化合物的構(gòu)效關(guān)系；另外，通過(guò)深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理，分析大量的生物科學(xué)信息，還可以對(duì)藥物活性、安全性和副作用進(jìn)行預(yù)測(cè)。
2020-07-16 16:32:001388 5G作為新基建的重點(diǎn)和熱點(diǎn)，在新基建中扮演著重要角色，將為國(guó)民經(jīng)濟(jì)各產(chǎn)業(yè)發(fā)展和不斷地滿足人民群眾對(duì)信息通信的新需求提供有力支撐。
2020-09-11 11:06:582270 如今，深度學(xué)習(xí)是必經(jīng)之路。大規(guī)模數(shù)據(jù)集以及深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的表征能力可提供超準(zhǔn)確和強(qiáng)大的模型。但目前仍然只有一個(gè)挑戰(zhàn)：如何設(shè)計(jì)模型？像計(jì)算機(jī)視覺(jué)這樣廣泛而復(fù)雜的領(lǐng)域，解決方案并不總是清晰
2021-01-20 22:39:15262 
如今，深度學(xué)習(xí)是必經(jīng)之路。大規(guī)模數(shù)據(jù)集以及深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的表征能力可提供超準(zhǔn)確和強(qiáng)大的模型。但目前仍然只有一個(gè)挑戰(zhàn)：如何設(shè)計(jì)模型？像計(jì)算機(jī)視覺(jué)這樣廣泛而復(fù)雜的領(lǐng)域，解決方案并不總是清晰
2021-03-01 09:39:564 隨著深度學(xué)習(xí)的不斷發(fā)展，基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測(cè)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)堿的一個(gè)研究熱點(diǎn)。首先對(duì)現(xiàn)有的基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測(cè)算法分別從邊界/語(yǔ)義増強(qiáng)、全局/局部結(jié)合和輔助網(wǎng)絡(luò)個(gè)角度進(jìn)行了分類
2021-04-01 14:58:130 推薦系統(tǒng)是解決信息過(guò)載問(wèn)題的核心。現(xiàn)有的推薦框架硏究面臨著顯弌反饋數(shù)據(jù)稀疏和數(shù)據(jù)預(yù)處理難等問(wèn)題，特別是對(duì)新用戶和新項(xiàng)目進(jìn)行推薦的性能有待進(jìn)一步提高。隨著深度學(xué)習(xí)的推進(jìn)，基于深度學(xué)習(xí)的推薦成為了當(dāng)
2021-05-08 16:11:125 一起來(lái)學(xué)習(xí)一下吧。 01深度學(xué)習(xí)概述 深度學(xué)習(xí)（DL，Deep Learning）是一類模式分析方法的統(tǒng)稱，屬于機(jī)器學(xué)習(xí)（ML，MachineLearning）領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向。深度學(xué)習(xí)通過(guò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，能夠讓機(jī)器像人一樣具有分析
2021-05-27 17:00:358192 
在圖像降噪中的啟發(fā)，本文提出了低信噪比下基于深度學(xué)習(xí)的調(diào)制模式識(shí)別方法，實(shí)現(xiàn)了對(duì)低信噪比信號(hào)的降噪處理，解決了低信噪比區(qū)間信號(hào)識(shí)別準(zhǔn)確率過(guò)低的問(wèn)題。通過(guò)在開(kāi)源數(shù)據(jù)集下的大量實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了夲方法的有效性，低信噪比
2021-06-16 16:47:3416 學(xué)習(xí)中的“深度”一詞表示用于識(shí)別數(shù)據(jù)模式的多層算法或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。DL 高度靈活的架構(gòu)可以直接從原始數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，這類似于人腦的運(yùn)作方式，獲得更多數(shù)據(jù)后，其預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度也將隨之提升。? ? 此外，深度學(xué)習(xí)是在語(yǔ)音識(shí)別、語(yǔ)言翻譯和
2022-04-01 10:34:108694 實(shí)驗(yàn)在 UT 西南醫(yī)學(xué)中心生物高性能混凝土集群上進(jìn)行，并使用CUDA – 加速 NVIDIA V100 Tensor Core GPU。他們?cè)?170 萬(wàn)個(gè)細(xì)胞圖像上訓(xùn)練了多種深度學(xué)習(xí)模型，以可視化和探索從超過(guò) 5 TB 原始顯微鏡數(shù)據(jù)開(kāi)始的海量數(shù)據(jù)集。
2022-04-08 09:39:385577 基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率是將學(xué)習(xí)的上采樣（up-sampling）函數(shù)應(yīng)用于圖像的過(guò)程，目的是增強(qiáng)圖像中現(xiàn)有的像素數(shù)據(jù)或生成合理的新像素數(shù)據(jù)，從而提高圖像的分辨率。
2022-05-24 09:33:172118 
本文首先對(duì)全景圖像的成像進(jìn)行了分析，緊接著對(duì)現(xiàn)有的在全景圖像上的卷積方式進(jìn)行了分類介紹，并對(duì)現(xiàn)有的全景圖像數(shù)據(jù)集進(jìn)行了收集并介紹。作為第一篇全面回顧和分析深度學(xué)習(xí)方法在全景圖像應(yīng)用上的綜述，我們匯總
2022-10-19 15:25:081069 汽車背后的故事 通過(guò)深度學(xué)習(xí)提高和發(fā)展車輛感知
2022-11-01 08:24:302 。 1. 什么是深度聚類？ 經(jīng)典聚類即數(shù)據(jù)通過(guò)各種表示學(xué)習(xí)技術(shù)以矢量化形式表示為特征。隨著數(shù)據(jù)變得越來(lái)越復(fù)雜和復(fù)雜，淺層（傳統(tǒng)）聚類方法已經(jīng)無(wú)法處理高維數(shù)據(jù)類型。為了解決該問(wèn)題，深度聚類的概念被提出，即聯(lián)合優(yōu)化表示學(xué)習(xí)
2022-12-30 11:15:08649 再輸出結(jié)果，讓AI學(xué)會(huì)通過(guò)特征對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行判斷。深度學(xué)習(xí)之所以更加有效，是因?yàn)橛泻Ａ康?b class="flag-6" style="color: red">數(shù)據(jù)輸入、更多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和帶有權(quán)重的特征學(xué)習(xí)機(jī)制。這也意味著應(yīng)用深度學(xué)習(xí)并不容易。一直探索深度學(xué)習(xí)的百度，提出了全新的"深度學(xué)習(xí)＋
2023-01-14 23:34:43588 
與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過(guò)使用大量的模型來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個(gè)級(jí)別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時(shí)，可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 什么是深度聚類？經(jīng)典聚類即數(shù)據(jù)通過(guò)各種表示學(xué)習(xí)技術(shù)以矢量化形式表示為特征。隨著數(shù)據(jù)變得越來(lái)越復(fù)雜和復(fù)雜，淺層（傳統(tǒng)）聚類方法已經(jīng)無(wú)法處理高維數(shù)據(jù)類型。為了解決該問(wèn)題
2023-01-13 11:11:52567 
使用 NVIDIA Parabricks ，通過(guò)深度學(xué)習(xí)加速整個(gè)外顯子組分析，降低 70% 的成本
2023-07-05 16:30:29273 
，需要執(zhí)行一些策略。在本文中，我們將討論七種深度學(xué)習(xí)策略，這些策略可以幫助人們更好地發(fā)掘深度學(xué)習(xí)的潛力。 1. 找到更多的數(shù)據(jù) 深度學(xué)習(xí)的核心就是數(shù)據(jù)，它需要足夠多的數(shù)據(jù)才能發(fā)揮最大的效果。因此，深度學(xué)習(xí)的第一項(xiàng)策
2023-08-17 16:02:531167 深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)算法是什么?深度學(xué)習(xí)算法有哪些?? 作為一種現(xiàn)代化、前沿化的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用，其能夠不斷地從數(shù)據(jù)中提取最基本的特征，從而對(duì)大量的信息進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:02:566007 什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過(guò)變換各種架構(gòu)來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041302 深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，多年來(lái)深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26638
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