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標簽 > 深度學習
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本文將介紹以下三部分內容:第一:Kubeflow 的應用;第二:基于 Kubeflow 的開發;第三:Momenta 深度學習數據流。
我們將重點關注在預測已知未知數的領域模型的概率推斷。我們將演示貝葉斯校準的能力,其中裂縫傳播問題被公式化為基于物理的概率推理模型。
2019-01-03 標簽:深度學習TensorFlow 3091 0
人工智能是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。凡是使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能,均可認為使用了人工智能技術。
谷歌新研究使用連續拍攝的一對非模糊圖像,能夠合成運動模糊圖像
他們設計的神經網絡架構包括一個新的“線性預測”(line prediction)層,它會教一個系統從連續拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...
正如Xavier Amatriain說的那樣,深度學習的寒冬不會到來——這項技術已經用到產業里并帶來了收益,現實讓人們收起了一部分對AI的期望和恐懼,業...
神經網絡的優化本質上是一個非凸問題,而簡單的基于梯度的算法在實踐中似乎總是能夠解決這類問題。
迄今為止,大多數人工智能(AI)研究都集中在視覺方面。多虧了機器學習,尤其是深度學習,我們現在有了對周圍環境有很好的視覺理解的機器人和設備。
探索如何構建一個強大的視覺層次,使其成為高性能的圖像特征提取器
這與全連接層完全相反。在上面的例子中,我們的輸入特征為 5*5=25,輸出數據為 3*3=9. 如果我們使用標準的全連接層,就會產生一個 25*9=22...
DeepMind這項研究到底意味著什么?會帶來什么樣的影響?
在CASP 10之前,整個增長曲線10年來基本上是平緩的。CASP11的提升,是因為引入了協同進化的方法。CASP 12帶來的提升,是這些方法最終被證明...
今天,推薦系統的模型和應用已經相當成熟,然而部署一套全新的推薦系統,甚至僅在已有系統上添加數據維度和模型優化依然是非常耗時耗力的事情。
任何一個系統的感知算法里,僅僅有深度學習是不夠的,一定要有數據驅動的模型計算(模式較重,需要收集數據),同時也有面向下游的、后處理的計算(模式輕,見效快)。
我們可以利用純監督深度學習方法訓練出一個熟練的自動駕駛員嗎?
在傳統的規劃模塊中有許多算法,這些算法決定了車輛沿路線的確切路徑,以及相對于其他車輛的速度和距離。ChauffeurNet試圖通過觀察真實和模擬數據(包...
深入了解TensorFlow隨附的此版Keras將能為您實現哪些功能
TensorFlow 開發者的經驗水平千差萬別,既有首次學習機器學習的學生,也有機器學習專家和研究人員。恰巧,TensorFlow 的優點之一便是能提供...
2018-12-18 標簽:深度學習TensorFlowKeras 2900 0
Apollo 障礙物行為預測系統采用 MLP 多層感知機制,通過深度神經網絡與規劃算法,達到精準預測路徑的目的。
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