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深度學(xué)習(xí)

1694內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋深度學(xué)習(xí)相關(guān)模型、框架、開發(fā)與應(yīng)用知識(shí)。

文章博文課程

共 1694 條

別不懂裝懂！機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)弄明白了？

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)雖然同屬于人工智能領(lǐng)域，但它們之間存在很大的差異。三者之間可以理解為，機(jī)器學(xué)習(xí)是AI的子集，而深度學(xué)習(xí)則是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，就好像一個(gè)俄羅斯套娃。

2021-04-22 13:05:29

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能

智能科技齊上陣，太空探索顯新機(jī)

在助力人類航天夢(mèng)實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中，人工智能是首先被重視并應(yīng)用的一項(xiàng)技術(shù)。在很多科幻作品中，我們也能時(shí)常看到人工智能的身影，它們具備高度的智慧，能夠協(xié)助宇航員進(jìn)行決策和作業(yè)，儼然是太空探索中不可或缺的重要伙伴。

2021-04-22 08:28:25

人工智能 AI 智能科技

新一代人工智能在深度學(xué)習(xí)中解決問(wèn)題

人工智能的發(fā)展在最近十年突飛猛進(jìn)，成績(jī)斐然，我們不再滿足于算力、算法、數(shù)據(jù)起到的最大作用，要探索新一代人工智能。

2021-04-19 17:35:55

人工智能深度學(xué)習(xí)技術(shù)

ICLR 2021研究挖掘游戲技能包？有序記憶決策網(wǎng)絡(luò)幫你實(shí)現(xiàn)

在現(xiàn)實(shí)世界里，人類尤其具有這種將復(fù)雜任務(wù)有效分解為多個(gè)子任務(wù)的能力。這種能力幫助人類面對(duì)新環(huán)境時(shí)加速自身的學(xué)習(xí)過(guò)程并獲得更好的泛化能力。

2021-04-19 13:57:12

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 算法

深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法在機(jī)器視覺(jué)中就如一個(gè)巧妙的接收轉(zhuǎn)換器般的存在，它靈活、敏捷、“深度”與廣度兼具，強(qiáng)悍的計(jì)算與預(yù)測(cè)能力可以稱為其魅力之處。深度計(jì)算——可以集數(shù)億個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自擬，對(duì)于數(shù)據(jù)、語(yǔ)音、圖像等多種形式的資源進(jìn)行分析、解釋。

2021-04-16 11:31:24

人工智能深度學(xué)習(xí)

談?wù)劵谏疃葘W(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)為什么會(huì)誤檢，以及如何優(yōu)化目標(biāo)檢測(cè)的誤檢問(wèn)題

在訓(xùn)練人臉檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，一般都會(huì)做數(shù)據(jù)增強(qiáng)，為圖像模擬不同姿態(tài)、不同光照等復(fù)雜情況，這就有可能產(chǎn)生過(guò)亮的人臉圖像，“過(guò)亮”的人臉看起來(lái)就像發(fā)光的燈泡一樣。

2021-04-15 09:50:41

深度學(xué)習(xí)編程人工智能

深度學(xué)習(xí)（Deep learning）入門導(dǎo)讀

2016年Google人工智能程序阿爾法圍棋（AlphaGo）對(duì)戰(zhàn)世界圍棋選手李世石，最終以4:1的成績(jī)獲得勝利，這驚人的一幕將國(guó)內(nèi)外研究和學(xué)習(xí)人工智能的熱題推向了新的高潮。然而，何為深度學(xué)習(xí)？本文將揭開深度學(xué)習(xí)的面紗。

2021-04-13 10:25:33

人工智能深度學(xué)習(xí)

人工智能時(shí)代到來(lái)后,有哪些工作難以代替？

我們到底應(yīng)該如何面對(duì)人工智能時(shí)代?尤其是哪些工作在這個(gè)時(shí)代難以代替？這是值得人們認(rèn)真研究和解決的問(wèn)題。

2021-04-12 10:05:31

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

人工智能的三個(gè)必要條件

2016年，AlphaGo下圍棋戰(zhàn)勝李世乭，大家都認(rèn)為人工智能的時(shí)代到來(lái)了。人工智能也是同樣的在一定的歷史契機(jī)下，幾個(gè)獨(dú)立發(fā)展的領(lǐng)域碰巧合并在一起就產(chǎn)生了巨大的推動(dòng)力。這一波人工智能發(fā)展的三個(gè)必要條件是：深度學(xué)習(xí)模型，大數(shù)據(jù)，算力（并行計(jì)算）。

2021-04-10 16:09:18

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

企業(yè)在應(yīng)用人工智能時(shí)不可不知的5個(gè)誤區(qū)

研究表明，70%以上的企業(yè)如今將人工智能視為游戲規(guī)則的改變者。然而，目前使用人工智能或計(jì)劃很快使用人工智能的企業(yè)不到40%。人們對(duì)人工智能重要性的認(rèn)識(shí)差距仍然很大，以下是五個(gè)關(guān)于人工智能的常見(jiàn)誤區(qū)或誤解。

2021-04-09 11:05:47

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

人工智能正在重塑數(shù)字營(yíng)銷行業(yè)

人工智能已經(jīng)成為數(shù)字營(yíng)銷領(lǐng)域中至關(guān)重要的技術(shù)，全球各地的數(shù)字營(yíng)銷人員都在利用人工智能來(lái)簡(jiǎn)化和優(yōu)化營(yíng)銷活動(dòng)，并在數(shù)字時(shí)代贏得客戶的忠誠(chéng)度。

2021-04-08 10:30:13

人工智能 AI 數(shù)字營(yíng)銷

人工智能簡(jiǎn)史｜（2）深度學(xué)習(xí)，掀起人工智能的新高潮

2021-04-07 10:52:35

人工智能深度學(xué)習(xí)

人工智能簡(jiǎn)史｜（1）深度學(xué)習(xí)，掀起人工智能的新高潮

也許你覺(jué)得人工智能離你還有點(diǎn)遠(yuǎn)，只存在于谷歌那巨大無(wú)比的數(shù)據(jù)中心機(jī)房，或者充滿神秘感的麻省理工學(xué)院機(jī)器人實(shí)驗(yàn)室。其實(shí)，透過(guò)互聯(lián)網(wǎng)和智能手機(jī)，人工智能已經(jīng)開始滲入我們每天的日常生活。

2021-04-07 10:48:45

人工智能深度學(xué)習(xí)

基于深度學(xué)習(xí)的圖像匹配技術(shù)一覽

2021-04-07 10:13:51

人工智能深度學(xué)習(xí)

人工智能如何使邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)更智能

人工智能不再局限于應(yīng)用在大型數(shù)據(jù)中心。通過(guò)將其移至網(wǎng)絡(luò)邊緣，企業(yè)可以減少延遲、提高性能、降低帶寬需求，并使設(shè)備即使沒(méi)有網(wǎng)絡(luò)連接也能繼續(xù)運(yùn)行。

2021-04-02 17:04:54

人工智能邊緣計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)

深度學(xué)習(xí)：突破新興技術(shù)的邊界

從大數(shù)據(jù)到AI，幾乎每個(gè)正在發(fā)展的技術(shù)分支都受益于深度學(xué)習(xí)的深刻價(jià)值。

2021-04-01 13:53:26

深度學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)人工智能

高空拋物悲劇頻出，AI 監(jiān)控系統(tǒng)：讓我來(lái)「罩」著你

高空拋物是現(xiàn)代社會(huì)的一大頑疾，一直以來(lái)都缺乏有效監(jiān)控手段。安防公司借助人工智能技術(shù)，利用視頻與圖像分析，給出了監(jiān)管高空拋物的解決方案。

2021-03-30 22:41:30

高空拋物圖像分析深度學(xué)習(xí)

想理解深度學(xué)習(xí)，究竟應(yīng)該降維打擊 or 升維思考？

2021-03-30 11:29:02

人工智能深度學(xué)習(xí)

使用深度學(xué)習(xí)的方法進(jìn)行人臉解鎖

使用深度學(xué)習(xí)來(lái)創(chuàng)建面部解鎖算法需要三個(gè)主要部分：查找人臉的算法；一種將人臉嵌入向量空間的方法；比較已編碼人臉的函數(shù)

2021-03-29 15:13:23

深度學(xué)習(xí)人臉解鎖算法

算法捉蟲：深度學(xué)習(xí)和計(jì)算機(jī)視覺(jué)改變昆蟲學(xué)

計(jì)算機(jī)算法不僅可以幫助我們檢查軟件程序中的bug，也能助力科學(xué)家去尋找自然界中的真·bug。今年發(fā)表于 PNAS 的一篇論文，提出了基于傳感器的大規(guī)模昆蟲檢測(cè)，利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，獲得全面的生態(tài)信息大數(shù)據(jù)。

2021-03-29 11:52:08

人工智能深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)入門自編碼器到變分自編碼器

自編碼器（autoencoder, AE）是一類在半監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)中使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks, ANNs），屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的范疇，其功能是通過(guò)將輸入信息作為學(xué)習(xí)目標(biāo)，對(duì)輸入信息進(jìn)行表征學(xué)習(xí)。通常用于壓縮降維，風(fēng)格遷移和離群值檢測(cè)等等。

2021-03-29 11:37:50

人工智能深度學(xué)習(xí)

使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行音頻分類的端到端示例和解釋

聲音分類是音頻深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用最廣泛的方法之一。它包括學(xué)習(xí)對(duì)聲音進(jìn)行分類并預(yù)測(cè)聲音的類別。這類問(wèn)題可以應(yīng)用到許多實(shí)際場(chǎng)景中，例如，對(duì)音樂(lè)片段進(jìn)行分類以識(shí)別音樂(lè)類型，或通過(guò)一組揚(yáng)聲器對(duì)短話語(yǔ)進(jìn)行分類以根據(jù)聲音識(shí)別說(shuō)話人。在本文中，我們將介紹一個(gè)簡(jiǎn)單的演示應(yīng)用程序，以便理解用于解決此類音頻分類問(wèn)題的方法。

2021-03-29 10:56:51

人工智能深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)間隔

通常，用于回歸問(wèn)題的預(yù)測(cè)模型(即預(yù)測(cè)數(shù)值)進(jìn)行點(diǎn)預(yù)測(cè)。這意味著他們可以預(yù)測(cè)單個(gè)值，但不能提供任何有關(guān)該預(yù)測(cè)的不確定性的指示。根據(jù)定義，預(yù)測(cè)是估計(jì)值或近似值，并且包含一些不確定性。

2021-03-29 09:02:24

深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)間隔

如何通過(guò)商業(yè)智能識(shí)別漏洞和風(fēng)險(xiǎn)行為

組織是否實(shí)施商業(yè)智能取決于自己的選擇。如果有一支熟練的員工隊(duì)伍可以正確清理數(shù)據(jù)，那么商業(yè)智能工具對(duì)組織可能來(lái)說(shuō)是一個(gè)福音。商業(yè)智能使組織可以輕松地預(yù)測(cè)未來(lái)風(fēng)險(xiǎn)，并隨時(shí)準(zhǔn)備應(yīng)對(duì)。

2021-03-26 13:49:29

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

實(shí)現(xiàn)圖深度學(xué)習(xí)復(fù)雜研究性質(zhì)任務(wù)太頭疼？這個(gè)新工具包幫你應(yīng)對(duì)

深度學(xué)習(xí)是目前AI領(lǐng)域最熱門的方向之一，目前PyG和DGL等主流圖深度學(xué)習(xí)框架大多是實(shí)現(xiàn)圖深度學(xué)習(xí)的基本操作與模型，很難應(yīng)對(duì)復(fù)雜圖深度學(xué)習(xí)研究任務(wù)。

2021-03-25 15:32:21

深度學(xué)習(xí)編程人工智能

優(yōu)化Pytorch模型訓(xùn)練的小技巧

在本文中，我將描述并展示4種不同的Pytorch訓(xùn)練技巧的代碼，這些技巧是我個(gè)人發(fā)現(xiàn)的，用于改進(jìn)我的深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練。

2021-03-25 15:19:33

深度學(xué)習(xí)Pytorch 技巧

小小幾張圖，把深度學(xué)習(xí)講透徹

吳恩達(dá)在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度學(xué)習(xí)專項(xiàng)課程信息圖，這套信息圖優(yōu)美地記錄了深度學(xué)習(xí)課程的知識(shí)與亮點(diǎn)。因此它不僅僅適合初學(xué)者了解深度學(xué)習(xí)，還適合機(jī)器學(xué)習(xí)從業(yè)者和研究者復(fù)習(xí)基本概念。這不僅僅是一份課程筆記，同時(shí)還是一套信息圖與備忘錄。

2021-03-24 14:32:44

人工智能深度學(xué)習(xí)

美媒：人工智能發(fā)展五大趨勢(shì)引期待

人工智能創(chuàng)新繼續(xù)快速發(fā)展，幾乎所有行業(yè)都出現(xiàn)了爆炸式增長(zhǎng)。那么，過(guò)去一年里我們收獲了什么？我們可以對(duì)2021年的人工智能發(fā)展有何期待？人工智能發(fā)展已經(jīng)出現(xiàn)了五大趨勢(shì)。預(yù)計(jì)這些趨勢(shì)將在2021年變得更加突出。

2021-03-22 13:00:38

人工智能 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

裴健團(tuán)隊(duì)44頁(yè)新作：理解深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度，看這一篇就夠了

在機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘和深度學(xué)習(xí)中，模型復(fù)雜性始終是重要的基本問(wèn)題。因此近年來(lái)，模型復(fù)雜性已成為一個(gè)越來(lái)越活躍的方向，在模型體系結(jié)構(gòu)搜索、圖形表示、泛化研究和模型壓縮等領(lǐng)域都至關(guān)重要。

2021-03-22 10:57:02

人工智能深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型

深度學(xué)習(xí)入門自編碼器到變分自編碼器

自編碼器（autoencoder, AE）是一類在半監(jiān)督學(xué)習(xí)和非監(jiān)督學(xué)習(xí)中使用的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks, ANNs），屬于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的范疇，其功能是通過(guò)將輸入信息作為學(xué)習(xí)目標(biāo)，對(duì)輸入信息進(jìn)行表征學(xué)習(xí)。

2021-03-22 10:52:13

人工智能深度學(xué)習(xí)自編碼器

使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行音頻分類的端到端示例和解釋

聲音分類是音頻深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用很廣泛的方法之一。它包括學(xué)習(xí)對(duì)聲音進(jìn)行分類并預(yù)測(cè)聲音的類別。這類問(wèn)題可以應(yīng)用到許多實(shí)際場(chǎng)景中，例如，對(duì)音樂(lè)片段進(jìn)行分類以識(shí)別音樂(lè)類型，或通過(guò)一組揚(yáng)聲器對(duì)短話語(yǔ)進(jìn)行分類以根據(jù)聲音識(shí)別說(shuō)話人。

2021-03-19 17:59:30

深度學(xué)習(xí)音頻程序

裴健團(tuán)隊(duì)44頁(yè)新作：理解深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度，看這一篇就夠了

近日，首篇深度學(xué)習(xí)模型復(fù)雜度綜述「Model Complexity of Deep Learning: A Survey」在arXiv上線。論文作者為著名大數(shù)據(jù)科學(xué)家裴健教授與他的兩位學(xué)生，以及微軟亞洲研究院的兩位合作者。44頁(yè)的綜述從深度學(xué)習(xí)模型框架、模型規(guī)模、優(yōu)化過(guò)程和數(shù)據(jù)復(fù)雜性對(duì)現(xiàn)有成果進(jìn)行了回顧。

2021-03-19 15:23:38

深度學(xué)習(xí)編程人工智能

深度學(xué)習(xí)這些概念都弄清楚了么？TF、TLT、TRT、DS....

最近遇到不少同學(xué)在使用NVIDIA GPU產(chǎn)品和SDK學(xué)習(xí)Deep Learning，經(jīng)常會(huì)看到這些詞語(yǔ)，也很容易混淆。今天我們就來(lái)擼一擼。

2021-03-19 14:12:24

人工智能深度學(xué)習(xí)

人工智能引領(lǐng)地震監(jiān)測(cè)邁入新時(shí)代

減輕破壞程度是地震研究者的一個(gè)重要目標(biāo)。當(dāng)破壞性地震發(fā)生時(shí)，實(shí)時(shí)報(bào)告地震參數(shù)對(duì)于立即進(jìn)行破壞評(píng)估和緊急疏散至關(guān)重要。研究人員發(fā)現(xiàn)，利用深度學(xué)習(xí)算法，人工智能系統(tǒng)可在收到地震記錄后不到1秒時(shí)間內(nèi)，準(zhǔn)確估算出震源機(jī)制解參數(shù)。

2021-03-19 13:12:39

深度學(xué)習(xí)AI 人工智能

用于數(shù)字化和從圖像中提取特征的六個(gè)預(yù)先訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型譯文

無(wú)處不在的傳感器每天都在收集大量圖像，而使用人工智能技術(shù)自動(dòng)提取圖像特征的需求日益增加。深度學(xué)習(xí)模型可以輕松地自動(dòng)完成從衛(wèi)星圖像分析、點(diǎn)云數(shù)據(jù)數(shù)字化，以及提取地理特征等繁瑣的工作和任務(wù)。

2021-03-16 09:00:00

深度學(xué)習(xí)人工智能傳感器

CycleGAN生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)圖像處理工具

本文要講的GAN是Goodfellow2014提出的生成產(chǎn)生對(duì)抗模型，即Generative Adversarial Nets。那么GAN到底有什么神奇的地方?來(lái)看看吧。

2021-03-12 10:40:46

CycleGAN 網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)這些概念都弄清楚了么？TF、TLT、TRT、DS

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,其特點(diǎn)是使用幾個(gè),有時(shí)上百個(gè)功能層。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)從能夠進(jìn)行線性分類的感知器發(fā)展到添加多層來(lái)近似更復(fù)雜的函數(shù)。加上卷積層使得小圖像的處理性能有了提升，可以識(shí)別一些手寫數(shù)字?，F(xiàn)在，隨著大型圖像數(shù)據(jù)集的可用性和高性能并行計(jì)算卷積網(wǎng)絡(luò)正在大規(guī)模圖像上得到應(yīng)用，從而實(shí)現(xiàn)了以前不實(shí)用的廣泛應(yīng)用。

2021-03-11 15:49:44

人工智能深度學(xué)習(xí)

新型 AI 可以 “潛入人類大腦”，洞察什么容貌最吸引你

北京時(shí)間 3 月 11 日消息，據(jù)國(guó)外媒體報(bào)道，目前，科學(xué)家最新開發(fā)一種新型 AI 人工智能系統(tǒng)，它可以 “潛入人類大腦”，洞察哪些類型的面孔容貌最吸引你。

2021-03-11 09:46:45

人工智能 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

Facebook利用10億張社交軟件圖片，訓(xùn)練AI新算法

Facebook研究人員日前發(fā)布了一個(gè)新的人工智能模型SEER，SEER模型可以利用互聯(lián)網(wǎng)上任何一組隨機(jī)的、未被標(biāo)記的圖像進(jìn)行學(xué)習(xí)。Facebook這一“突破”雖然還處于早期階段，但團(tuán)隊(duì)預(yù)計(jì)該“突破”將導(dǎo)致計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一場(chǎng)"革命"。

2021-03-08 15:39:58

人工智能科技數(shù)據(jù)

Python深度學(xué)習(xí)：為什么要學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)？

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、圖形化建模、優(yōu)化、模式識(shí)別和信號(hào)處理等技術(shù)融合后產(chǎn)生的一個(gè)領(lǐng)域。在嚴(yán)謹(jǐn)?shù)膶W(xué)術(shù)期刊中,這個(gè)新興學(xué)科的模型一直受嚴(yán)肅理智的學(xué)者所推崇:"深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)革命性的發(fā)展,人們甚至認(rèn)為可以用它來(lái)創(chuàng)建更強(qiáng)大的預(yù)測(cè)模型?！?/a>

2021-03-08 11:28:59

人工智能深度學(xué)習(xí)Python

Pytorch教程：新手的快速指南

今天，我們將幫助了解Pytorch如此流行的是什么，使用Pytorch的一些基礎(chǔ)，并幫助您制作第一個(gè)計(jì)算模型。

2021-03-07 09:05:45

Pytorch 機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

5分鐘搭建強(qiáng)大又好用的深度學(xué)習(xí)環(huán)境

為深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目建立一個(gè)良好的環(huán)境不是一件容易的任務(wù)。因?yàn)樾枰幚淼氖虑樘嗔?庫(kù)必須匹配特定的版本，整個(gè)環(huán)境需要可以復(fù)制到其他機(jī)器上，所有東西都需要能夠機(jī)器中的所有驅(qū)動(dòng)程序通信。這意味著你需要為你的NVIDIA GPU安裝特定的驅(qū)動(dòng)程序，并且CUDA庫(kù)必須與你的驅(qū)動(dòng)程序和你想要使用的框架兼容。

2021-03-05 14:52:32

深度學(xué)習(xí)人工智能工具

如何采用強(qiáng)化學(xué)習(xí)幫助選擇客戶更加關(guān)注的廣告譯文

如今，全球的數(shù)字廣告代理商每天都會(huì)在新聞網(wǎng)站、搜索引擎、社交媒體、視頻流以及其他媒體平臺(tái)上投放數(shù)以億計(jì)的廣告。他們都想解答一個(gè)問(wèn)題：其產(chǎn)品目錄中有哪些廣告更能吸引特定的用戶？當(dāng)面對(duì)數(shù)以百計(jì)的網(wǎng)站、數(shù)以萬(wàn)計(jì)的廣告以及數(shù)以百萬(wàn)的訪問(wèn)者時(shí)，獲得這個(gè)問(wèn)題的正確答案將會(huì)對(duì)企業(yè)增加收入產(chǎn)生巨大影響。

2021-03-05 09:00:00

人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí)廣告

整個(gè)宇宙可能是個(gè)巨大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？科學(xué)家們是這樣解釋的

整個(gè)宇宙就是個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所有人類則是其中的節(jié)點(diǎn)？一臉震驚！

2021-03-04 20:25:20

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 人工智能

物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計(jì)算和人工智能項(xiàng)目是如何為企業(yè)帶來(lái)回報(bào)的

IDC edge strategies研究主管Dave McCarthy表示，在制造業(yè)、運(yùn)輸、物流、醫(yī)療保健、零售、石油和天然氣等行業(yè)--基本上任何擁有實(shí)物資產(chǎn)的行業(yè)--機(jī)器所生成的數(shù)據(jù)都是“邊緣計(jì)算的風(fēng)帆”。他補(bǔ)充說(shuō)，“從這些機(jī)器上獲得的數(shù)據(jù)中找到有意義的見(jiàn)解，并自動(dòng)對(duì)這些數(shù)據(jù)做出響應(yīng)，這就是人工智能所做的?！?/a>

2021-03-04 11:41:00

人工智能邊緣計(jì)算物聯(lián)網(wǎng)

漫畫版：什么是深度學(xué)習(xí)？

本文來(lái)自 YouTube 上的一段 5 分鐘漫畫版視頻，有趣且簡(jiǎn)單的介紹了什么是深度學(xué)習(xí), 包括深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用、深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的不同之處、什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及如何訓(xùn)練它們來(lái)識(shí)別手寫的數(shù)字。最后介紹了深度學(xué)習(xí)的一些流行應(yīng)用。

2021-03-02 14:23:06

人工智能深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)史：TF和PyTorch雙頭壟斷，未來(lái)十年黃金時(shí)期

當(dāng)前，各式各樣深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)展充分賦能機(jī)器學(xué)習(xí)，尤其是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，為開發(fā)者提供了極致便利。在本文中，Waymo 軟件工程師 Lin Yuan 細(xì)數(shù)了二十一世紀(jì)以來(lái)深度學(xué)習(xí)框架的發(fā)展歷程，并劃分為了石器、青銅、鐵器、羅馬和工業(yè)化時(shí)代。

2021-03-02 14:18:03

人工智能深度學(xué)習(xí)

互聯(lián)網(wǎng)的下一代技術(shù)——深度學(xué)習(xí)

如果過(guò)去二十年是互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展的20年，那么之后的20年就是“深度學(xué)習(xí)”（Deep Learning）崛起的20年。據(jù)ARK Invest分析，從1997年到2020年，互聯(lián)網(wǎng)公司的市值從0增長(zhǎng)到了13萬(wàn)億美元，而深度學(xué)習(xí)在未來(lái)15~20年產(chǎn)生的公司市值將會(huì)達(dá)到30萬(wàn)億美元，將超過(guò)到時(shí)候互聯(lián)網(wǎng)公司的市值。

2021-03-02 14:01:33

人工智能深度學(xué)習(xí)

探究Google mBERT的奧秘：深度學(xué)習(xí)如何處理人類語(yǔ)言？

具有語(yǔ)言能力的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于人們的生活當(dāng)中。其中一些系統(tǒng)使用了 Google 發(fā)布的特定深度學(xué)習(xí)模型 —— 多語(yǔ)言 BERT（Multilingual BERT，簡(jiǎn)稱 mBERT）。mBERT 模型可以同時(shí)接受大約 100 種語(yǔ)言的訓(xùn)練，這種多語(yǔ)言的訓(xùn)練使模型可以完成各種語(yǔ)言任務(wù)，例如，將文本內(nèi)容從一種語(yǔ)言翻譯成另一種語(yǔ)言。

2021-03-02 13:53:37

人工智能深度學(xué)習(xí)Google mBER

Bengio、Hinton的不懈追求——深度學(xué)習(xí)算法揭示大腦如何學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)依賴于精妙設(shè)計(jì)的算法，一行行精妙絕倫的公式讓冰冷的計(jì)算機(jī)學(xué)習(xí)出只有人腦才能執(zhí)行的任務(wù)。深度學(xué)習(xí)算法雖然啟發(fā)自人腦的結(jié)構(gòu)單元和學(xué)習(xí)機(jī)制，但這種簡(jiǎn)單的“模擬”其實(shí)并不是人腦真正運(yùn)行的方式。在最新的研究進(jìn)展中，科學(xué)家們正在抽絲剝繭，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法機(jī)制揭示人腦的工作方法。

2021-03-02 13:43:41

人工智能深度學(xué)習(xí)

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