讀懂深度學(xué)習(xí)，走進(jìn)“深度學(xué)習(xí)+”階段
人工智能的概念在1956年就被提出，如今終于走入現(xiàn)實(shí)，離不開(kāi)一種名為“深度學(xué)習(xí)”的技術(shù)。深度學(xué)習(xí)的運(yùn)作模式，如同一場(chǎng)傳話(huà)游戲。給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，對(duì)數(shù)據(jù)的特征進(jìn)行描述，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中層層傳遞，最終再輸出結(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康臄?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)＋"概念。"深度學(xué)習(xí)＋"時(shí)代將會(huì)怎樣到來(lái)？一起跟隨白洞去看看吧！
審核編輯黃宇
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫(xiě)或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀(guān)點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場(chǎng)。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問(wèn)題，請(qǐng)聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4819瀏覽量
106058 -
深度學(xué)習(xí)
+關(guān)注
關(guān)注
73文章
5586瀏覽量
123637
發(fā)布評(píng)論請(qǐng)先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
如何在機(jī)器視覺(jué)中部署深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
圖 1：基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)可定位已訓(xùn)練的目標(biāo)類(lèi)別，并通過(guò)矩形框（邊界框）對(duì)其進(jìn)行標(biāo)識(shí)。 在討論人工智能（AI）或深度學(xué)習(xí)時(shí)，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“黑箱”、“標(biāo)注”等術(shù)語(yǔ)。這些概
深度學(xué)習(xí)對(duì)工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)有哪些幫助
深度學(xué)習(xí)作為人工智能的核心分支，通過(guò)模擬人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級(jí)結(jié)構(gòu)，能夠自動(dòng)從海量工業(yè)數(shù)據(jù)中提取復(fù)雜特征，為工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)（IIoT）提供了從數(shù)據(jù)感知到智能決策的全鏈路升級(jí)能力。以下從技術(shù)賦能、場(chǎng)景突破
自動(dòng)駕駛中Transformer大模型會(huì)取代深度學(xué)習(xí)嗎？
[首發(fā)于智駕最前沿微信公眾號(hào)]近年來(lái)，隨著ChatGPT、Claude、文心一言等大語(yǔ)言模型在生成文本、對(duì)話(huà)交互等領(lǐng)域的驚艷表現(xiàn)，“Transformer架構(gòu)是否正在取代傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)”這一話(huà)題一直被
如何排除深度學(xué)習(xí)工作臺(tái)上量化OpenVINO?的特定層？
無(wú)法確定如何排除要在深度學(xué)習(xí)工作臺(tái)上量化OpenVINO?特定層
發(fā)表于 03-06 07:31
軍事應(yīng)用中深度學(xué)習(xí)的挑戰(zhàn)與機(jī)遇
人工智能尤其是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的最新進(jìn)展，加速了不同應(yīng)用領(lǐng)域的創(chuàng)新與發(fā)展。深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展深刻影響了軍事發(fā)展趨勢(shì)，導(dǎo)致戰(zhàn)爭(zhēng)形式和模式發(fā)生重大變化。本文將概述
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)之間存在著密切的關(guān)系，以下是對(duì)它們之間關(guān)系的介紹： 一、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，即反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network
GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 GPUs在圖形設(shè)計(jì)中的作用
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其核心部分，已經(jīng)成為推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的重要力量。GPU（圖形處理單元）在深度學(xué)習(xí)中扮演著至關(guān)重要的角色，其強(qiáng)大的并行處理能力使得訓(xùn)練復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模
NPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其核心驅(qū)動(dòng)力之一，已經(jīng)在眾多領(lǐng)域展現(xiàn)出了巨大的潛力和價(jià)值。NPU（Neural Processing Unit，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元）是專(zhuān)門(mén)為深度學(xué)習(xí)
pcie在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)模型通常需要大量的數(shù)據(jù)和強(qiáng)大的計(jì)算能力來(lái)訓(xùn)練。傳統(tǒng)的CPU計(jì)算資源有限，難以滿(mǎn)足深度學(xué)習(xí)的需求。因此，GPU（圖形處理單元）和TPU（張量處理單元）等專(zhuān)用硬件應(yīng)運(yùn)而生，它們通過(guò)
Pytorch深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的方法
掌握這 17 種方法，用最省力的方式，加速你的 Pytorch 深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練。
GPU深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例
GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用廣泛且重要，以下是一些GPU深度學(xué)習(xí)應(yīng)用案例： 一、圖像識(shí)別 圖像識(shí)別是深度學(xué)習(xí)
激光雷達(dá)技術(shù)的基于深度學(xué)習(xí)的進(jìn)步
信息。這使得激光雷達(dá)在自動(dòng)駕駛、無(wú)人機(jī)、機(jī)器人等領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用前景。 二、深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它通過(guò)模擬人
FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例
FPGA（現(xiàn)場(chǎng)可編程門(mén)陣列）加速深度學(xué)習(xí)模型是當(dāng)前硬件加速領(lǐng)域的一個(gè)熱門(mén)研究方向。以下是一些FPGA加速深度學(xué)習(xí)模型的案例： 一、基于FPGA的AlexNet卷積運(yùn)算加速 項(xiàng)目名稱(chēng)
AI大模型與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系，它們互為促進(jìn)，相輔相成。以下是對(duì)兩者關(guān)系的介紹： 一、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 ：深度
深度學(xué)習(xí)GPU加速效果如何
圖形處理器（GPU）憑借其強(qiáng)大的并行計(jì)算能力，成為加速深度學(xué)習(xí)任務(wù)的理想選擇。
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論