從功能上來(lái)說(shuō)，你這個(gè)應(yīng)用非常適合采用深度學(xué)習(xí)，事實(shí)上，深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上就是用來(lái)做分類(lèi)識(shí)別的，尤其是針對(duì)零件與零件之間，圖像上差異比較小的時(shí)候（比如你需要自動(dòng)分揀A,B,C三種零件，但其形狀差別很小），更加適合用深度學(xué)習(xí)。
2019-01-16 10:55:52
11535 
如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語(yǔ)言為你介紹他們之間的差別。
2017-10-31 14:37:4613184 
什么是深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)? 眾所周知，人類(lèi)擅長(zhǎng)解決各種挑戰(zhàn)性的問(wèn)題，從低級(jí)的運(yùn)動(dòng)控制(如：步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級(jí)的認(rèn)知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:501002 
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 
深度學(xué)習(xí)在科學(xué)計(jì)算中獲得了廣泛的普及，其算法被廣泛用于解決復(fù)雜問(wèn)題的行業(yè)。所有深度學(xué)習(xí)算法都使用不同類(lèi)型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)執(zhí)行特定任務(wù)。
2024-01-03 10:28:21460 
。 14、報(bào)告題目：深度學(xué)習(xí)與醫(yī)療影像大數(shù)據(jù)分析 報(bào) 告 人：趙地，中國(guó)科學(xué)院計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)信息中心(CNIC)，副研究員 報(bào)告摘要： 醫(yī)療大數(shù)據(jù)主要包括電子病歷(Electronic Health
2017-03-22 17:16:00
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報(bào)到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景和未來(lái)。深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式或一條路徑。其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)。比如其按特定的物理距離連接
2018-07-04 16:07:53
方法方面的最新進(jìn)展，目的是發(fā)現(xiàn)研究差距并提出進(jìn)一步的改進(jìn)建議。在簡(jiǎn)要介紹了幾種深度學(xué)習(xí)模型之后，我們回顧并分析了使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行故障檢測(cè)，診斷和預(yù)后的應(yīng)用。該調(diào)查驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)對(duì)PHM中各種類(lèi)型的輸入
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
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來(lái)了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報(bào)到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-10 13:42:26
第十章：深度學(xué)習(xí)MATLAB實(shí)現(xiàn)第十一章：機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)Python實(shí)現(xiàn)第十二章：經(jīng)驗(yàn)分享與問(wèn)題答疑課程講座，研討與案例講解分析結(jié)合；培訓(xùn)后頒發(fā)證書(shū)。聯(lián)系人：劉老師 手機(jī)：1***ze]報(bào)名QQ
2018-10-23 16:51:05
本文介紹的這款功放，雖然它的元件用得可算一般，其輸出功率也只有20W，但其音樂(lè)表現(xiàn)力卻極為出眾，特別是對(duì)于古典音樂(lè)的重放尤其神韻。
2021-05-10 07:09:39
學(xué)習(xí)，也就是現(xiàn)在最流行的深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，關(guān)注論壇的朋友應(yīng)該看到了，開(kāi)發(fā)板試用活動(dòng)中有【NanoPi K1 Plus試用】的申請(qǐng)，介紹中NanopiK1plus的高大上優(yōu)點(diǎn)之一就是“可運(yùn)行深度學(xué)習(xí)算法的智能
2018-06-04 22:32:12
算法工程師修仙之路：Python深度學(xué)習(xí)（八）
2019-04-02 13:03:48
，這比較類(lèi)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
傳統(tǒng)的視覺(jué)算法受打光以及圖像的邊緣對(duì)比度影響，無(wú)法做到人眼的分辨效果，而且人具有學(xué)習(xí)能力，經(jīng)過(guò)大量樣本的學(xué)習(xí)，人就可以找到不同物體之間的細(xì)微差別，從而分辨出物體的類(lèi)別。CNN就是模擬人的大腦
2020-07-23 20:33:10
，圖片模型訓(xùn)練數(shù)量從百萬(wàn)級(jí)下降到千級(jí) 企業(yè)進(jìn)行深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的第三個(gè)困難是訓(xùn)練數(shù)據(jù)量大。深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，要使用大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。這已經(jīng)是深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練的常態(tài)。以圖像識(shí)別為例，通用場(chǎng)景的圖像識(shí)別算法
2018-08-02 20:44:09
項(xiàng)目名稱：基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法試用計(jì)劃：1.算法包含基于人頭檢測(cè)的檢測(cè)器，及一個(gè)基于相關(guān)濾波的跟蹤器。整個(gè)跟蹤算法使用檢測(cè)器間接修正跟蹤器，最終實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的跟蹤到人頭。2.第一步
2019-09-18 19:28:28
``1 官方自帶鏡像試用1.1 深度學(xué)習(xí)之圖像分類(lèi)由于之前的誤操作，SD數(shù)據(jù)被rm掉，后面工作人員重新發(fā)了一份鏡像，前期由于燒寫(xiě)鏡像方法的錯(cuò)誤導(dǎo)致鏡像一直燒寫(xiě)不成功，后面更換燒寫(xiě)軟件為
2020-11-20 15:32:04
、板卡芯片資源以下芯片的相關(guān)資源表格：對(duì)于硬件設(shè)計(jì)來(lái)說(shuō)，紅框中資源是比較重要的，影響著深度學(xué)習(xí)前向推斷的性能和速度，之前帖子也說(shuō)明了該板卡能夠?qū)崿F(xiàn)的DPU為B2306的lowDSPs，這也就限制了前向推斷
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
DL：主流深度學(xué)習(xí)框架多個(gè)方向PK比較
2018-12-26 11:10:18
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
本身與統(tǒng)計(jì)學(xué)的原理密切相關(guān)，但是R作為機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言可以帶來(lái)巨大的好處。如果你希望在大數(shù)據(jù)中解決模式問(wèn)題，R語(yǔ)言是最佳選擇，它是由統(tǒng)計(jì)學(xué)家和科學(xué)家設(shè)計(jì)的，很方便地用于數(shù)據(jù)分析。機(jī)器學(xué)習(xí)算法的工作原理機(jī)器
2018-08-27 10:16:55
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
本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價(jià)格預(yù)測(cè)。本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源為tushare，一個(gè)免費(fèi)開(kāi)源接口；且只取開(kāi)票價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。import numpy as npimport
2022-02-08 06:40:03
關(guān)鍵詞:圖像檢索;深度學(xué)習(xí);哈希算法;
2019-04-01 16:12:24
1.內(nèi)容利用MP3及DAQmx設(shè)計(jì)一個(gè)音樂(lè)信號(hào)分析系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)音樂(lè)信號(hào)的實(shí)時(shí)采集與分析。2.基本功能：(1)實(shí)時(shí)顯示原始音樂(lè)信號(hào)；(2)顯示音樂(lè)信號(hào)的平均能量；(3)顯示音樂(lè)信號(hào)的短時(shí)能量； 3.擴(kuò)展功能：(1)能夠?qū)⒉杉降?b class="flag-6" style="color: red">音樂(lè)信號(hào)保存為文件；(2)能夠讀取保存的音樂(lè)信號(hào)進(jìn)行分析；
2017-07-03 14:44:58
轉(zhuǎn)帖機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)不勝數(shù)，要想找到一個(gè)合適的算法并不是一件簡(jiǎn)單的事情。通常在對(duì)精度要求較高的情況下，最好的方法便是通過(guò)交叉驗(yàn)證來(lái)對(duì)各個(gè)算法一一嘗試，進(jìn)行比較后再調(diào)整參數(shù)以確保每個(gè)算法都能達(dá)到最優(yōu)解
2017-12-02 15:40:40
。 優(yōu)點(diǎn)：在分類(lèi)音頻，文本和圖像數(shù)據(jù)時(shí)，深度學(xué)習(xí)表現(xiàn)地非常出色。 缺點(diǎn)：與回歸一樣，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，所以它不被視為通用算法。 實(shí)現(xiàn)：Python的/ R 2.4。支持向量機(jī)支持向量機(jī)
2019-09-22 08:30:00
套件、應(yīng)用函數(shù)庫(kù)、配置管理工具等等，進(jìn)行開(kāi)發(fā)、仿真、調(diào)試、編譯等工作，定制FPGA硬件加速，從而大幅降低開(kāi)發(fā)難度，縮減開(kāi)發(fā)時(shí)間，讓云服務(wù)用戶更加便捷地加速深度學(xué)習(xí)推斷、基因分析、金融分析、視頻處理、大數(shù)據(jù)、安全
2017-01-06 17:55:24
發(fā)揮到最高點(diǎn)?，F(xiàn)招深度學(xué)習(xí)算法兼職 相關(guān)專業(yè)講師短周期的培訓(xùn)，可周末，如您想掙點(diǎn)外塊，積累資源，充實(shí)生活，請(qǐng)聯(lián)系我。要求有二年以上實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷，熟練使用Caffe，Theano者優(yōu)先，表達(dá)能力較好
2016-07-29 16:57:48
的高層表示( 屬性類(lèi)別或特征) ，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。BP算法是訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)的典型算法，但實(shí)際上對(duì)于僅含幾層的網(wǎng)絡(luò)，該訓(xùn)練方法就已很不理想。深度結(jié)構(gòu)( 涉及多個(gè)非線性處理單元層) 非凸目標(biāo)代價(jià)函...
2021-10-27 08:02:31
小白 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)必讀書(shū)籍+機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)視頻PPT+大數(shù)據(jù)分析書(shū)籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
模型發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，有著堅(jiān)實(shí)的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)，以及穩(wěn)定的分類(lèi)效率。對(duì)小規(guī)模的數(shù)據(jù)表現(xiàn)很好，能個(gè)處理多分類(lèi)任務(wù)，適合增量式訓(xùn)練；對(duì)缺失數(shù)據(jù)不太敏感，算法也比較簡(jiǎn)單，常用于文本分類(lèi)。缺點(diǎn)：需要計(jì)算先驗(yàn)概率
2016-09-27 10:48:01
模型量化作為一種能夠有效減少模型大小，加速深度學(xué)習(xí)推理的優(yōu)化技術(shù)，已經(jīng)得到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛研究和應(yīng)用。模型量化有 8/4/2/1 bit等，本文主要討論目前相對(duì)比較成熟的 8-bit 低精度
2021-07-26 08:08:31
基于自適應(yīng)探索改進(jìn)的深度增強(qiáng)學(xué)習(xí)算法_毛堅(jiān)桓
2017-01-08 15:15:59
1 關(guān)于深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的介紹，包含有對(duì)幾種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的詳細(xì)描述
2017-07-10 16:49:124 你如何有效地計(jì)算出不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的估計(jì)準(zhǔn)確性？在這篇文章中，你將會(huì)學(xué)到8種技術(shù)，用來(lái)比較R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法。你可以使用這些技術(shù)來(lái)選擇最精準(zhǔn)的模型，并能夠給出統(tǒng)計(jì)意義方面的評(píng)價(jià)，以及相比其它算法
2017-10-12 16:33:391 深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長(zhǎng)。當(dāng)數(shù)據(jù)很少時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法的性能并不好。這是因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用制定的規(guī)則，性能會(huì)比較好。
2017-10-27 16:50:181720 
由騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品中心、騰訊架構(gòu)平臺(tái)部組成的騰訊云FPGA聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，在這里介紹國(guó)內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的工程實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法（AlexNet），討論深度學(xué)習(xí)算法FPGA硬件加速平臺(tái)的架構(gòu)
2017-11-15 20:20:082468 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)變得越來(lái)越火。突然之間，不管是了解的還是不了解的，所有人都在談?wù)摍C(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。無(wú)論你是否主動(dòng)關(guān)注過(guò)數(shù)據(jù)科學(xué)，你應(yīng)該已經(jīng)聽(tīng)說(shuō)過(guò)這兩個(gè)名詞了。如果你想讓自己弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，請(qǐng)閱讀本篇文章，我將用通俗易懂的語(yǔ)言為你介紹他們之間的差別。
2017-11-16 01:38:062821 
文本實(shí)體提取是自然語(yǔ)言處理（NLP）的主要任務(wù)之一。隨著近期深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域快速發(fā)展，我們可以將這些算法應(yīng)用到 NLP 任務(wù)中，并得到準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的結(jié)果。我嘗試過(guò)分別使用深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法來(lái)提取文章信息，結(jié)果非常驚人：深度學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率達(dá)到了 85%，遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于傳統(tǒng)算法的 65%。
2018-07-13 08:33:006367 
中科視拓董事長(zhǎng)山世光研究員，在2017鈦媒體T-EDGE年度國(guó)際盛典上，談深度學(xué)習(xí)生產(chǎn)線、以及中科視拓通用深度學(xué)習(xí)算法平臺(tái)SeeTaaS。
2017-12-26 13:41:374266 本文主要介紹了4 種應(yīng)用比較普遍的的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但是機(jī)器學(xué)習(xí)算法還有其他很多不同的算法，大家感興趣的可以自己去了解。 樸素貝葉斯分類(lèi)是基于貝葉斯定理與特征條件獨(dú)立假設(shè)的分類(lèi)方法，發(fā)源于古典數(shù)學(xué)理論，擁有穩(wěn)定的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)和分類(lèi)效率。
2017-12-26 14:45:0226224 這篇論文對(duì)于使用深度學(xué)習(xí)來(lái)改進(jìn)IoT領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。
2018-03-01 11:05:127452 
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 深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子域，其相關(guān)算法受到大腦結(jié)構(gòu)與功能（即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）的啟發(fā)。深度學(xué)習(xí)如今的全部?jī)r(jià)值皆通過(guò)監(jiān)督式學(xué)習(xí)或經(jīng)過(guò)標(biāo)記的數(shù)據(jù)及算法實(shí)現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)中的每種算法皆經(jīng)過(guò)相同的學(xué)習(xí)過(guò)程。深度學(xué)習(xí)包含輸入內(nèi)容的非近線變換層級(jí)結(jié)構(gòu)，可用于創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)模型并輸出對(duì)應(yīng)結(jié)果。
2018-06-23 12:25:0080107 
具體來(lái)說(shuō)，他們的技術(shù)核心是層次化深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和生成式對(duì)抗學(xué)習(xí)方式，特點(diǎn)是可以讓生成的樂(lè)曲賦有多樣性、悅耳性及可自定義性。由此，他們可以讓即使沒(méi)有任何音樂(lè)基礎(chǔ)的用戶都能通過(guò)簡(jiǎn)單地選擇樂(lè)曲時(shí)長(zhǎng)、風(fēng)格
2018-08-15 09:09:543559 在研究二者的關(guān)系之前，讓我們首先對(duì)這一問(wèn)題下個(gè)定義。我最初開(kāi)始這個(gè)項(xiàng)目時(shí)，只是單純想用深度學(xué)習(xí)生成流行音樂(lè)。然后我就接觸到了LSTMs，這是一種特殊的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，是用于文本和音樂(lè)生成的流行工具。
2018-09-24 09:48:003774 學(xué)習(xí)的比較外，我們還將研究他們未來(lái)的趨勢(shì)和走向。 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？ 通常，為了實(shí)現(xiàn)人工智能，我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)。我們有幾種算法用于機(jī)器學(xué)習(xí)。例如： Find-S算法 決策樹(shù)算法（Decision trees） 隨機(jī)森林算法（Random forests） 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 通常
2018-09-13 17:19:01393 在研究基于大數(shù)據(jù)框架將深度學(xué)習(xí)的分布式實(shí)現(xiàn)后，王萬(wàn)良指出，人工智能是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究主流，基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析方法發(fā)展最為迅速，GPU成為深度學(xué)習(xí)的更高效的硬件平臺(tái)，研究分布式計(jì)算智能優(yōu)化算法將解決大數(shù)據(jù)優(yōu)化問(wèn)題，能夠提升算法的效果并降低計(jì)算復(fù)雜度。
2018-09-26 16:56:138879 基于深度學(xué)習(xí)的算法在圖像和視頻識(shí)別任務(wù)中取得了廣泛的應(yīng)用和突破性的進(jìn)展。
2018-10-27 07:28:1712567 深度學(xué)習(xí)仍是視覺(jué)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最好分析方法之一
2019-08-26 15:48:334664 通過(guò)分析傳統(tǒng)的多層感知器和反向傳播算法的不足，設(shè)計(jì)了一個(gè)全新的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)SC—MLP和提出了與之對(duì)應(yīng)的全新的學(xué)習(xí)算法NBP，主要是實(shí)現(xiàn)權(quán)值的模和固定，這樣可以加速訓(xùn)練的速度．在高雛數(shù)據(jù)分類(lèi)的實(shí)證分析
2020-01-07 15:10:009 AI（人工智能）是當(dāng)今科技圈的熱門(mén)話題，深度學(xué)習(xí)則是AI訓(xùn)練的重要手段之一。如何學(xué)習(xí)要靠硬件和算法支撐，這方面，Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。
2020-03-06 08:53:132645 深度學(xué)習(xí)算法和經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間有什么區(qū)別呢？最明顯的區(qū)別是：深度學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更多隱藏層。這些層位于神經(jīng)元的第一層（即輸入層）和最后一層（即輸出層）之間。另外，沒(méi)有必要將不同層的所有神經(jīng)元連接起來(lái)。
2020-04-17 11:07:4830952 
目標(biāo) 從頭開(kāi)始實(shí)踐中文短文本分類(lèi)，記錄一下實(shí)驗(yàn)流程與遇到的坑運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí) + 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)）方法比較短文本分類(lèi)處理過(guò)程與結(jié)果差別 工具 深度學(xué)習(xí)：keras 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)
2020-11-02 15:37:154798 
回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-21 13:46:552477 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。
2021-03-12 11:13:242958 
基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法，如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。在這個(gè)過(guò)程中，一個(gè)良好的學(xué)習(xí)向?qū)遣豢苫蛉钡?。因此，在模型?xùn)練的過(guò)程中，
2021-03-12 11:17:383877 
介紹并給出了顯著性圖，同時(shí)對(duì)三種類(lèi)型方法進(jìn)行了定性分析比較;然后簡(jiǎn)單介紹了基于深度學(xué)習(xí)的顯著性目標(biāo)檢測(cè)常用的欻據(jù)集和評(píng)估準(zhǔn)則;接著對(duì)所提基于深度學(xué)習(xí)的昰著性目標(biāo)檢測(cè)方法在多個(gè)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了性能比較，包括定量比較、
2021-04-01 14:58:130 神威·太湖之光深度學(xué)習(xí)庫(kù)中的并行卷積算法存在批量受限的問(wèn)題，且傳統(tǒng)gemm卷積算法在其硬件架構(gòu)上效率較低。基于申威異構(gòu)眾核處理器，提出一種無(wú)批量限制的通用并行卷積算法。結(jié)合異步DMA訪存操作
2021-05-19 11:45:011 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(lèi)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 
基于深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別算法及其應(yīng)用
2021-06-16 14:56:3820 成分信息。近年來(lái)，隨著深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的廣泛應(yīng)用，基于深度學(xué)習(xí)的光聲成像算法也成為該領(lǐng)堿的硏究熱點(diǎn)。對(duì)深度學(xué)習(xí)在PAⅠ圖像重建中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述，歸納和總結(jié)現(xiàn)有的算法，分析目前存在的問(wèn)題，并展望未來(lái)可能的發(fā)展趨勢(shì)。
2021-06-16 14:58:2210 一種新型的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2021-06-23 10:42:4736 的高層表示( 屬性類(lèi)別或特征) ，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。BP算法是訓(xùn)練多層網(wǎng)絡(luò)的典型算法，但實(shí)際上對(duì)于僅含幾層的網(wǎng)絡(luò)，該訓(xùn)練方法就已很不理想。深度結(jié)構(gòu)( 涉及多個(gè)非線性處理單元層) 非凸目標(biāo)代價(jià)函...
2021-10-20 17:51:051 2021年- 松下攜手活動(dòng)承辦商Stagecast幫助英國(guó)愛(ài)丁堡國(guó)際藝術(shù)節(jié)的舉辦，將世界著名的年度藝術(shù)活動(dòng)中的六場(chǎng)古典音樂(lè)會(huì)傳遞給全球觀眾。作為古典音樂(lè)和歌劇現(xiàn)場(chǎng)直播和拍攝專家，Stagecast采用松下一體化攝像機(jī)和專業(yè)視音頻解決方案，并借助其豐富的經(jīng)驗(yàn)，拉近了線上觀眾與現(xiàn)場(chǎng)音樂(lè)會(huì)的距離。
2021-12-29 16:36:141938 本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型，大致分為模型轉(zhuǎn)換，...
2022-01-26 19:42:3511 ，基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景分割技術(shù)取得了突破性進(jìn)展，與傳統(tǒng)場(chǎng)景分割算法相比獲得分割精度的大幅度提升.首先分析和描述場(chǎng)景分割問(wèn)題面臨的3個(gè)主要難點(diǎn)：分割粒度細(xì)、尺度變化多樣、空間相關(guān)性強(qiáng);其次著重介紹了目前
2022-02-12 11:28:52435 ? 本文將帶您了解深度學(xué)習(xí)的工作原理與相關(guān)案例。 什么是深度學(xué)習(xí)？ 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集，與眾不同之處在于，DL 算法可以自動(dòng)從圖像、視頻或文本等數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征，無(wú)需引入人類(lèi)領(lǐng)域的知識(shí)。深度
2022-04-01 10:34:108694 但是無(wú)可否認(rèn)的是深度學(xué)習(xí)實(shí)在太好用啦！極大地簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的整體算法分析和學(xué)習(xí)流程，更重要的是在一些通用的領(lǐng)域任務(wù)刷新了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法達(dá)不到的精度和準(zhǔn)確率。
2022-04-26 15:07:204084 ，這比較類(lèi)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 Learning Library） 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
2022-06-30 17:01:211741 
定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Neural Networks，簡(jiǎn)稱NN。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行特征工程，模型泛化性能差的問(wèn)題，提出了NN可以從數(shù)據(jù)的原始特征學(xué)習(xí)特征表示，無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的特征處理。
2022-11-03 10:46:35961 。 1. 什么是深度聚類(lèi)？ 經(jīng)典聚類(lèi)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(lèi)方法已經(jīng)無(wú)法處理高維數(shù)據(jù)類(lèi)型。為了解決該問(wèn)題，深度聚類(lèi)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 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用深度學(xué)習(xí)方法對(duì)音樂(lè)流派進(jìn)行分類(lèi).zip》資料免費(fèi)下載
2023-02-08 10:02:061 先大致講一下什么是深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化算法吧，我們可以把模型比作函數(shù)，一種很復(fù)雜的函數(shù)：h(f(g(k(x))))，函數(shù)有參數(shù)，這些參數(shù)是未知的，深度學(xué)習(xí)中的“學(xué)習(xí)”就是通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)求解這些未知的參數(shù)。
2023-02-13 15:31:481019 
，這比較類(lèi)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 Learning Library） 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)算法模型快速的部署到TI嵌入式平臺(tái)。
2023-03-15 10:09:19904 
優(yōu)化算法一直以來(lái)是機(jī)器學(xué)習(xí)能根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)到知識(shí)的核心技術(shù)。而好的優(yōu)化算法可以大大提高學(xué)習(xí)速度，加快算法的收斂速度和效果。該論文從淺層模型到深度模型縱覽監(jiān)督學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法，并指出了每一種優(yōu)化算法
2023-06-15 11:20:22395 
我們有時(shí)會(huì)形容某些音樂(lè)「色彩豐富」，或「光影翩翩」，在古典音樂(lè)世界中，大概又以德布西和拉威爾的作品尤然。但反過(guò)來(lái)說(shuō)，相異的色彩是否會(huì)發(fā)出不同的聲音呢？現(xiàn)代科技似乎已經(jīng)能夠回答這個(gè)問(wèn)題，而且進(jìn)行了成功
2022-12-06 09:36:20470 
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 16:02:566010 深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么 深度學(xué)習(xí)算法工程師是一種高級(jí)技術(shù)人才，是數(shù)據(jù)科學(xué)中創(chuàng)新的推動(dòng)者，也是實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的重要人才。他們致力于開(kāi)發(fā)和實(shí)現(xiàn)深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決各種現(xiàn)實(shí)問(wèn)題，應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域
2023-08-17 16:03:01725 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(lèi)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(lèi)處理
2023-08-17 16:03:041305 深度學(xué)習(xí)算法的選擇建議 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及，越來(lái)越多的開(kāi)發(fā)者將它應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、聲音識(shí)別等等。對(duì)于剛開(kāi)始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)，選擇適合自己的算法和框架是非
2023-08-17 16:11:05344 深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)以及它們之間的比較。 1. Tensorflow Tensorflow是Google家的深度學(xué)習(xí)框架，已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”。它是個(gè)非常強(qiáng)大的庫(kù)，主要用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Tensorflow支持多種編程語(yǔ)言，例如
2023-08-17 16:11:07412 深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹? 深度學(xué)習(xí)算法是人工智能領(lǐng)域的熱門(mén)話題。在這個(gè)領(lǐng)域中，多層感知機(jī)（multilayer perceptron，MLP）模型是一種常見(jiàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。MLP通過(guò)多個(gè)層次的非線性
2023-08-17 16:11:112314 了基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類(lèi)：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類(lèi)、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:26638 的區(qū)別。 1. 機(jī)器學(xué)習(xí) 機(jī)器學(xué)習(xí)是指通過(guò)數(shù)據(jù)使機(jī)器能夠自動(dòng)地學(xué)習(xí)和改進(jìn)性能的算法。機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)重要分支，它通過(guò)一系列的訓(xùn)練樣本，讓機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，從而得出預(yù)測(cè)或決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:11:402734 對(duì)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和分析，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠自動(dòng)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的規(guī)律和模式，進(jìn)而預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法優(yōu)缺點(diǎn) 機(jī)器學(xué)習(xí)算法有其獨(dú)特的優(yōu)缺點(diǎn)。以下是相關(guān)內(nèi)容： 1.優(yōu)點(diǎn) （1）能夠自動(dòng)學(xué)習(xí)：機(jī)器學(xué)習(xí)算法能夠從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)特征，這樣能
2023-08-17 16:11:50939 機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些算法？機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法有哪些？機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)判有哪些算法？ 機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能技術(shù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的分析和學(xué)習(xí)，為計(jì)算機(jī)提供智能決策。機(jī)器學(xué)習(xí)算法是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)。常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法
2023-08-17 16:30:111245 浪費(fèi)大量的人力成本。因此，越來(lái)越多的工程師開(kāi)始將深度學(xué)習(xí)算法引入缺陷檢測(cè)領(lǐng)域，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。
2023-09-22 12:19:00449 
深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型：多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)；深度置信網(wǎng) 、自動(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)編碼器 、稀疏編碼等屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2023-10-09 10:23:42303 
深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是人工智能（AI）的一個(gè)分支，它教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和推理。近年來(lái)，它解決復(fù)雜問(wèn)題并在各個(gè)領(lǐng)域提供尖端性能的能力引起了極大的興趣和吸引力。深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)允許機(jī)器處理和理解大量數(shù)據(jù)
2023-12-01 08:27:44737 
更接近于人工智能。它通過(guò)學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，對(duì)文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)進(jìn)行解釋。深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是讓機(jī)器像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力，能夠識(shí)別文字、圖像和聲音等數(shù)
2023-12-29 08:26:33572 
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