AI在未來如何實(shí)現(xiàn)真正的“智能”？這個(gè)問題似乎遭遇瓶頸。目前深度學(xué)習(xí)對人類大腦的模擬仍然處于初級階段，是否應(yīng)該沿這條路繼續(xù)走下去？吳恩達(dá)認(rèn)為，通過深度學(xué)習(xí)模擬大腦，未來的AI能夠比人類更快地完成精神層面的任務(wù)。也有研究人員認(rèn)為，應(yīng)從大自然中尋找靈感，讓AI建立關(guān)于世界的“心理模型”。
2018-08-06 15:45:08
5568 的影響。最近在信息論里，深度學(xué)習(xí)也產(chǎn)生了重要影響。使用深度學(xué)習(xí)可以對不同形式編碼的信息進(jìn)行自動解碼。如今，深度學(xué)習(xí)再次影響控制論，傳統(tǒng)控制論往往是模型驅(qū)動算法，需要設(shè)計(jì)復(fù)雜的模型和控制方案，而以數(shù)據(jù)驅(qū)動為核心的深度學(xué)習(xí)用
2019-01-10 14:53:118581 
報(bào)告摘要：人工智能需要大量的人工，包括標(biāo)注大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表征、模型等。深度學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)表征融進(jìn)了模型的端到端學(xué)習(xí)，在大量任務(wù)中學(xué)得了遠(yuǎn)優(yōu)于專家設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)表征，釋放了這部分的人工投入。然而標(biāo)注
2017-03-22 17:16:00
美國VR開發(fā)商Oculus VR首席科學(xué)家邁克爾·阿布拉西（Michael Abrash）近日撰文，闡述了人類視覺感知給虛擬現(xiàn)實(shí)（VR）發(fā)展帶來的重大影響。作為人類，我們看到的影像其實(shí)都是視覺騙局
2019-07-29 07:35:52
在模擬IC設(shè)計(jì)中除了原理性的東西可以通過書中學(xué)習(xí)外，更重要的是實(shí)際操作能力，爾對于沒有進(jìn)入大公司的人來說沒有實(shí)際接觸條件，大牛們有沒有什么好的方法可以供想學(xué)的人學(xué)習(xí)模擬IC設(shè)計(jì)，或者流片
2015-09-15 19:05:45
理解，但是在其高冷的背后，卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場景和未來。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
深度學(xué)習(xí)在預(yù)測和健康管理中的應(yīng)用綜述摘要深度學(xué)習(xí)對預(yù)測和健康管理（PHM）引起了濃厚的興趣，因?yàn)樗哂袕?qiáng)大的表示能力，自動化的功能學(xué)習(xí)能力以及解決復(fù)雜問題的一流性能。本文調(diào)查了使用深度學(xué)習(xí)在PHM
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有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
就能實(shí)現(xiàn)！還請關(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)小功能會更快了解入門，因此我會從現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)框架
2018-06-04 22:32:12
近幾年各種深度學(xué)習(xí)框架涌現(xiàn)，大家可能很難從眾多的深度學(xué)習(xí)框架中選擇一個(gè)合適的框架進(jìn)行學(xué)習(xí)。對于深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者，或者覺得Tensorflow,Caffe等框架學(xué)習(xí)困難難以上手的人，可以考慮學(xué)習(xí)
2018-07-17 11:40:31
什么是深度學(xué)習(xí)為了解釋深度學(xué)習(xí)，有必要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型。作為具體示例，讓我們考慮一個(gè)輸入圖像并識別圖像中對象類別的示例。這個(gè)例子對應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類
2023-02-17 16:56:59
如下。深度學(xué)習(xí)是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)，通過多層次的處理，逐步從數(shù)據(jù)中提取更高層次的特征自然語言處理是一個(gè)相關(guān)的多學(xué)科領(lǐng)域。它的目標(biāo)是使機(jī)器(計(jì)算機(jī))能夠理解、處理和與自然的人類語言交互。語言
2022-03-22 11:19:16
模擬了營養(yǎng)物質(zhì)的流動，這個(gè)模擬系統(tǒng)的意圖在于研究人類不同器官對于各種各樣體外藥物治療的反應(yīng)情況，并且這個(gè)項(xiàng)目受到了美國國防部高級研究計(jì)劃局（DARPA）的大力資助，告訴大家，什么是基于Zynq的人類生理模擬系統(tǒng)？圖1：MIT和Continuum設(shè)計(jì)推出的“片上人類生理模擬系統(tǒng)”
2019-08-01 07:24:17
，并提出新的方法來幫助那些生活受到大腦紊亂和疾病影響的人們。雖然神經(jīng)科學(xué)研究中使用的許多方法和工具對于人類來說太具有侵入性，但是一些成像人類大腦功能的方法并不需要顱骨上的洞或者其他持久的物理變化。功能性
2023-03-29 11:06:08
分校的研究團(tuán)隊(duì)使用深度學(xué)習(xí)來教會機(jī)器人精細(xì)運(yùn)動技能，例如擰瓶蓋，或者用錘子的背面去除木板上的釘子等。該技術(shù)模仿的是人類的手眼協(xié)調(diào)能力，研究結(jié)果表明，現(xiàn)在機(jī)器人已經(jīng)能夠達(dá)到人類的靈活性和速度。 3
2016-01-15 12:09:05
人一樣接收很復(fù)雜的信息，然后智能的進(jìn)行分類。比如谷歌的人工智能平臺可以把各種貓的圖片都識別出來，而不管是什么樣的貓。機(jī)器之所以能夠如此智能，主要原因是它像人一樣，也進(jìn)行了學(xué)習(xí)，它擁有從圖片中提取“貓
2018-05-31 09:36:03
的解決方案是一個(gè)全新的腦機(jī)接口，類似于蘇格蘭科幻小說家伊恩·班克斯在《迎風(fēng)舵輪》（Look to Windward）一書中描寫的可植入“神經(jīng)織網(wǎng)”。除了作為某種通過儀禮，這種腦機(jī)接口還能使人類大腦升級，以便
2018-11-22 22:19:40
的根基。深度學(xué)習(xí)基于人腦結(jié)構(gòu)，一層層互相連接的人工模擬神經(jīng)元模仿大腦的行為，處理視覺和語言等復(fù)雜問題。這些人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以收集信息，也可以對其做出反應(yīng)。它們能對事物的外形和聲音做出解釋，還可以自行學(xué)習(xí)
2015-12-23 14:21:58
這樣的，所有計(jì)算機(jī)的運(yùn)行都非常非?？?，但其實(shí)也就是算法和數(shù)據(jù)，沒有什么新的東西。
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)依然處于“黑箱時(shí)代”。各相關(guān)領(lǐng)域的人都在試圖提高其可解釋性，比如研究計(jì)算機(jī)視覺的會專攻通過可視來
2018-10-03 09:26:37
應(yīng)用的基礎(chǔ)，其功能最好的實(shí)現(xiàn)方法是使用 cpu、 gpu 和
深度學(xué)習(xí)處理器ーー神經(jīng)處理單元(NPUs)和張量處理單元(TPUs)。
模擬輔助人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可能不是“自然智能”，但被認(rèn)為是神經(jīng)形態(tài)學(xué)，因?yàn)?/div>
2022-04-16 15:01:00
一件事，即學(xué)習(xí)倫敦街道的“知識”會導(dǎo)致大腦發(fā)生結(jié)構(gòu)性改變。這項(xiàng)研究跟蹤了實(shí)習(xí)生從培訓(xùn)到通過的士司機(jī)考試的全過程。那些通過考試的人大腦海馬體的后半部分會出現(xiàn)增長。即便到了成人階段人類大腦仍然具有可塑性
2018-10-25 10:09:50
3D環(huán)視。人類能力邊界隨大腦發(fā)展得以拓寬，類似地，ADAS技術(shù)進(jìn)步建立的基礎(chǔ)是運(yùn)行于日益高效的硬件平臺上的創(chuàng)新感知算法。 深度學(xué)習(xí)概述當(dāng)今自動駕駛領(lǐng)域最熱門的話題之一是…
2022-11-10 08:09:48
設(shè)計(jì)與驗(yàn)證復(fù)雜SoC中可綜合的模擬及射頻模型
設(shè)計(jì)用于SoC集成的復(fù)雜模擬及射頻模塊是一項(xiàng)艱巨任務(wù)。本文介紹的采用基于性能指標(biāo)規(guī)格來優(yōu)化設(shè)計(jì)(如PLL或ADC等)的方
2009-12-26 14:38:13802 
深度學(xué)習(xí)作為新一代計(jì)算模式，近年來，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一輪發(fā)展熱潮。深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運(yùn)行機(jī)制。由于人類大腦的運(yùn)行機(jī)制與計(jì)算機(jī)有著鮮明的不同，深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)計(jì)算模式有非常大的差別。
2016-12-05 09:18:052394 
你或許不曾想過，從一群人里找出熟悉的那張臉、讀懂一首情詩等再普通不過的人類智力活動，對機(jī)器來說都是至高難度的挑戰(zhàn)。那么，人類的這份智能究竟來自于何處呢？是什么樣的過程造就了今天的人類，將我們與其他生物徹底區(qū)分開來？
2016-12-08 15:49:08873 基于深度學(xué)習(xí)與融入梯度信息的人臉姿態(tài)分類檢測_蘇鐵明
2017-01-08 11:13:29
1 在深度學(xué)習(xí)的歷史上，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法在1980-1990年之后開始明顯地發(fā)揮效力，在數(shù)據(jù)量、計(jì)算力的推動下，用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法使得我們在研究和開發(fā)上獲得了比其它方法更高的準(zhǔn)確率（在圖像、語音等領(lǐng)域）。
2017-03-06 11:56:322029 
開發(fā)工程師的視角，以盡量容易讓大家理解的方式一起探討下深度學(xué)習(xí)的原理，盡管，受限于我個(gè)人的技術(shù)水平和掌握程度，未必完全準(zhǔn)確。 1. 人的智能和神經(jīng)元 人類智能最重要的部分是大腦，大腦雖然復(fù)雜，它的組成單元卻是相對簡單的
2017-09-30 14:35:192 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)領(lǐng)域，研究復(fù)雜的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的算法、理論、及應(yīng)用。自從2006年被Hinton等提出以來［1］，深度學(xué)習(xí)得到了巨大發(fā)展，已被成功地應(yīng)用到圖像處理、語音處理、自然語言處理等多個(gè)
2017-10-13 10:59:201 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面門的權(quán)重也是 反向傳播訓(xùn)練出來的，也有漸變的這個(gè)性質(zhì)，當(dāng)對于快速變化的刺激，有一定的滯后。從這個(gè)角度來說，人類神經(jīng)系統(tǒng)要更靈活一些，可以在很短的時(shí)間內(nèi)完成狀態(tài)的切換。
2017-10-19 13:20:376383 
近日，Intel除了公布了一款49量子比特超到量子測試芯片，還拿出了另外一款革命性的芯片Loihi，用于神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算(Neuromorphic Computing)。該芯片可以通過數(shù)字電路模擬人類大腦行為，有望帶來AI人工智能的指數(shù)級性爆發(fā)和更高能效。
2018-01-11 12:50:136865 Intel近日推出的“Loihi”神經(jīng)擬態(tài)芯片才是一款真正意義上的人工智能芯片，可模擬人類大腦自主學(xué)習(xí)。Intel將與更多的機(jī)構(gòu)呢進(jìn)行合作，共同開發(fā)Loihi的潛力。
2018-01-11 15:53:291609 深度學(xué)習(xí)是當(dāng)前最熱門的人工智能領(lǐng)域。傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)盡管速度很快，但缺乏智能性。這些計(jì)算機(jī)無法從以往的錯誤中學(xué)習(xí)，在執(zhí)行某項(xiàng)任務(wù)時(shí)必須獲得精確指令。 深度學(xué)習(xí)技術(shù)涉及到開發(fā)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓計(jì)算機(jī)模擬大腦
2018-02-12 07:27:001443 過去，眼睛失明的人僅能透過器官移植手術(shù)才有機(jī)會重見光明。不過，最新研究開發(fā)出一款可植入大腦的微型芯片，讓來自外界的圖像和聲音可繞過眼睛和耳朵，直接傳達(dá)到大腦，幫助病人恢復(fù)視覺和聽覺。
2018-06-07 18:37:001947 一個(gè)由國際科學(xué)家組成的團(tuán)隊(duì)發(fā)明了一種算法，代表著模擬人類大腦神經(jīng)連接的研究向前邁進(jìn)了重要的一步。
2018-03-29 15:15:177257 使用NEST，網(wǎng)絡(luò)中每個(gè)神經(jīng)元的行為都由一些數(shù)學(xué)方程來表示。未來的E級計(jì)算機(jī)，比如計(jì)劃在神戶建設(shè)的Post-K計(jì)算機(jī)和于利希建設(shè)的JUWELS計(jì)算機(jī)，它們的性能將超過當(dāng)今高端超級計(jì)算機(jī)10到100倍。而這將是研究人員第一次擁有模擬人類大腦這樣大規(guī)模神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算機(jī)能力。
2018-04-03 17:22:484082 
技術(shù)領(lǐng)域發(fā)展日新月異。人工智能（下稱AI）是具有智能行為模仿能力的機(jī)器，它是在電腦中，模擬人類的行為和認(rèn)知程序，自然地學(xué)習(xí)所有知識的智能大腦。它正在越來越多地取代人類的活動，同時(shí)也給人類帶來危險(xiǎn)
2018-04-22 11:44:496087 現(xiàn)階段比較受歡迎的圖像識別基礎(chǔ)算法為深度學(xué)習(xí)法，深度學(xué)習(xí)模型屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的歷史可追溯至上世紀(jì)四十年代，曾經(jīng)在八九十年代流行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖通過模擬大腦認(rèn)知的激勵，解決各種機(jī)器學(xué)習(xí)的問題。
2018-05-25 15:59:315492 深度學(xué)習(xí)全稱深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即模仿人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運(yùn)行機(jī)制。近年來，其所取得的前所未有的突破掀起了人工智能新一輪的發(fā)展熱潮。
2018-06-12 09:46:0016534 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)如今的全部價(jià)值皆通過監(jiān)督式學(xué)習(xí)或經(jīng)過標(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)過相同的學(xué)習(xí)過程。深度學(xué)習(xí)包含輸入內(nèi)容的非近線變換層級結(jié)構(gòu)，可用于創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)模型并輸出對應(yīng)結(jié)果。
2018-06-23 12:25:0082103 
2017年，Esteva等人發(fā)表論文，宣布他們創(chuàng)建了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，可以對圖片進(jìn)行分類，其中CNN無需被人類的標(biāo)準(zhǔn)所限制，它可以將數(shù)字圖片分解成像素級水平，并最終進(jìn)行診斷。這篇論文也被看作是革命性的作品。
2018-06-30 08:40:353002 
基于目前人類在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和機(jī)器深度學(xué)習(xí)取得的成就，很容易讓人產(chǎn)生計(jì)算機(jī)科學(xué)只包含這兩部分的錯覺。一種全新的算法甚至比深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更明顯的優(yōu)勢：這種算法是基于創(chuàng)造人類大腦的方式——進(jìn)化來進(jìn)行的。
2018-08-06 08:27:113726 
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 14:36:1616 不管是電子設(shè)備還是機(jī)器人，想要取代人類大腦，目前來說還是不可能的，想要取代大腦，少說還要幾百年的時(shí)間才有可能，人類的大腦具有思考的能力，這一點(diǎn)別的機(jī)器是不具有的，但是電子設(shè)備可以存儲大量的信息，這一點(diǎn)是不能否認(rèn)的，它幫助人類解決了很多問題。
2018-09-04 14:21:4410822 擊敗世界圍棋冠軍的AlphaGo的架構(gòu)中不僅包括皮質(zhì)模型，還包括大腦的另一部分模型，稱為基底神經(jīng)節(jié)，這部分結(jié)構(gòu)對于制定一系列決策來實(shí)現(xiàn)目標(biāo)非常重要。有一種稱為時(shí)間差異的算法，是Richard Sutton在上世紀(jì)80年代開發(fā)的，將這種算法與深度學(xué)習(xí)相結(jié)合，能夠進(jìn)行人類前所未見的復(fù)雜游戲。
2018-10-22 09:06:173574 西班牙進(jìn)化生物學(xué)研究所（IBE）、國家基因組分析中心（CRG）、國家基因組織（CNAG-CRG）和塔爾圖大學(xué)的研究人員，正在使用深度學(xué)習(xí)算法，來識別迄今為止最新的人類未知祖先。研究顯示，這些祖先們在數(shù)千年前曾與現(xiàn)代人類進(jìn)行雜交。
2019-01-24 08:41:123853 最新研究顯示，植入人類大腦的高科技芯片很快就能增強(qiáng)人類智力。近年來，科學(xué)家一直致力于開發(fā)微創(chuàng)方式侵入大腦，挖掘更大的人類潛力。
2019-03-08 14:52:014472 在未來，取代人類的不是AI，而是掌握了AI技能的人，面對那些關(guān)于“機(jī)器學(xué)習(xí)”、“深度學(xué)習(xí)”、“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”的高深技術(shù)討論和分析，大多數(shù)人并不能完全理解其背后的真相。于是，帶著既不想做“寵物”，也不做“奴隸”的想法，許多人開始對AI的未來充滿擔(dān)憂。
2019-07-02 15:56:05794 谷歌近日推出了在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域模擬重建人類視覺的新模型，與以往方法不同的是，新模型利用AI，通過普通Youtube視頻預(yù)測深度圖，可以在場景內(nèi)的攝像頭和人同時(shí)運(yùn)動的復(fù)雜情況下生成自然視頻。
2019-05-27 11:23:543118 機(jī)器學(xué)習(xí)（深度學(xué)習(xí)為其中一分支）技術(shù)成為各產(chǎn)業(yè)智慧化的核心能力，但是算法的設(shè)計(jì)復(fù)雜，需要專業(yè)知識與經(jīng)驗(yàn)，對于好的人才，需求遠(yuǎn)大于供給。
2019-05-29 14:49:232579 LG自主研發(fā)出家電內(nèi)置AI芯片 供應(yīng)商為臺積電，LG電子這次開發(fā)的人工智能芯片內(nèi)置了模擬人類大腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人工智能處理器“LG神經(jīng)引擎”，可以劃時(shí)代改進(jìn)人工智能深度學(xué)習(xí)算法的任務(wù)處理能力。
2019-06-28 11:34:191289 除了49量子比特超到量子測試芯片，Intel還拿出了另外一款革命性的芯片，用于神經(jīng)擬態(tài)計(jì)算(Neuromorphic Computing)，簡單地說就是通過數(shù)字電路模擬人類大腦行為，有望帶來AI人工智能的指數(shù)級性爆發(fā)和更高能效。
2019-07-01 17:33:501355 對深度學(xué)習(xí)近期取得的進(jìn)展，從事圖像處理研究的人可謂厭惡和妒忌參半。
2019-07-03 10:43:375353 解開大腦的奧秘會對人工智能有什么影響？大腦是神與形結(jié)合的地方，而意識是依賴于機(jī)體，卻獨(dú)立于基因的另一個(gè)存在。腦計(jì)劃是在分子、細(xì)胞以及組織層面研究這種生命形式，最終人工智能也會模仿人類大腦在神經(jīng)細(xì)胞層面進(jìn)行進(jìn)化。
2019-08-12 14:21:081056 據(jù)國外媒體報(bào)道，目前，科學(xué)家最新研制一款微芯片，能夠?qū)崟r(shí)模擬大腦的信息處理。來自蘇黎世大學(xué)和瑞士聯(lián)邦理工學(xué)院的神經(jīng)信息學(xué)研究人員證實(shí)了復(fù)雜識別能力如何結(jié)合電子系統(tǒng)，形成一種神經(jīng)形態(tài)芯片，他們能夠組裝和配置這些電子系統(tǒng)，使其具備真實(shí)大腦的功能。
2019-10-14 17:21:581515 深度學(xué)習(xí)全稱深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，本質(zhì)上是多層次的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，即從結(jié)構(gòu)上模擬人腦的運(yùn)行機(jī)制，從最基本的單元上模擬了人類大腦的運(yùn)行機(jī)制。
2019-10-21 09:26:1610959 百度大腦是百度 AI 核心技術(shù)引擎，包括視覺、語音、自然語言處理、知識圖譜、深度學(xué)習(xí)等AI核心技術(shù)和AI開放平臺。
2020-04-01 09:03:513555 深度學(xué)習(xí)是以人類大腦為基礎(chǔ)，要復(fù)雜得多。與機(jī)器學(xué)習(xí)不同的是，深度學(xué)習(xí)可以教會機(jī)器忽略聲音或圖像中所有不重要的信息--呈現(xiàn)一種能夠反映無限多樣性的層級性世界觀。
2020-04-09 11:50:471555 隨著人類技術(shù)的不斷發(fā)展，人工智能，深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP都是受歡迎的搜索熱詞。
2020-05-03 18:09:003321 據(jù)外媒報(bào)道，一種創(chuàng)新的新型人工突觸可能為創(chuàng)造像人類大腦一樣運(yùn)作的電腦鋪平道路并有望在未來某一天使電子設(shè)備能跟我們自己的大腦皮層無縫整合。
2020-04-21 16:11:273953 傳統(tǒng)的視覺算法受打光以及圖像的邊緣對比度影響，無法做到人眼的分辨效果，而且人具有學(xué)習(xí)能力，經(jīng)過大量樣本的學(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別。CNN就是模擬人的大腦神經(jīng)元結(jié)構(gòu)，用計(jì)算機(jī)構(gòu)造的簡化了的人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，其主要用于圖像分類和識別。
2020-09-08 14:23:3310658 
在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，沒有一門學(xué)科比深度學(xué)習(xí)更能從人類的記憶系統(tǒng)中受益。自早期以來，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，人們就一直致力于對模擬人類記憶的一些關(guān)鍵特征系統(tǒng)進(jìn)行建模。然而，想要為機(jī)器系統(tǒng)建立起類人的記憶結(jié)構(gòu)，并非易事。
2020-10-08 14:10:003313 
深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支，它除了可以學(xué)習(xí)特征和任務(wù)之間的關(guān)聯(lián)以外，還能自動從簡單特征中提取更加復(fù)雜的特征。
2020-11-09 09:39:2220536 還是給人類帶來了巨大的益處。在第四屆 ImageNet 大賽上，幾乎每支團(tuán)隊(duì)都用上了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，并且達(dá)到了驚人的準(zhǔn)確率。不久之后，深度學(xué)習(xí)不僅在圖像識別任務(wù)中得到了應(yīng)用，還被廣泛地應(yīng)用于其它領(lǐng)域。 30 年前，人們都覺得提出的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的想法是離
2022-07-10 15:25:081775 多少年來，讓不知疲倦的機(jī)器人代替人類干活，把人類從簡單重復(fù)的勞動中解放出來，一直是科技發(fā)展的終極目標(biāo)之一。然而，美國洛斯阿拉莫斯國家實(shí)驗(yàn)室的一項(xiàng)研究發(fā)現(xiàn)，和人類一樣，基于生物大腦開發(fā)的人工智能也需要睡眠和休息。
2020-12-13 09:57:011964 深度學(xué)習(xí)的關(guān)注度正持續(xù)上升，它是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子領(lǐng)域，基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念來執(zhí)行特定任務(wù)。然而在理論上，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與人類大腦的運(yùn)作方式并不相同，甚至都不相似！
2020-12-22 09:35:486572 具有語言能力的深度學(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 —— 多語言 BERT（Multilingual BERT，簡稱 mBERT
2021-03-01 15:31:431723 基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別算法，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 11:13:244125 
深度學(xué)習(xí)算法現(xiàn)在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的功能;但他們的應(yīng)用也不是萬能的。 “機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”有什么區(qū)別？ 在機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)中，人類視覺的力量和對視
2021-03-12 16:11:008984 
? 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 算法可以自動從圖像、視頻或文本等數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征，無需引入人類領(lǐng)域的知識。深度
2022-04-01 10:34:1013161 深度學(xué)習(xí)型圖像分析較適合原本復(fù)雜的涂裝表面檢測：有微小變化但可接受的圖案，以及無法使用空間頻率方法排除的位置變量。深度學(xué)習(xí)擅長解決復(fù)雜的表面和涂裝缺陷，例如轉(zhuǎn)動、刷涂或發(fā)亮部件上的掛擦和凹痕。
2022-09-01 09:40:2511168 可擴(kuò)展且保密的深度學(xué)習(xí)
2023-06-28 16:09:14534 
科學(xué)領(lǐng)域一個(gè)非常熱門的研究領(lǐng)域。 深度學(xué)習(xí)的基本概念和原理是什么？讓我們一起來探究一下。 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心，是一種由多個(gè)節(jié)點(diǎn)（也稱為神經(jīng)元）組成的計(jì)算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人類神經(jīng)元的工作方式，通
2023-08-17 16:02:493595 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，主要通過變換各種架構(gòu)來對大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:043075 深度學(xué)習(xí)框架是什么？深度學(xué)習(xí)框架有哪些？? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具，它可以幫助開發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動編寫代碼相比，深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開發(fā)和調(diào)試的時(shí)間和精力，并提
2023-08-17 16:03:093886 深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么 深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)，它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類的學(xué)習(xí)過程。由于其高度的精確性和精度，深度學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要工具。然而，要在深度學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)高度復(fù)雜
2023-08-17 16:10:572408 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)算法和框架提供了
2023-08-17 16:11:261829 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器怎么做 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器diy 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器主板用什么? 隨著人工智能的飛速發(fā)展，越來越多的人開始投身于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。但是，隨著深度學(xué)習(xí)的算法越來越復(fù)雜，需要更大的計(jì)算能力才能運(yùn)行
2023-08-17 16:11:291414 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今最流行的人工智能(AI)技術(shù)之一。這兩種技術(shù)都有助于在不需要人類干預(yù)的情況下讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)預(yù)測模型。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念以及二者之間的區(qū)別。
2023-08-28 17:31:092257 訊維模擬矩陣在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)中的應(yīng)用主要是通過構(gòu)建一個(gè)包含多種環(huán)境信息和動作空間的模擬矩陣，來模擬和預(yù)測深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能控制系統(tǒng)在不同環(huán)境下的表現(xiàn)和效果，從而優(yōu)化控制策略和提高系統(tǒng)的性能
2023-09-04 14:26:361156 
據(jù)麥姆斯咨詢報(bào)道，近日，南方科技大學(xué)聯(lián)合西安電子科技大學(xué)的研究人員開發(fā)了一種能夠模擬人類手指觸覺的人工感知系統(tǒng)
2023-11-20 09:14:571775 
電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/周凱揚(yáng)）人的大腦可以被視為一個(gè)微縮的宇宙，但它也是我們人類最脆弱、最重要和最復(fù)雜的器官。而腦計(jì)劃是我們人類繼曼哈頓計(jì)劃、阿波羅計(jì)劃和人類基因組計(jì)劃后的第四大計(jì)劃，而腦機(jī)接口恰恰
2023-12-21 15:39:375582 
深度學(xué)習(xí)作為人工智能的一個(gè)重要分支，通過模擬人類大腦中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解決復(fù)雜問題。Python作為一種流行的編程語言，憑借其簡潔的語法和豐富的庫支持，成為了深度學(xué)習(xí)研究和應(yīng)用的首選工具。本文將深入探討
2024-07-03 16:04:431568 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，其核心在于通過構(gòu)建具有多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使計(jì)算機(jī)能夠從大量數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)并提取特征，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)對復(fù)雜任務(wù)的處理和理解。這種學(xué)習(xí)方式不僅提高了機(jī)器對數(shù)據(jù)的解釋
2024-07-08 10:27:061612 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks, DNNs）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一種重要技術(shù)，特別是在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域，已經(jīng)取得了顯著的成就。它們通過模擬人類大腦的處理方式，利用多層神經(jīng)元結(jié)構(gòu)
2024-07-10 18:23:312814 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 ：深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類
2024-10-23 15:25:503785 
電子發(fā)燒友App
工商網(wǎng)監(jiān)
評論