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深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí) 文章 最新資訊
機(jī)器也能“讀心”？揭秘中國(guó)首套非接觸式情緒檢測(cè)系統(tǒng)
- 情緒檢測(cè)，就是“讀心”。它是一種運(yùn)用深度學(xué)習(xí)、人臉檢測(cè)算法和視頻信號(hào)放大等技術(shù)，辨識(shí)圖像和視頻中的人臉信息，計(jì)算人體心率和人物情緒狀態(tài)(表情、微表情)等信息的技術(shù)，能被廣泛應(yīng)用于服務(wù)型機(jī)器人、集成在運(yùn)動(dòng)和拍照視頻類(lèi)APP之中?！ ∪涨?，由中國(guó)電子科技集團(tuán)公司研發(fā)的非接觸式情緒檢測(cè)系統(tǒng)甫一亮相便引發(fā)各方高度關(guān)注?！ ?jù)悉，中國(guó)電科研制的非接觸式情緒檢測(cè)系統(tǒng)，是中國(guó)首套非接觸式情緒檢測(cè)系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)了隱蔽狀態(tài)下的人員生理、情緒信息的采集與檢測(cè)。該系統(tǒng)由客戶端采集設(shè)備和云端“情緒云”服務(wù)器組成。采集端在采集的過(guò)
- 關(guān)鍵字： 深度學(xué)習(xí) 人臉檢測(cè)
一直被噴不實(shí)用的超算 在深度學(xué)習(xí)時(shí)代會(huì)改變嗎？
- 超級(jí)計(jì)算機(jī)既然都那么厲害了，那為什么我們?cè)谏钪羞€見(jiàn)不到它的身影呢?
- 關(guān)鍵字： 深度學(xué)習(xí) 超級(jí)計(jì)算機(jī)
我從吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí)課程中學(xué)到的21個(gè)心得
- 今年8月，吳恩達(dá)的深度學(xué)習(xí)課程正式上線，并即刻吸引了眾多深度學(xué)習(xí)粉絲的“頂禮膜拜”。一如吳恩達(dá)此前在Coursera上的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，這幾門(mén)深度學(xué)習(xí)課程也是好評(píng)如潮。 在諸多粉絲中，加拿大國(guó)家銀行金融市場(chǎng)的首席分析師Ryan J. Shrott從前三門(mén)深度學(xué)習(xí)課程中總結(jié)出了21點(diǎn)心得，總結(jié)了該系列課程的諸多精華。 今天，文摘菌就帶大家一起來(lái)讀一讀這份“學(xué)霸“筆記。 首先來(lái)看一下Ryan對(duì)該課程的總體評(píng)價(jià)： 吳恩達(dá)先生(Andrew
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人民日?qǐng)?bào)：中美都踏入AI無(wú)人區(qū) 中國(guó)有望后來(lái)居上
- 黨的十九大報(bào)告提出，加強(qiáng)應(yīng)用基礎(chǔ)研究，拓展實(shí)施國(guó)家重大科技項(xiàng)目，突出關(guān)鍵共性技術(shù)、前沿引領(lǐng)技術(shù)、現(xiàn)代工程技術(shù)、顛覆性技術(shù)創(chuàng)新。其中“顛覆性技術(shù)”備受關(guān)注。什么是顛覆性技術(shù)?我國(guó)有哪些顛覆性技術(shù)創(chuàng)新在世界上位居前列?它們對(duì)我國(guó)和世界的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展將產(chǎn)生什么影響?我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)這些技術(shù)革新帶來(lái)的巨大變化?我們從今天起推出系列報(bào)道，帶您走近顛覆性技術(shù)。——編者 不久前，科大訊飛研發(fā)的人工智能機(jī)器人——訊飛智醫(yī)助手以高分通過(guò)了201
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刷臉時(shí)代來(lái)臨，深度解析人臉識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)
- iPhone X帶動(dòng)更多智能手機(jī)集成3D人臉識(shí)別，公共場(chǎng)所日益增長(zhǎng)的監(jiān)控需求。刷臉時(shí)代來(lái)臨，人臉識(shí)別技術(shù)巨大的市場(chǎng)需求與廣闊的應(yīng)用前景，盈利模式多變，消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)化將爆發(fā)。
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國(guó)產(chǎn)AI強(qiáng)勢(shì)崛起，中國(guó)有望全球領(lǐng)跑
- AI領(lǐng)域融資事件席卷了國(guó)內(nèi)外各大媒體，國(guó)產(chǎn)AI的強(qiáng)勢(shì)崛起，我們似乎看到中國(guó)在AI發(fā)展道路上的領(lǐng)跑之勢(shì)。
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深度學(xué)習(xí)初學(xué)者必須了解的基本知識(shí)
- 深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中目前非常火的話題，不僅在學(xué)術(shù)界有很多論文，在業(yè)界也有很多實(shí)際運(yùn)用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)，并對(duì)深度學(xué)習(xí)的原理作了簡(jiǎn)單的描述。 簡(jiǎn)介 機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在當(dāng)代社會(huì)已經(jīng)發(fā)揮了很大的作用：從網(wǎng)絡(luò)搜索到社交網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)容過(guò)濾到電子商務(wù)網(wǎng)站的個(gè)性化推薦，它正在快速的出現(xiàn)在用戶的消費(fèi)品中，如攝像機(jī)和智能手機(jī)。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以用來(lái)識(shí)別圖像中的物體，將語(yǔ)音轉(zhuǎn)變成文字，匹配用戶感興趣的新聞、消息和產(chǎn)品等，也可以選擇相關(guān)的搜索結(jié)果。這些應(yīng)用越來(lái)越多的使用一種叫做“深度學(xué)習(xí)(Deep&
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深度學(xué)習(xí)教父Geoffrey Hinton的“膠囊”論文公開(kāi)，帶你讀懂它
- 在人工智能學(xué)界，Geoffrey Hinton擁有非常崇高的地位，甚至被譽(yù)為該領(lǐng)域的愛(ài)因斯坦。在人工智能領(lǐng)域最頂尖的研究人員當(dāng)中，Hinton的引用率最高，超過(guò)了排在他后面三位研究人員的總和。目前，他的學(xué)生和博士后領(lǐng)導(dǎo)著蘋(píng)果、Facebook以及OpenAI的人工智能實(shí)驗(yàn)室，而Hinton本人是谷歌大腦(Google Brain)人工智能團(tuán)隊(duì)的首席科學(xué)家。 就在幾個(gè)小時(shí)之前，由 Hinton 和其在谷歌大腦的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
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探秘機(jī)器人是如何進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的
- 探秘機(jī)器人是如何進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的-一個(gè)人獨(dú)處時(shí)，感覺(jué)有點(diǎn)孤單，怎么辦？微軟亞洲研究院推出的“微軟小冰”，或許可以像閨蜜一樣地跟你聊天解悶。3.0版本的“小冰”除了具有“評(píng)顏值”“選搭配”等功能外，還基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)具備強(qiáng)大的視覺(jué)識(shí)別能力。
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科普：深度學(xué)習(xí)真的那么難嗎？
- 科普：深度學(xué)習(xí)真的那么難嗎？-今天，面對(duì)AI如此重要的江湖地位，深度學(xué)習(xí)作為重要的一個(gè)研究分支，幾乎出現(xiàn)在當(dāng)下所有熱門(mén)的AI應(yīng)用領(lǐng)域，其中包含語(yǔ)義理解、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，自然語(yǔ)言處理等等，更有人認(rèn)為當(dāng)前的人工智能等同于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
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干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比
- 干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比-本文來(lái)自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個(gè)人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)是怎么一回事，同時(shí)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)是如何隨著時(shí)間緩慢發(fā)展的也有個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。
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深度學(xué)習(xí)入門(mén)課：你需要了解的十大框架和選型攻略
- 當(dāng)你要開(kāi)始一個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)，的確值得花一些時(shí)間來(lái)評(píng)估可用的框架，以確保技術(shù)價(jià)值的最大化。深度學(xué)習(xí)的框架有很多，不同框架之間的“好與壞”卻沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。
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深度學(xué)習(xí)入門(mén)必須理解這25個(gè)概念
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ) 1、神經(jīng)元(Neuron)——就像形成我們大腦基本元素的神經(jīng)元一樣，神經(jīng)元形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。想象一下，當(dāng)我們得到新信息時(shí)我們?cè)撛趺醋?。?dāng)我們獲取信息時(shí)，我們一般會(huì)處理它，然后生成一個(gè)輸出。類(lèi)似地，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，神經(jīng)元接收輸入，處理它并產(chǎn)生輸出，而這個(gè)輸出被發(fā)送到其他神經(jīng)元用于進(jìn)一步處理，或者作為最終輸出進(jìn)行輸出。 2、權(quán)重(Weights)——當(dāng)輸入進(jìn)入神經(jīng)元時(shí)，它會(huì)乘以一個(gè)權(quán)重。例如，如果一個(gè)神經(jīng)元有兩個(gè)輸入，則每個(gè)輸入將具有
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深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行
- 深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行-由NSF資助的一個(gè)研究項(xiàng)目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行；另一個(gè)由Andrew Ng和兩個(gè)超算專(zhuān)家牽頭的項(xiàng)目，則希望把模型放在超級(jí)計(jì)算機(jī)上，給它們一個(gè)Python接口。
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如何讓IoT應(yīng)用得以從芯片自我學(xué)習(xí)中受益
- 如何讓IoT應(yīng)用得以從芯片自我學(xué)習(xí)中受益-這款芯片能夠以數(shù)百毫秒（ms）的速度在大腦和義肢之間傳送訊號(hào)。雖然比人類(lèi)的神經(jīng)傳導(dǎo)速度更慢，但較當(dāng)今的義肢所要求的秒數(shù)更快。
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深度學(xué)習(xí)介紹
您好，目前還沒(méi)有人創(chuàng)建詞條深度學(xué)習(xí)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)深度學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索深度學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)深度學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索深度學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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