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          深度學(xué)習(xí) 文章 最新資訊

          關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來發(fā)展方向的6項預(yù)測

          • 關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來發(fā)展方向的6項預(yù)測-深度學(xué)習(xí)是個復(fù)雜的概念,其中每項因素都不簡單。即使您身為已經(jīng)熟練掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識的數(shù)據(jù)科學(xué)家,大家也需要時間了解加速卷積、復(fù)發(fā)、生成以及其它與多層深度學(xué)習(xí)算法規(guī)范相關(guān)的復(fù)雜概念。
          • 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí)  

          【E課堂】一文讀懂深度學(xué)習(xí)

          •   近日,在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)了一場熱烈的爭論。這一切都要從Jeff Leek在Simply Stats上發(fā)表了一篇題為 《數(shù)據(jù)量不夠大,別玩深度學(xué)習(xí)》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文開始。作者Jeff Leek在這篇博文中指出,當樣本數(shù)據(jù)集很小時(這種情況在生物信息領(lǐng)域很常見),即使有一
          • 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí)  

          對比深度學(xué)習(xí)十大框架:TensorFlow 并非最好?

          •   2016 年已經(jīng)過去,BEEVA Labs 數(shù)據(jù)分析師 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上發(fā)表了一篇文章,盤點了目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架。為什么要做這一個盤點呢?他寫道:「我常聽到人們談?wù)撋疃葘W(xué)習(xí)——我該從哪里開始呢?TensorFlow 是現(xiàn)在最流行的吧?我聽說 Caffe 很常用,但會不會太難了?在 BEEVA Lab
          • 關(guān)鍵字: TensorFlow  深度學(xué)習(xí)  

          深度學(xué)習(xí)日益成熟 自駕貨車可望率先上路

          • 長程駕駛運輸環(huán)境單純、運輸時間長,很容易因疲勞駕駛影響行車安全。 在這樣的情況之下,最快實現(xiàn)自動駕駛的場域,將會是商用貨車的物流應(yīng)用。
          • 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí)  NVIDIA  

          想從事深度學(xué)習(xí)工作的進來看,經(jīng)典面試問題幫你整理好了

          •   更新幾個面試被問到或者聯(lián)想出來的問題,后面有時間回答  SGD 中 S(stochastic)代表什么  個人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch  監(jiān)督學(xué)習(xí)/遷移學(xué)習(xí)/半監(jiān)督學(xué)習(xí)/弱監(jiān)督學(xué)習(xí)/非監(jiān)督學(xué)習(xí)?  本筆記主要問題來自以下兩個問題,后續(xù)會加上我自己面試過程中遇到的問題。  深度學(xué)習(xí)相關(guān)的職位面試時一般會問什么?會問一些傳統(tǒng)的機器學(xué)習(xí)算法嗎?  如果你是面試官,你怎么去判斷一個面試者的深度學(xué)習(xí)水平?  以下問題來自@Naiyan Wang  C
          • 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí)  CNN  

          NVIDIA挑戰(zhàn)100億美元營收 進擊數(shù)據(jù)中心市場是關(guān)鍵

          •   在一個正常運作的資本主義經(jīng)濟環(huán)境,一家具創(chuàng)新能量的公司會協(xié)助開創(chuàng)新市場,對新技術(shù)或產(chǎn)品開發(fā)大舉投資,因而擊敗競爭對手或?qū)⒅频綁牵闹袆?chuàng)造獲利,這在當前科技產(chǎn)業(yè)中若要找到范本,NVIDIA無疑當之無愧,因NVIDIA不僅協(xié)助開創(chuàng)將加速運算導(dǎo)入全球數(shù)據(jù)中心的新市場,如今也正借此為公司創(chuàng)造獲利,并掌握相當先進的前瞻技術(shù),因而有助NVIDIA在可預(yù)見的未來于這塊市場站穩(wěn)腳步。   根據(jù)The Next Platform網(wǎng)站報導(dǎo),NVIDIA借由在其數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品線中推出Tesla加速器產(chǎn)品線,充分有助該
          • 關(guān)鍵字: NVIDIA  深度學(xué)習(xí)  

          AI Challenger 開賽:國內(nèi)最大規(guī)模深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集上線,ImageNet 冠軍、Kaggle 大賽優(yōu)勝者加入角逐

          •   由創(chuàng)新工場、搜狗和今日頭條聯(lián)合宣布發(fā)起的 AI Challenger 挑戰(zhàn)賽,在今年的比賽時間為 9 月 4 日至 12 月 3 日,每雙周評出周冠軍,每個賽題中效果突出的團隊還將進行答辯,角逐總冠軍。目前,報名者已超過 1000 名,參賽隊伍超過 500 支,其中很多人來自國內(nèi)外 AI 實力強勁的高校、公司和機構(gòu),不乏過去各類比賽的獲獎?wù)?,比?ImageNet 兩項任務(wù)冠軍、天池阿里移動推薦算法大賽冠軍以及 Kaggle 大賽的眾多優(yōu)勝者。   隨著以 30 萬張圖片為基礎(chǔ)的計算機視覺賽道數(shù)據(jù)集
          • 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí)  Kaggle   

          深度學(xué)習(xí)與計算機視覺 看這一篇就夠了

          •   人工智能是人類一個非常美好的夢想,跟星際漫游和長生不老一樣。我們想制造出一種機器,使得它跟人一樣具有一定的對外界事物感知能力,比如看見世界。  在上世紀50年代,數(shù)學(xué)家圖靈提出判斷機器是否具有人工智能的標準:圖靈測試。即把機器放在一個房間,人類測試員在另一個房間,人跟機器聊天,測試員事先不知道另一房間里是人還是機器 。經(jīng)過聊天,如果測試員不能確定跟他聊天的是人還是機器的話,那么圖靈測試就通過了,也就是說這個機器具有與人一樣的感知能力。  但是從圖靈測試提出來開始到本世紀初,50多年時間有無數(shù)
          • 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí)  計算機視覺   

          微軟推深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)Project Brainwave:面向?qū)崟r人工智能應(yīng)用

          •   Project Brainwave是微軟的一套深度學(xué)習(xí)加速平臺,主要面向?qū)崟r人工智能應(yīng)用。其在基于云端的深度學(xué)習(xí)模型的性能和擴展性上實現(xiàn)了一項重大的飛躍。        這并不是我們首次聽到它的名字,因為微軟去年時就曾多次提及。在Hot Chips 2017大會上,微軟披露了Project Brainwave的更多實質(zhì)性細節(jié)。微軟解釋了近年為Project Brainwave平臺推出的FPGA(現(xiàn)場課編程門陣列)基礎(chǔ)設(shè)施、并結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元。如果說過去幾十年的主題是開發(fā)通用C
          • 關(guān)鍵字: 微軟  深度學(xué)習(xí)  

          Gartner發(fā)布2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線 提出未來十年驅(qū)動數(shù)字化業(yè)務(wù)的三大趨勢

          •   全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies),其中包含的各類新興科技技術(shù)揭示出未來五到十年內(nèi)可以幫助各企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代中生存并繁榮發(fā)展的三大顯著趨勢?! ∵@三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數(shù)字平臺(digital plat
          • 關(guān)鍵字: 機器學(xué)習(xí)  深度學(xué)習(xí)  

          基于深度學(xué)習(xí)的無人機識別算法研究

          •   摘 要: 無人機的廣泛運用,在給人們帶來便利的同時,也引發(fā)了不良影響。比如,無人機飛入禁飛區(qū)引發(fā)安全問題,由于不正當?shù)氖褂们址腹竦碾[私等,因此需要構(gòu)建一個無人機警察系統(tǒng),對無人機實施監(jiān)控,遏制亂飛現(xiàn)象。采用傳統(tǒng)的識別方法,靈活性不足,精度也不夠高。為此提出一種基于深度學(xué)習(xí)的無人機識別算法,通過訓(xùn)練一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò),得出一個高效的識別模型,實現(xiàn)無人機和非無人機間的分類。模型的測試結(jié)果表明,該方法具有較高的識別率?! £P(guān)鍵詞: 深度學(xué)習(xí);無人機;視
          • 關(guān)鍵字: 深度學(xué)習(xí)  無人機  

          IBM深度學(xué)習(xí)演算法新突破 大幅縮短培訓(xùn)時間

          •   IBM Research宣布深度學(xué)習(xí)演算法出現(xiàn)新的突破,IBM新的分布式深度學(xué)習(xí)(DDL)軟件讓每個添加的處理器之間實現(xiàn)線性加速比(linear speedup),該開發(fā)旨在為添加到IBM DDL演算法的每個服務(wù)器實現(xiàn)類似的加速效能。   據(jù)EETimes報導(dǎo),IBM加速認知基礎(chǔ)設(shè)施部門主管Hillman Hunter認為,研究目標是將深度學(xué)習(xí)培訓(xùn)的等待時間從幾天或幾小時,縮短到幾分鐘或幾秒鐘。   Hunter發(fā)文描述這項開發(fā)成果,是最受歡迎的深度學(xué)習(xí)框架擴展到服務(wù)器中的多個GPU,而不是使用G
          • 關(guān)鍵字: IBM  深度學(xué)習(xí)  

          吳恩達創(chuàng)建deeplearning.ai講授AI課程 ,向全世界普及深度學(xué)習(xí)知識

          •   近日,前百度首席科學(xué)家吳恩達在其Twitter上發(fā)布重磅消息稱,deeplearning.ai課程正式登錄Cousera。此外,吳恩達還同時在Medium發(fā)布博文介紹了這套課程。   此消息意味著,從百度離職后,吳恩達所創(chuàng)立deeplearning.ai一直專注于深度學(xué)習(xí)入門課程的開發(fā)。吳恩達表示,deeplearning.ai立志于擴散AI知識,向全世界普及深度學(xué)習(xí)知識。   該套課程一共五門,組成了Cousera上的全新深度學(xué)習(xí)專業(yè)(specialization)。用戶可通過該課程學(xué)習(xí)到深度學(xué)
          • 關(guān)鍵字: AI  深度學(xué)習(xí)  

          AI芯片飛速發(fā)展 算法也需不斷優(yōu)化

          • 有許多公司已經(jīng)認識到了AI所具有的巨大潛力,還研發(fā)出了強大的芯片,以期獲得AI的廣泛應(yīng)用。
          • 關(guān)鍵字: AI  深度學(xué)習(xí)  

          IBM聲稱深度學(xué)習(xí)取得重大突破 大幅降低處理時間

          •   IBM一直在努力促使計算機變得更智能化、更人性化。本周該公司宣布,已經(jīng)開發(fā)出一種技術(shù),可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結(jié)論的時間。   IBM使用的“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)是人工智能(AI)的一個分支,可模仿人腦的工作原理。它也是微軟、Facebook、亞馬遜和谷歌的重大關(guān)注焦點。   IBM的目標是將深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)消化數(shù)據(jù)所需要的時間從數(shù)天縮短到數(shù)小時。IBM研究所的IBM研究員和系統(tǒng)加速及記憶主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)說,這些改進可以幫助放射
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          深度學(xué)習(xí)介紹

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