電子發(fā)燒友App
編輯：黃飛
?
深度解析可擴(kuò)展且保密的深度學(xué)習(xí)
- 深度學(xué)習(xí)(119798)
相關(guān)推薦
深度學(xué)習(xí)的硬件架構(gòu)解析
深度學(xué)習(xí)在這十年，甚至是未來(lái)幾十年內(nèi)都有可能是最熱門(mén)的話題。雖然深度學(xué)習(xí)已是廣為人知了，但它并不僅僅包含數(shù)學(xué)、建模、學(xué)習(xí)和優(yōu)化。算法必須在優(yōu)化后的硬件上運(yùn)行，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">學(xué)習(xí)成千上萬(wàn)的數(shù)據(jù)可能需要長(zhǎng)達(dá)幾周的時(shí)間。因此，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)亟需更快、更高效的硬件。接下來(lái)，讓我們重點(diǎn)來(lái)看深度學(xué)習(xí)的硬件架構(gòu)。
2016-11-18 16:00:37
5544
5544深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分享：CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)之-ResNet
，老生常談，不多說(shuō) resnet 解決了這個(gè)問(wèn)題，并且將網(wǎng)絡(luò)深度擴(kuò)展到了最多152層。怎么解決的呢？ 殘差學(xué)習(xí) 結(jié)構(gòu)如圖 在普通的卷積過(guò)程中加入了一個(gè)x的恒等映射（identity mapping） 專家
2022-10-12 09:54:42685
685
由“淺”變“深”的深度學(xué)習(xí)發(fā)展之路
深度學(xué)習(xí)的核心就是"深度" ，從實(shí)現(xiàn)上深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一種包括多個(gè)隱含層的多層感知機(jī)，它通過(guò)組合低層特征，形成更為抽象的高層表示，用以描述被識(shí)別對(duì)象的高級(jí)屬性類別或特征，深度學(xué)習(xí)的“深”就是指層數(shù)多。
2022-11-11 10:09:45647
647一文詳解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別
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
1181
2017全國(guó)深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用大會(huì)
` 深度學(xué)習(xí)不但使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)眾多的應(yīng)用，而且拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍，并使得機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?。其?yīng)用領(lǐng)域正在加速滲透到很多領(lǐng)域，也催生了深度學(xué)習(xí)與其它應(yīng)用技術(shù)的加速融合，為提升一線
2017-03-22 17:16:00
深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)
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
深度學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(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(guò)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?；逎y懂的概念，略微有些難以
2018-07-04 16:07:53
深度學(xué)習(xí)介紹
在未來(lái)的某個(gè)時(shí)候，人們必定能夠相對(duì)自如地運(yùn)用人工智能，安全地駕車出行。這個(gè)時(shí)刻何時(shí)到來(lái)我無(wú)法預(yù)見(jiàn)；但我相信，彼時(shí)“智能”會(huì)顯現(xiàn)出更“切實(shí)”的意義。與此同時(shí)，通過(guò)深度學(xué)習(xí)方法，人工智能的實(shí)際應(yīng)用能夠在
2022-11-11 07:55:50
深度學(xué)習(xí)入門(mén)之基于python的理論與實(shí)現(xiàn)
深度學(xué)習(xí)入門(mén)-基于python的理論與實(shí)現(xiàn)(2)
2020-06-19 11:22:23
深度學(xué)習(xí)在汽車中的應(yīng)用
運(yùn)行的深度學(xué)習(xí)/基于CNN的應(yīng)用程序，以在高效的嵌入式平臺(tái)上提供極具吸引力的高級(jí)駕駛輔助系統(tǒng)（ADAS）功能。圖 3：TIDL框架（TI器件轉(zhuǎn)換器和深度學(xué)習(xí)庫(kù)）TIDL框架為軟件可擴(kuò)展性提供快速
2019-03-13 06:45:03
深度學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)和健康管理中的應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)在預(yù)測(cè)和健康管理中的應(yīng)用綜述摘要深度學(xué)習(xí)對(duì)預(yù)測(cè)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(dòng)化的功能學(xué)習(xí)能力以及解決復(fù)雜問(wèn)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)存在哪些問(wèn)題？
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
深度學(xué)習(xí)技術(shù)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用
時(shí)間安排大綱具體內(nèi)容實(shí)操案例三天關(guān)鍵點(diǎn)1.強(qiáng)化學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程2.馬爾可夫決策過(guò)程3.動(dòng)態(tài)規(guī)劃4.無(wú)模型預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)5.無(wú)模型控制學(xué)習(xí)6.價(jià)值函數(shù)逼近7.策略梯度方法8.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)-DQN算法系列9.
2022-04-21 14:57:39
深度學(xué)習(xí)是什么
創(chuàng)客們的最酷“玩具” 智能無(wú)人機(jī)、自主機(jī)器人、智能攝像機(jī)、自動(dòng)駕駛……今年最令硬件創(chuàng)客們著迷的詞匯，想必就是這些一線“網(wǎng)紅”了。而這些網(wǎng)紅的背后，幾乎都和計(jì)算機(jī)視覺(jué)與深度學(xué)習(xí)密切相關(guān)?！ ?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)
2021-07-19 06:17:28
深度學(xué)習(xí)模型是如何創(chuàng)建的？
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
深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)
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
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺(jué)實(shí)踐
解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺(jué)實(shí)踐
2020-06-14 22:21:12
AUTOSAR架構(gòu)深度解析 精選資料分享
AUTOSAR架構(gòu)深度解析本文轉(zhuǎn)載于：AUTOSAR架構(gòu)深度解析AUTOSAR的分層式設(shè)計(jì)，用于支持完整的軟件和硬件模塊的獨(dú)立性(Independence)，中間RTE(Runtime Environment)作為虛擬功能...
2021-07-28 07:02:13
AUTOSAR架構(gòu)深度解析 精選資料推薦
AUTOSAR架構(gòu)深度解析本文轉(zhuǎn)載于：AUTOSAR架構(gòu)深度解析目錄AUTOSAR架構(gòu)深度解析AUTOSAR分層結(jié)構(gòu)及應(yīng)用軟件層功能應(yīng)用軟件層虛擬功能總線VFB及運(yùn)行環(huán)境RTE基礎(chǔ)軟件層(BSW)層
2021-07-28 07:40:15
C語(yǔ)言深度解析
C語(yǔ)言深度解析，本資料來(lái)源于網(wǎng)絡(luò)，對(duì)C語(yǔ)言的學(xué)習(xí)有很大的幫助，有著較為深刻的解析，可能會(huì)對(duì)讀者有一定的幫助。
2023-09-28 07:00:01
Nanopi深度學(xué)習(xí)之路(1)深度學(xué)習(xí)框架分析
，高度模塊化，可擴(kuò)展性）。 ? 同時(shí)支持卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以及兩者的組合。? 在 CPU 和 GPU 上無(wú)縫運(yùn)行。--摘自《Keras：基于-Python-的深度學(xué)習(xí)庫(kù)》
2018-06-04 22:32:12
Zstack中串口操作的深度解析(一)
本帖最后由 eehome 于 2013-1-5 10:06 編輯
Zstack中串口操作的深度解析(一)歡迎研究ZigBee的朋友和我交流。。。
2012-08-12 21:11:29
java經(jīng)典面試題深度解析
免費(fèi)視頻教程：java經(jīng)典面試題深度解析對(duì)于很多初學(xué)者來(lái)說(shuō)，學(xué)好java在后期面試的階段都沒(méi)什么經(jīng)驗(yàn)，為了讓大家更好的了解面試相關(guān)知識(shí)，今天在這里給大家分享了一個(gè)java經(jīng)典面試題深度解析的免費(fèi)視頻
2017-06-20 15:16:08
labview實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，還在用python？
算法。其編程特點(diǎn)是上手快，開(kāi)發(fā)效率高，兼容性強(qiáng)，能快速調(diào)用c++，c#等平臺(tái)的dll類庫(kù)。如何將labview與深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái)，來(lái)解決視覺(jué)行業(yè)越來(lái)越復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景所遇到的困難。下面以開(kāi)關(guān)面板為例講解
2020-07-23 20:33:10
【HarmonyOS HiSpark AI Camera】基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)
項(xiàng)目名稱：基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)試用計(jì)劃：嘗試在硬件平臺(tái)實(shí)現(xiàn)對(duì)Yolo卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的加速運(yùn)算，期望提出的方法能夠使目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)更便捷，運(yùn)用領(lǐng)域更廣泛。針對(duì)課題的研究一是研究基于開(kāi)發(fā)板低功耗
2020-09-25 10:11:49
【NanoPi K1 Plus試用體驗(yàn)】搭建深度學(xué)習(xí)框架
，使其更緊湊和更易debug，并提供了擴(kuò)展的便利性。 課程內(nèi)容基本上是以代碼編程為主，也會(huì)有少量的深度學(xué)習(xí)理論內(nèi)容。課程會(huì)一步一步從Keras環(huán)境安裝開(kāi)始講解，并從最基礎(chǔ)的Keras實(shí)現(xiàn)線性回歸
2018-07-17 11:40:31
【米爾FZ3深度學(xué)習(xí)計(jì)算卡試用體驗(yàn)】AI系統(tǒng)基礎(chǔ)上擴(kuò)展接口
，但是該接口會(huì)打印很多提示信息，主要是用于console使用，因此不適合作為交互接口，另外還可以擴(kuò)展其余例如IIC、SPI、PCIE等接口使用，因此FZ3深度學(xué)習(xí)板將這些接口空出大大增強(qiáng)了該板卡的可擴(kuò)展性和實(shí)際生產(chǎn)需求性。
2020-12-29 09:58:07
【米爾FZ3深度學(xué)習(xí)計(jì)算卡試用體驗(yàn)】FZ3深度學(xué)習(xí)計(jì)算卡總結(jié)篇
、IIC、SPI等接口的驅(qū)動(dòng)和應(yīng)用程序，完全足夠自己的開(kāi)發(fā)，因此該板卡在靈活性上應(yīng)該是其他類型的深度學(xué)習(xí)板卡無(wú)法相比的。本次試用的項(xiàng)目就是利用了這些擴(kuò)展IO，甚至可以根據(jù)自己的需求任意修改，只需要外圍
2021-01-10 14:39:17
【詳解】FPGA：深度學(xué)習(xí)的未來(lái)？
基于FPGA的數(shù)據(jù)中心CNN算法加速（Ovtcharov et al.）4. 未來(lái)展望深度學(xué)習(xí)的未來(lái)不管是就FPGA還是總體而言，主要取決于可擴(kuò)展性。要讓這些技術(shù)成功解決未來(lái)的問(wèn)題，必須要拓展到能夠支持
2018-08-13 09:33:30
為什么說(shuō)FPGA是機(jī)器深度學(xué)習(xí)的未來(lái)？
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
什么是深度學(xué)習(xí)？使用FPGA進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的好處？
方便的進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用。然而，深度學(xué)習(xí)仍然主要使用 GPU 和 CPU 完成。因此，在這里我們將仔細(xì)研究使用 FPGA 進(jìn)行深度學(xué)習(xí)推理的好處。可構(gòu)建低功耗、節(jié)省空間的系統(tǒng)FPGA 的計(jì)算并行度不如
2023-02-17 16:56:59
關(guān)于ASK調(diào)制深度的問(wèn)題？
現(xiàn)在我想用ASK對(duì)信號(hào)進(jìn)行調(diào)制，我想要的效果是當(dāng)調(diào)制數(shù)據(jù)“0”的時(shí)候通過(guò)調(diào)制深度讓波形接近于0但不為0，可ASK的vi里面沒(méi)有調(diào)制深度的接口，不知道有沒(méi)有熟悉的人知道該怎么弄？
2016-06-27 09:52:24
功能安全---AUTOSAR架構(gòu)深度解析 精選資料分享
AUTOSAR架構(gòu)深度解析本文轉(zhuǎn)載于：AUTOSAR架構(gòu)深度解析AUTOSAR的分層式設(shè)計(jì)，用于支持完整的軟件和硬件模塊的獨(dú)立性(Independence)，中間RTE(Runtime
2021-07-23 08:34:18
基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)的研究方法
ABSTRACT1.基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)的研究方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和全面的概述2.回顧這些方法在各個(gè)領(lǐng)域這個(gè)中的應(yīng)用情況，并評(píng)估他們的有效性。3.根據(jù)基本假設(shè)和采用的方法將最先進(jìn)的深度異常檢測(cè)技術(shù)分為
2021-07-12 06:36:22
基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)的研究方法
異常檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)研究綜述原文：arXiv:1901.03407摘要異常檢測(cè)是一個(gè)重要的問(wèn)題，在不同的研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域都得到了很好的研究。本文的研究目的有兩個(gè)：首先，我們對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)
2021-07-12 07:10:19
如何使用MATLAB幫助相關(guān)人員執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)
MATLAB支持的模型有哪些呢？如何使用MATLAB幫助相關(guān)人員執(zhí)行深度學(xué)習(xí)任務(wù)呢？
2021-11-22 07:48:19
計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用深度學(xué)習(xí)
怎樣從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法過(guò)渡到深度學(xué)習(xí)？
2021-10-14 06:51:23
NVIDIA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)
為幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開(kāi)發(fā)人員充分利用深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的機(jī)遇，NVIDIA為其深度學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)發(fā)布了三項(xiàng)重大更新，它們分別是NVIDIA DIGITS 4、CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)(cuDNN)5.1和全新的GPU推理引擎(GIE)?！ ?
NVIDIA深度學(xué)習(xí)軟件平臺(tái)推三項(xiàng)重大更新
2016-08-06 15:00:261806
1806如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)
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
1720
模型驅(qū)動(dòng)深度學(xué)習(xí)的標(biāo)準(zhǔn)流程與學(xué)習(xí)方法解析
模型驅(qū)動(dòng)的深度學(xué)習(xí)方法近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)在人工智能領(lǐng)域一系列困難問(wèn)題上取得了突破性成功應(yīng)用。
2018-01-24 11:30:134608
4608
深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)深度的不同之處 淺談深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和調(diào)參
近年來(lái)，深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)中比較火的一種方法出現(xiàn)在我們面前，但是和非深度學(xué)習(xí)的機(jī)器學(xué)習(xí)相比（我將深度學(xué)習(xí)歸于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)域內(nèi)），還存在著幾點(diǎn)很大的不同，具體來(lái)說(shuō)，有以下幾點(diǎn).
2018-05-02 10:30:004135
4135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(guò)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 14:36:16
16
16零基礎(chǔ)入行深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)到底有多熱，這里我就不再?gòu)?qiáng)調(diào)了，也因此有很多人關(guān)心這樣的幾個(gè)問(wèn)題，“適不適合轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)）”，“怎么樣轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)（機(jī)器學(xué)習(xí)）”，“轉(zhuǎn)行深度學(xué)習(xí)需要哪些入門(mén)材料？”等等。
2018-10-19 14:07:192467
2467在可擴(kuò)展的分布式深度學(xué)習(xí)中使用Python
學(xué)習(xí)使用neon?在本地實(shí)施深度學(xué)習(xí)模型
2018-11-05 06:46:002227
2227FPGA在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的應(yīng)用
本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA，指出有哪些趨勢(shì)和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配，并激發(fā)對(duì)FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。
2019-06-28 17:31:466529
6529人工智能之深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL的解析
深度學(xué)習(xí)DL是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種基于對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行表征學(xué)習(xí)的方法。深度學(xué)習(xí)DL有監(jiān)督和非監(jiān)督之分，都已經(jīng)得到廣泛的研究和應(yīng)用。
2020-01-24 10:46:004734
4734深度學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用涌現(xiàn)的背后，是各種各樣的深度學(xué)習(xí)工具和框架
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
2477機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？
深度學(xué)習(xí)算法現(xiàn)在是圖像處理軟件庫(kù)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(wàn)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(jué)和深度學(xué)習(xí)中，人類視覺(jué)的力量和對(duì)視
2021-03-12 16:11:007763
7763
結(jié)合基擴(kuò)展模型和深度學(xué)習(xí)的信道估計(jì)方法
結(jié)合基擴(kuò)展模型和深度學(xué)習(xí)的信道估計(jì)方法
2021-06-30 10:43:3962
62什么是深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）？深度學(xué)習(xí)的工作原理詳解
? 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)需引入人類領(lǐng)域的知識(shí)。深度
2022-04-01 10:34:108694
8694APACHE MXNET深度學(xué)習(xí)框架的概念、工作原理及用例
Apache MXNet 是一個(gè)靈活且可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)框架，支持多種深度學(xué)習(xí)模型、編程語(yǔ)言，并且有一個(gè)開(kāi)發(fā)接口，因其易用性而受到高度重視。
2022-06-17 09:23:211693
1693深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)分享
深度學(xué)習(xí)也為其他科學(xué)做出了貢獻(xiàn)。用于對(duì)象識(shí)別的現(xiàn)代卷積網(wǎng)絡(luò)為神經(jīng)科學(xué)家們提供了可以研究的視覺(jué)處理模型（DiCarlo,2013）。深度學(xué)習(xí)也為處理海量數(shù)據(jù)以及在科學(xué)領(lǐng)域作出有效的預(yù)測(cè)提供了非常
2022-09-05 10:30:121
1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
2023-01-14 23:34:43588
588
從FPGA說(shuō)起的深度學(xué)習(xí)
這是新的系列教程，在本教程中，我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù)，深度學(xué)習(xí)是近年來(lái)人工智能領(lǐng)域的熱門(mén)話題。
2023-03-03 09:52:131090
1090為什么深度學(xué)習(xí)是非參數(shù)的？
今天我想要與大家分享的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式，以及深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同之處。
2023-05-25 15:13:54268
268
智造之眼丨深度學(xué)習(xí)應(yīng)用
智造之眼?科學(xué)設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)各應(yīng)用流程，在盡量簡(jiǎn)化前期準(zhǔn)備工作的基礎(chǔ)上為客戶提供穩(wěn)定且準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)解決方案。
2023-05-04 16:55:52424
424
AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別及應(yīng)用
深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來(lái)說(shuō)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多，而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27296
296
深度學(xué)習(xí)基本概念
深度學(xué)習(xí)基本概念? 深度學(xué)習(xí)是人工智能（AI）領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，它模仿人類神經(jīng)系統(tǒng)的工作方式，使用大量數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，從而實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化的模式識(shí)別和決策。在科技發(fā)展的今天，深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了計(jì)算機(jī)
2023-08-17 16:02:49982
982深度學(xué)習(xí)的七種策略
深度學(xué)習(xí)的七種策略 深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了人工智能領(lǐng)域的熱門(mén)話題，它能夠幫助人們更好地理解和處理自然語(yǔ)言、圖形圖像、語(yǔ)音等各種數(shù)據(jù)。然而，要想獲得最好的效果，只是使用深度學(xué)習(xí)技術(shù)不夠。要獲得最好的結(jié)果
2023-08-17 16:02:531167
1167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
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
6010深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域
深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域? 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種子集，由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。它是一種自動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)，可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高層次的抽象模型，以進(jìn)行推斷和預(yù)測(cè)。深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理
2023-08-17 16:02:59995
995什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用
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(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)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041305
1305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(kāi)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(dòng)編寫(xiě)代碼相比，深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開(kāi)發(fā)和調(diào)試的時(shí)間和精力，并提
2023-08-17 16:03:091589
1589深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么
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(lái)模擬人類的學(xué)習(xí)過(guò)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 16:10:571072
1072深度學(xué)習(xí)框架對(duì)照表
的深度學(xué)習(xí)框架，并對(duì)它們進(jìn)行對(duì)比。 1. TensorFlow TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊(duì)開(kāi)發(fā)的一款深度學(xué)習(xí)框架，目前是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最常用的框架之一。 TensorFlow 主要的優(yōu)勢(shì)是其可擴(kuò)展性和豐富的社區(qū)支持，擁有非常強(qiáng)大的計(jì)算圖優(yōu)化、自動(dòng)微分
2023-08-17 16:11:13458
458深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)
深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù) 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)能夠幫助機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能開(kāi)發(fā)人員輕松進(jìn)行模型訓(xùn)練、優(yōu)化及評(píng)估的軟件庫(kù)。深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)則是需要使用深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用程序必不可少的技術(shù)，通過(guò)連接技術(shù)
2023-08-17 16:11:16443
443深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹
深度學(xué)習(xí)cntk框架介紹? 深度學(xué)習(xí)是最近幾年來(lái)非常熱門(mén)的話題，它正在徹底改變我們生活和工作的方式。隨著越來(lái)越多的創(chuàng)新和發(fā)展，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用范圍正在大大擴(kuò)展。而對(duì)于深度學(xué)習(xí)這個(gè)領(lǐng)域來(lái)說(shuō)
2023-08-17 16:11:23881
881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)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(lái)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
2023-08-17 16:11:26638
638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
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(lái)越多的人開(kāi)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(lái)越復(fù)雜，需要更大的計(jì)算能力才能運(yùn)行
2023-08-17 16:11:29489
489深度學(xué)習(xí)的由來(lái) 深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法有哪些
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
303
深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)
一、引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在語(yǔ)音識(shí)別領(lǐng)域的應(yīng)用也日益廣泛。深度學(xué)習(xí)技術(shù)可以有效地提高語(yǔ)音識(shí)別的精度和效率，并且被廣泛應(yīng)用于各種應(yīng)用場(chǎng)景。本文將探討深度學(xué)習(xí)在語(yǔ)音識(shí)別中的應(yīng)用及所面臨
2023-10-10 18:14:53449
449GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用與優(yōu)勢(shì)
人工智能的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其重要分支，正在推動(dòng)著諸多領(lǐng)域的創(chuàng)新。在這個(gè)過(guò)程中，GPU扮演著不可或缺的角色。就像超級(jí)英雄電影中的主角一樣，GPU在深度學(xué)習(xí)中擁有舉足輕重的地位。那么，GPU在深度
2023-12-06 08:27:37610
610
工商網(wǎng)監(jiān)
評(píng)論