科普：深度學(xué)習(xí)真的那么難嗎？

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。

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。

人工智慧隸屬于大範(fàn)疇，包含了機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning） 與深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）。如下圖所示，我們最興趣的深度學(xué)習(xí)則是規(guī)範(fàn)于機(jī)器學(xué)習(xí)之中的一項(xiàng)分支，而以下段落將簡單介紹機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的差異。

摘要：自然語言理解和機(jī)器翻譯被認(rèn)為是人工智能的核心難題之一，那么什么是自然語言理解?其研究現(xiàn)狀、挑戰(zhàn)和未來的發(fā)展方向是什么?近兩三年來，深度學(xué)習(xí)技術(shù)使很多人工智能問題的準(zhǔn)確率得到顯著提升，那么深度學(xué)習(xí)

為何狠下心來學(xué)習(xí)那么難。。。。靜心為何這么難呢

一、入門總結(jié)　　1.1為什么要把時(shí)間花在“猶豫”上?　　每當(dāng)我們在入門之前(ARm是這樣，DsP也一樣)，總會(huì)有很多疑問，會(huì)有很多顧慮。我們渴望知道學(xué)習(xí)Stm32前景如何?需要啥基礎(chǔ)?難不難?適

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

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

深度學(xué)習(xí)中的IoU概念理解

深度學(xué)習(xí)中的圖片增強(qiáng)

在未來的某個(gè)時(shí)候，人們必定能夠相對自如地運(yùn)用人工智能，安全地駕車出行。這個(gè)時(shí)刻何時(shí)到來我無法預(yù)見；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)，通過深度學(xué)習(xí)方法，人工智能的實(shí)際應(yīng)用能夠在

未來的某個(gè)時(shí)候，人們必定能夠相對自如地運(yùn)用人工智能，安全地駕車出行。這個(gè)時(shí)刻何時(shí)到來我無法預(yù)見；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)，通過深度學(xué)習(xí)方法，人工智能的實(shí)際應(yīng)用能夠在汽車

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(dòng)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

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)存在哪些問題？

創(chuàng)客們的最酷“玩具”　　智能無人機(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)

CPU優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架和函數(shù)庫機(jī)器學(xué)***器

具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。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)測預(yù)警。這些AI

深度學(xué)習(xí)如何改進(jìn)（一）

深度學(xué)習(xí)進(jìn)程

筆記一天搞懂深度學(xué)習(xí)

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

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，開發(fā)板試用活動(dòng)中有【NanoPi K1 Plus試用】的申請，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

算法工程師修仙之路：Python深度學(xué)習(xí)（八）

VR防艾教育模擬系統(tǒng)里，體驗(yàn)者站在半開放式的模擬血管內(nèi)，學(xué)習(xí)與艾滋病相關(guān)的常見科普知識(shí)問答。 科普體驗(yàn)完以后，我們設(shè)置了一個(gè)“VR抗艾小游戲”互動(dòng)環(huán)節(jié)，寓教于樂，讓學(xué)習(xí)印象更深刻。? 適用群體

模擬系統(tǒng)里，體驗(yàn)者站在半開放式的模擬血管內(nèi)，學(xué)習(xí)與艾滋病相關(guān)的常見科普知識(shí)問答。科普體驗(yàn)完以后，我們設(shè)置了一個(gè)“VR抗艾小游戲”互動(dòng)環(huán)節(jié)，寓教于樂，讓學(xué)習(xí)印象更深刻。適用群體：***相關(guān)衛(wèi)生職能機(jī)構(gòu)

什么是阻抗？ 在具有電阻、電感和電容的電路里，對電路中的電流所起的阻礙作用叫做阻抗。 什么是阻抗匹配？ 阻抗匹配是指信號(hào)源或者傳輸線跟負(fù)載之間達(dá)到一種適合的搭配；阻抗匹配主要有兩點(diǎn)作用，調(diào)整負(fù)載功率和抑制信號(hào)反射。 影響阻抗的因素 相對于阻抗變化的關(guān)系（其中一個(gè)參數(shù)變化，假設(shè)其余條件不變），影響阻抗因素如下： 1、阻抗線寬 阻抗線寬與阻抗成反比，線寬越細(xì)，阻抗越大，線寬越粗，阻抗越低。 2、介質(zhì)厚度 介質(zhì)厚度與阻抗成正比，介質(zhì)越厚，阻抗越大，介質(zhì)越薄，阻抗越低。 3、阻抗介電常數(shù) 介電常數(shù)與阻抗成反比，介電常數(shù)越高，阻抗越小，介電常數(shù)越低，阻抗越大。 4、防焊厚度 防焊厚度與阻抗成反比，在一定厚度范圍內(nèi)，防焊厚度越厚，阻抗越低，防焊厚度越薄，阻抗越大。 5、銅箔厚度 銅箔厚度與阻抗成反比，銅厚越厚，阻抗越低，銅厚越薄，阻抗越大。 6、差動(dòng)阻抗 間距與阻抗成正比，間距越大，阻抗越大，其余影響因素則與特性阻抗相同。 7、共面阻抗 阻抗線距導(dǎo)體的間距與阻抗成正比，間距越大，阻抗越大，其它影響因素則與特性阻抗相同。 阻抗計(jì)算神器驗(yàn)證影響因素 1、疊層圖制作 這里推薦一款免費(fèi)的國產(chǎn)工具：華秋DFM軟件，它可以自動(dòng)生成疊層圖，也可以手動(dòng)填寫層數(shù)、板厚、銅厚，用疊層圖的介質(zhì)厚度匹配阻抗。 如需調(diào)整疊層結(jié)構(gòu)，軟件里面有自帶板材、半固化片及銅箔的庫，可根據(jù)需要自行選擇。在疊層結(jié)構(gòu)需要更改的參數(shù)位置，點(diǎn)擊右鍵添加、替換或刪除。彈出的窗口是軟件自帶的物料庫，芯板、光板、PP、銅箔可供選擇。 2、介質(zhì)厚度變化對阻抗的影響 疊層結(jié)構(gòu)的參數(shù)要保證正確性，半固化片、板材及銅厚參數(shù)不可出錯(cuò)，若板材及半固化片厚度用錯(cuò)，即便是總板厚能夠達(dá)到，疊層結(jié)構(gòu)不對稱生產(chǎn)的成品板子，也會(huì)導(dǎo)致板翹無法使用，計(jì)算阻抗時(shí)，介質(zhì)厚度如果跟實(shí)際生產(chǎn)有差異，會(huì)導(dǎo)致阻抗值偏大或者偏小，超出要求的公差。 3、銅箔厚度變化對阻抗的影響 疊層結(jié)構(gòu)的銅厚一定選擇準(zhǔn)確，如果銅厚錯(cuò)誤，會(huì)導(dǎo)致差分阻抗相差20ohm左右，單端阻抗相差10ohm左右，因此而達(dá)不到實(shí)際設(shè)計(jì)要求的阻抗值。例如：要求銅厚1oz，制作疊層是0.5oz，生產(chǎn)按照疊層生產(chǎn)板子，會(huì)導(dǎo)致成品銅厚不夠，線寬載流不夠，導(dǎo)致產(chǎn)品燒板報(bào)廢。 4、參考屏蔽層變化對阻抗的影響 計(jì)算阻抗時(shí)，模板不能選錯(cuò)，需要根據(jù)實(shí)際設(shè)計(jì)選擇模板，比如單端共面阻抗，直接使用單端模板，阻抗會(huì)相差10ohm左右，導(dǎo)致阻抗超公差，如果是隔層參考的，沒有使用隔層參考的模板，阻抗會(huì)相差幾十個(gè)ohm，導(dǎo)致板子直接報(bào)廢。 5、阻抗模板參數(shù) 以下基于華秋的工藝制造說明： H1：半固化片的介質(zhì)厚度，要填寫殘銅留膠后的介質(zhì)厚度。 Erl：華秋的板材常規(guī)是4.2，如果是特殊板材要填寫板材的介電常數(shù)。 W2：線面寬度在線底寬度W1-0.5mil。 T1：內(nèi)層H/Hoz，銅厚按0.6mil計(jì)算，內(nèi)層1/1oz，銅厚按1.2mil計(jì)算，外層成品銅厚1/1oz，銅厚按1.4mil計(jì)算，外層成品銅厚2/2oz，銅厚按2.4mil計(jì)算。 C1：基材上的阻焊厚度0.8mil。 C2：銅面上的阻焊厚度0.5mil。 C3：差分阻抗線之間的阻焊厚度0.8mil。 CEr：阻焊的介電常數(shù)3.5mil。 殘銅率默認(rèn)是70%，如默認(rèn)的參數(shù)需要調(diào)整，可以在參數(shù)配置里面填寫修改，保存即可。 使用阻抗計(jì)算神器高效生產(chǎn) 1、文件預(yù)審 1）接收客戶文件后，進(jìn)行文件預(yù)審。檢查客戶文件里面的阻抗線對應(yīng)的阻抗控制要求參數(shù)是否一致，如發(fā)現(xiàn)不一致的阻抗異常，需要提出異常給客戶確認(rèn)，比如第一層阻抗控制要求6/6/6mil的差分阻抗線，然而在Gerber文件第一層找不到對應(yīng)的阻抗線，對于此異常需要與客戶確認(rèn)，并提出建議：①是否忽略阻抗控制要求；②阻抗線跟控制要求是否有偏差，并說明實(shí)際的gerber的阻抗線。 2）核對gerber文件里面的疊層結(jié)構(gòu)，檢查板厚、銅厚、半固化片的參數(shù)是否能夠?qū)?yīng)華秋DFM里面的物料庫。如疊層結(jié)構(gòu)的芯板厚度在DFM里面找不到，則需要與客戶確認(rèn)，建議更改板厚調(diào)整疊層結(jié)構(gòu)。 3）預(yù)審阻抗線對應(yīng)的控制要求是否滿足，例如：同層的阻抗線控制要求一樣，介質(zhì)厚度一樣，線寬不一樣，導(dǎo)致兩組阻抗線只能控制一組，此時(shí)需要客戶確認(rèn)，阻抗同層、同介質(zhì)厚度的阻抗下是否能夠統(tǒng)一。 2、阻抗線挑選及調(diào)整 1）首先需要按照客戶提高的阻抗控制要求，去挑選板內(nèi)對應(yīng)的阻抗線，挑選阻抗線時(shí)需注意，寧可多選卻不可漏選阻抗線。 2）把挑選的阻抗線移到另外一層，待阻抗計(jì)算完畢，按照計(jì)算的結(jié)果調(diào)整阻抗線，阻抗線按照生產(chǎn)制成能力補(bǔ)償后，再移回板內(nèi)正常制作出生產(chǎn)所需的工具菲林。 3、匹配疊層結(jié)構(gòu) 1）按照客戶要求的疊層厚度及所用的物料參數(shù)制作疊層圖，計(jì)算阻抗線時(shí)，華秋DFM自動(dòng)讀取疊層圖里面的參數(shù)，使用疊層圖里面的介質(zhì)厚度，計(jì)算線寬線距所需要的介質(zhì)厚度。 2）疊層圖的參數(shù)一定要正確，結(jié)構(gòu)要對稱，如果參數(shù)錯(cuò)誤，會(huì)導(dǎo)致阻抗偏差很大，疊層不對稱會(huì)導(dǎo)致無法生產(chǎn)。 3）輸入每層的銅面積，華秋DFM可以自動(dòng)計(jì)算無銅區(qū)域的填膠量，精確計(jì)算阻抗及成品板厚的總厚度。 4、線寬線距計(jì)算阻抗值 選擇阻抗層，找到阻抗對應(yīng)的模板，再輸入原始線寬線距，如參考層特別，如隔層參考，需要手動(dòng)選擇參考層，參數(shù)輸入完畢后，點(diǎn)擊全部計(jì)算，計(jì)算結(jié)果為綠色則計(jì)算正確，為紅色則需要調(diào)整線寬線距或者介質(zhì)厚度。右上角可以更改單位，mil/mm，左下角則可以添加多組阻抗。 5、保存阻抗計(jì)算參數(shù)文檔 保存阻抗計(jì)算圖，阻抗計(jì)算合格后，“點(diǎn)擊”導(dǎo)出壓合結(jié)構(gòu)/阻抗參數(shù)，把計(jì)算的壓合結(jié)構(gòu)圖及阻抗計(jì)算合格參數(shù)保存為PDF檔，方便以后查詢阻抗計(jì)算的結(jié)果。 阻抗計(jì)算這么多知識(shí)點(diǎn)，肯定很多工程師會(huì)覺得難學(xué)的同時(shí)也記不全吧？所以，強(qiáng)烈推薦使用華秋DFM軟件，可以一鍵計(jì)算阻抗，超簡單實(shí)用，并且還是免費(fèi)的哦！ 在沒有華秋DFM軟件前，工程師們都是用Polar SI9000計(jì)算阻抗，但它不能制作疊層圖，需要先畫好后，再按照介質(zhì)厚度模擬阻抗，非常的不方便。 但是，用了華秋DFM軟件后，計(jì)算阻抗只需幾個(gè)步驟，輸入相關(guān)參數(shù)，就能得到想要的結(jié)果，直接提升幾倍的工作效率！ 華秋DFM下載地址（在電腦瀏覽器打開）： https://dfm.elecfans.com/uploads/software/promoter/hqdfm_DFMGZH.zip 專屬福利 現(xiàn)在下載還可享多層板首單立減50元 每月1次4層板免費(fèi)打樣 并領(lǐng)取 多張無門檻 “元器件+打板+貼片”優(yōu)惠券 關(guān)注【華秋DFM】公眾號(hào)，獲取最新可制造性干貨合集

很多CAD制圖初學(xué)入門者在看到一大堆CAD快捷鍵命令的時(shí)候都很懵，根本無從下手……真的有必要背那么多CAD快捷鍵嗎？如果在進(jìn)行CAD制圖初學(xué)入門學(xué)習(xí)過程中，全靠死記硬背來記CAD快捷鍵的話，可能會(huì)

為啥芯片那么難搞？終于有人講透了！

深度學(xué)習(xí)是什么意思

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(shí)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

怎么為自己的深度學(xué)習(xí)機(jī)器選擇合適的GPU配置呢？對于那些一直想進(jìn)行深度學(xué)習(xí)研究的同學(xué)來說，一直是個(gè)比較糾結(jié)的問題，既要考慮到使用的場景，又要考慮到價(jià)格等各方面因素。如何選擇深度學(xué)習(xí)的組件？這真的

吳恩達(dá)深度學(xué)習(xí) 第三課 第三周 目標(biāo)檢測

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？

說到異步時(shí)鐘域的信號(hào)處理，想必是一個(gè)FPGA設(shè)計(jì)中很關(guān)鍵的技術(shù)，也是令很多工程師對FPGA望 而卻步的原因。但是異步信號(hào)的處理真的有那么神秘嗎？那么就讓特權(quán)同學(xué)和你一起慢慢解開這些所謂的難點(diǎn)

怎樣從傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)方法過渡到深度學(xué)習(xí)？

請問一下什么是深度學(xué)習(xí)？

IIS建立FTP就真的那么弱嗎?IIS其實(shí)很強(qiáng),只不過國內(nèi)的人不會(huì)用罷了。微軟的東西,單單拿出一個(gè)來,是不行,但是它強(qiáng)調(diào)的是整套方案.(Word很強(qiáng)吧,但是可怕的不是Word,而是OFFICE,

為幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(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(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

FPGA是深度學(xué)習(xí)的未來，學(xué)習(xí)資料，感興趣的可以看看。

深度學(xué)習(xí)技術(shù) 這一輪AI的技術(shù)突破，主要源于深度學(xué)習(xí)技術(shù)，而關(guān)于AI和深度學(xué)習(xí)的發(fā)展歷史我們這里不重復(fù)講述，可自行查閱。我用了一個(gè)多月的業(yè)務(wù)時(shí)間，去了解和學(xué)習(xí)了深度學(xué)習(xí)技術(shù)，在這里，我嘗試以一名業(yè)務(wù)

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。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。

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)變得越來越火。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)。無論你是否主動(dòng)關(guān)注過數(shù)據(jù)科學(xué)，你應(yīng)該已經(jīng)聽說過這兩個(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，請閱讀本篇文章，我將用通俗易懂的語言為你介紹他們之間的差別。

深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL自提出以來， 已在理論和應(yīng)用方面均取得了顯著的成果。尤其是谷歌DeepMind團(tuán)隊(duì)基于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL研發(fā)的AlphaGo，將深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL成推上新的熱點(diǎn)和高度，成為人工智能歷史上一個(gè)新的里程碑。因此，深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)DRL非常值得研究。

總體來講keras這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架真的很“簡易”，它體現(xiàn)在可參考的文檔寫的比較詳細(xì)，不像caffe，裝完以后都得靠技術(shù)博客，keras有它自己的官方文檔（不過是英文的），這給初學(xué)者提供了很大的學(xué)習(xí)空間。

薩頓在專訪中（再次）科普了強(qiáng)化學(xué)習(xí)、深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)，并談到了這項(xiàng)技術(shù)的潛力，以及接下來的發(fā)展方向：預(yù)測學(xué)習(xí)

1、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系 對于很多初入學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)習(xí)者來說，對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別還不是很了解，有可能你每天都能聽到這個(gè)概念，也經(jīng)常提這個(gè)概念，但是你真的

近年來，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，具體來說，有以下幾點(diǎn).

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(jí)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。

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的專家Emmanuel Ameisen分享了自己對深度學(xué)習(xí)的理解，用簡明扼要的方式為大家講述了深度學(xué)習(xí)的基本概念。

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。

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。

深度學(xué)習(xí)到底有多熱，這里我就不再強(qiáng)調(diào)了，也因此有很多人關(guān)心這樣的幾個(gè)問題，“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)需要哪些入門材料？”等等。

對于很多初入學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)習(xí)者來說，對人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別還不是很了解，有可能你每天都能聽到這個(gè)概念，也經(jīng)常提這個(gè)概念，但是你真的懂它們之間的關(guān)系嗎？

近年來，隨著科技的快速發(fā)展，人工智能不斷進(jìn)入我們的視野中。作為人工智能的核心技術(shù)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)也變得越來越火。一時(shí)間，它們幾乎成為了每個(gè)人都在談?wù)摰脑掝}。那么，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)到底是什么，它們之間究竟有什么不同呢？

深度學(xué)習(xí)作為一類機(jī)器學(xué)習(xí)方法，是實(shí)現(xiàn)人工智能的重要基礎(chǔ)。近日有學(xué)者認(rèn)為，隨著人工智能的發(fā)展，深度學(xué)習(xí)的短板日益凸顯，“其瓶頸已至”。深度學(xué)習(xí)的瓶頸是否真的已經(jīng)到來？就此問題，本文將分為上下篇，對于深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢與短板、以及改進(jìn)方式進(jìn)行探討，為讀者梳理各位專家學(xué)者的不同思考。

本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA，指出有哪些趨勢和創(chuàng)新使得這些技術(shù)相互匹配，并激發(fā)對FPGA如何幫助深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展的探討。

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。

科技發(fā)展造福社會(huì)，隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，人工智能（AI）、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等概念相繼出現(xiàn)在我們的生活中，那么它們之間究竟有什么區(qū)別和聯(lián)系呢？

如果你需要深度學(xué)習(xí)模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不錯(cuò)的選擇。 并非每個(gè)回歸或分類問題都需要通過深度學(xué)習(xí)來解決。甚至可以說，并非每個(gè)回歸或分類問題都需要通過機(jī)器學(xué)習(xí)來解決。畢竟，許多數(shù)據(jù)集可以用解析方法或簡單的統(tǒng)計(jì)過程進(jìn)行建模。

深度學(xué)習(xí)隨著AlphaGo大勝李世石之后被“神話”，很多人認(rèn)為深度學(xué)習(xí)就是挑戰(zhàn)人類智力的“神器”?？墒?，深度學(xué)習(xí)真的如他們想象的那般“戰(zhàn)無不勝”嗎？本文編譯自hyperparameter.space

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、人工智能、圖形化建模、優(yōu)化、模式識(shí)別和信號(hào)處理等技術(shù)融合后產(chǎn)生的一個(gè)領(lǐng)域。

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。

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

你能想象某一天打開深度學(xué)習(xí)的詞條，發(fā)現(xiàn)： 深度學(xué)習(xí)的江湖已經(jīng)能夠被統(tǒng)一了嗎？ 幾何學(xué)上的對稱性可以玩轉(zhuǎn)整個(gè)深度學(xué)習(xí)嗎？ 通過對稱性和的變換，可以提煉出覆蓋CNNs, GNNs, LSTMs

Python深度學(xué)習(xí)教材資料下載。

，模仿人腦的機(jī)制來解釋數(shù)據(jù)，例如圖像，聲音和文本。當(dāng)理論與技術(shù)日趨成熟，深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域也不斷擴(kuò)張，那么在視覺檢測領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)又帶來了哪些影響呢？國辰機(jī)器人便來與大家聊一聊。

? 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，無需引入人類領(lǐng)域的知識(shí)。深度

為什么要換智能鎖、智能鎖真的有那么好嗎？相信有一部分的人會(huì)有這樣子的疑問，但是我想說的是，就算你不買，但也不要否定智能鎖的好！！

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中都有“學(xué)習(xí)”兩字，我們首先要理解什么是“學(xué)習(xí)”。著名的赫伯特·西蒙教授（Herbert Simon）是1975年圖靈獎(jiǎng)獲得者、1978年諾貝爾經(jīng)濟(jì)學(xué)獎(jiǎng)獲得者，這位大牛曾對“學(xué)習(xí)

AI在汽車中的應(yīng)用：實(shí)用深度學(xué)習(xí)

GPU 引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

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，如同一場傳話游戲。給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入數(shù)據(jù)，對數(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

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)”就是通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)求解這些未知的參數(shù)。

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)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。

人工智能包含了機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)。你可以在圖中看到，機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的子集，深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的子集。所以人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)這三者的關(guān)系就像爺爺、父親與兒子。

深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式，以預(yù)測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計(jì)算機(jī)視覺的深度學(xué)習(xí)模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行，以減少計(jì)算時(shí)間。

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。

可擴(kuò)展且保密的深度學(xué)習(xí)

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。一般來說，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。

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)域的熱門話題，它能夠幫助人們更好地理解和處理自然語言、圖形圖像、語音等各種數(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

深度學(xué)習(xí)算法簡介 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，從而對大量的信息進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)

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。深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于計(jì)算機(jī)視覺、語音識(shí)別、自然語言處理

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

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(dòng)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

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

深度學(xué)習(xí)算法庫框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法，它可以用于許多不同的應(yīng)用程序，例如計(jì)算機(jī)視覺、語言處理和自然語言處理。然而，實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫框架。在本文中，我們將探討

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。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)，通過連接技術(shù)

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

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

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為大家熟知的兩個(gè)術(shù)語。雖然它們都屬于人工智能技術(shù)的研究領(lǐng)域，但它們之間有很大的差異。本文將詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)

　　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。

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 、稀疏編碼等屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)。

一、引言 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，其在語音識(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)用場景。本文將探討深度學(xué)習(xí)在語音識(shí)別中的應(yīng)用及所面臨

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

2016年AlphaGo 擊敗韓國圍棋冠軍李世石，在媒體報(bào)道中，曾多次提及“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)概念。

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)雜問題的行業(yè)。所有深度學(xué)習(xí)算法都使用不同類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來執(zhí)行特定任務(wù)。 什么是深度學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新研究方向，旨在使機(jī)器

VisionBank Ai 深度學(xué)習(xí)視覺解決方案VisionBank Ai是專為生產(chǎn)加工制造業(yè)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)視覺解決方案，它是將傳統(tǒng)算法工具庫和深度學(xué)習(xí)相融合。傳統(tǒng)算法工具庫作為標(biāo)準(zhǔn)算法工具，使用者