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深度學習

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深度學習技術(shù)

一文讀懂深度學習：人工智能的出現(xiàn)并不意味著顛覆世界

如果你對比大量垃圾郵件和正常郵件之后，你會發(fā)現(xiàn)只有垃圾郵件一般會具備以上的講故事方式——比如，來自尼日利亞的郵件，并承諾有一百萬美元的獎金出現(xiàn)了問題。事...

2018-03-30 標簽：人工智能深度學習 4.7k 0

一種簡單的，循序的方式講解神經(jīng)網(wǎng)絡

一個神經(jīng)元通常具有多個樹突，主要用來接受傳入信息；而軸突只有一條，軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個神經(jīng)元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經(jīng)元的樹突產(chǎn)生連接...

2018-08-16 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 4.7k 0

基于硅量子位的可容錯量子計算機體系結(jié)構(gòu)的一種構(gòu)建方法

這允許以單個晶格來高度精確地找到原子的量子點位，不過下一個挑戰(zhàn)，就是如何將這種精確的空間定位方法，擴大到大規(guī)模、可容錯的量子計算機體系結(jié)構(gòu)中。

2020-03-27 標簽：量子點量子計算機深度學習 4.7k 0

談談ChatGPT背后的Transformer核心算法結(jié)構(gòu)

由于Transformer是更高級的神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習算法，對數(shù)據(jù)量有很高要求，這也催生了從小數(shù)據(jù)如何快速產(chǎn)生大數(shù)據(jù)的算法，比如GAN對抗網(wǎng)絡等。

2023-02-19 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 AI 大數(shù)據(jù) 4.7k 0

Vitis 統(tǒng)一軟件平臺簡介可實現(xiàn)最高的AI推斷性能

Vitis 統(tǒng)一軟件平臺簡介 Vitis 統(tǒng)一軟件平臺包括：全面的內(nèi)核開發(fā)套件，可無縫構(gòu)建加速的應用完整的硬件加速開源庫，針對 Xilinx 硬件平...

2020-11-24 標簽：Xilinx AI 深度學習 4.7k 0

人工智能高速發(fā)展路上的基石有哪些

隨著一系列技術(shù)上的突破，人工智能在世界科技領(lǐng)域已經(jīng)漸漸的駛進了高速車道。中國老子有一句名言是：“九層之臺，起于累土”。意思就是再高的樓臺都是由一筐一筐土...

2018-12-15 標簽：互聯(lián)網(wǎng)人工智能深度學習 4.6k 0

基于深度學習的推薦算法大部分都存在不同程度的數(shù)據(jù)集缺失和源碼缺失

不同工作采用的數(shù)據(jù)集，驗證方法，性能指標，數(shù)據(jù)預處理步驟都不同，這使得性能對比很困難，無法確定哪個工作在相同的應用環(huán)境中表現(xiàn)最好。而且很多工作不開源數(shù)據(jù)...

2019-08-02 標簽：數(shù)據(jù)集深度學習自然語言處理 4.6k 0

如何表示一個詞語的意思？神經(jīng)網(wǎng)絡詞嵌入的基本思路

我們先把一個詞語定義成一個稠密向量，通過調(diào)整一個單詞及其上下文單詞的向量，使得根據(jù)兩個向量可以推測兩個詞語的相似度；或通過一個詞可以預測詞語的上下文；或...

2019-04-10 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習自然語言處理 4.6k 0

Xilinx FPGA如何通過深度學習圖像分類加速機器學習

了解Xilinx FPGA如何通過深度學習圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負載機器學習。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡模型加速圖像（從ImageN...

2018-11-28 標簽：賽靈思機器學習深度學習 4.6k 0

深度學習模型訓練過程詳解

深度學習模型訓練是一個復雜且關(guān)鍵的過程，它涉及大量的數(shù)據(jù)、計算資源和精心設計的算法。訓練一個深度學習模型，本質(zhì)上是通過優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠更...

2024-07-01 標簽：算法模型深度學習 4.6k 0

深度學習制作音樂時存在某些邏輯上的問題

在研究二者的關(guān)系之前，讓我們首先對這一問題下個定義。我最初開始這個項目時，只是單純想用深度學習生成流行音樂。然后我就接觸到了LSTMs，這是一種特殊的循...

2018-09-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 4.6k 0

Dropout如何成為SDR的特殊情況

如之前所說，Dropout需要將每層的隱藏單元在Bernoulli過程中刪除。如果我們在同樣的網(wǎng)絡中，將Dropout和SDR進行對比，可以發(fā)現(xiàn)二者的不...

2018-08-15 標簽：神經(jīng)元 Dropout 深度學習 4.6k 0

DeepMind提出一種全新的“深度壓縮感知”框架

深度壓縮感知(DCS)框架通過聯(lián)合訓練生成器和通過元學習優(yōu)化重建過程，顯著提高了信號恢復的性能和速度。作者探索了針對不同目標的測量訓練，并給予最小化測量...

2019-05-25 標簽：GaN 深度學習 DeepMind 4.6k 0

傳統(tǒng)方法和深度學習的情感分析

Kaggle競賽Bag of Words Meets Bags of Popcorn是電影評論（review）的情感分析，可以視作為短文本的二分類問題（...

2018-09-23 標簽：深度學習 4.6k 0

分布式文件系統(tǒng)的必要性,Python在分布式文件系統(tǒng)中的支持情況

這里通過收集或生成更多訓練數(shù)據(jù)而得到的可預測投資回報率（ROI）比上面的概念稍復雜。首先，你需要收集到足夠多的數(shù)據(jù)，如下圖所示，使數(shù)據(jù)量超過“Small...

2018-10-21 標簽：編程語言圖像分類深度學習 4.6k 0

Airbnb機器學習和數(shù)據(jù)科學團隊經(jīng)驗分享

Airbnb資深機器學習科學家Shijing Yao、前Airbnb數(shù)據(jù)科學負責人Qiang Zhu、Airbnb機器學習工程師Phillippe Si...

2018-07-07 標簽：深度學習 Airbnb 4.6k 0

基于GPU的深度學習算法對古代陶器小碎片進行分類

北亞利桑那大學的兩位研究人員使用基于GPU的深度學習算法對古代陶器小碎片進行分類，分類結(jié)果達到甚至超越了四位考古專家的水平。 Leszek Pawlow...

2021-08-13 標簽：NVIDIA gpu 深度學習 4.6k 0

Apache Ignite上的TensorFlow！分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)源

另一個基準測試表明 Ignite Dataset 如何與分布式 Apache Ignite 集群協(xié)作。這是 Apache Ignite 作為 HTAP ...

2019-03-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡大數(shù)據(jù)深度學習 4.6k 0

利用Tensorlow及其API為例來進行討論，理解深度學習背后的魅力

我們能做的僅僅是在理解和抽象的層面上進行操作。每一個層級接收低下傳上來的描述、丟棄它認為不相關(guān)的部分并將它們自己對于信息的表示向上傳遞，直到到達真正知道...

2018-03-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 4.6k 0

DeepMind的最新研究結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡和隨機過程的優(yōu)點提出神經(jīng)過程模型

neural process的實現(xiàn)示意圖。圓圈中的變量對應于(a)中圖模型的變量，方框中的變量表示NP的中間表示，粗體字母表示以下計算模塊：h - en...

2018-07-09 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 DeepMind 4.6k 0

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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導廠商，NVIDIA的總部設在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應用的高能效、連通性設計對高集成度外設、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
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網(wǎng)站建設是指使用標識語言（markup language），通過一系列設計、建模、和執(zhí)行的過程將電子格式的信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸，最終以圖形用戶界面（GUI）的形式被用戶所瀏覽。簡單來說，網(wǎng)頁設計的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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