读懂深度学习，走进“深度学习+”阶段
人工智能的概念在1956年就被提出，如今终于走入现实，离不开一种名为“深度学习”的技术。深度学习的运作模式，如同一场传话游戏。给神经网络输入数据，对数据的特征进行描述，在神经网络中层层传递，最终再输出结果，让AI学会通过特征对数据进行判断。深度学习之所以更加有效，是因为有海量的数据输入、更多层的神经网络和带有权重的特征学习机制。这也意味着应用深度学习并不容易。一直探索深度学习的百度，提出了全新的"深度学习＋"概念。"深度学习＋"时代将会怎样到来？一起跟随白洞去看看吧！
审核编辑黄宇
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。
举报投诉
-
神经网络
+关注
关注
42文章
4762浏览量
100533 -
深度学习
+关注
关注
73文章
5492浏览量
120970
发布评论请先 登录
相关推荐
NPU在深度学习中的应用
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其核心驱动力之一，已经在众多领域展现出了巨大的潜力和价值。NPU（Neural Processing Unit，神经网络处理单元）是专门为深度学习
AI大模型与深度学习的关系
AI大模型与深度学习之间存在着密不可分的关系，它们互为促进，相辅相成。以下是对两者关系的介绍： 一、深度学习是AI大模型的基础 技术支撑 ：深度
深度学习中的时间序列分类方法
时间序列分类（Time Series Classification, TSC）是机器学习和深度学习领域的重要任务之一，广泛应用于人体活动识别、系统监测、金融预测、医疗诊断等多个领域。随着深度
深度学习中的无监督学习方法综述
深度学习作为机器学习领域的一个重要分支，近年来在多个领域取得了显著的成果，特别是在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。然而，深度学习模型
深度学习与nlp的区别在哪
深度学习和自然语言处理（NLP）是计算机科学领域中两个非常重要的研究方向。它们之间既有联系，也有区别。本文将介绍深度学习与NLP的区别。 深度
深度学习中的模型权重
在深度学习这一充满无限可能性的领域中，模型权重（Weights）作为其核心组成部分，扮演着至关重要的角色。它们不仅是模型学习的基石，更是模型智能的源泉。本文将从模型权重的定义、作用、优化、管理以及应用等多个方面，深入探讨
深度学习常用的Python库
深度学习作为人工智能的一个重要分支，通过模拟人类大脑中的神经网络来解决复杂问题。Python作为一种流行的编程语言，凭借其简洁的语法和丰富的库支持，成为了深度学习研究和应用的首选工具。
深度学习与传统机器学习的对比
在人工智能的浪潮中，机器学习和深度学习无疑是两大核心驱动力。它们各自以其独特的方式推动着技术的进步，为众多领域带来了革命性的变化。然而，尽管它们都属于机器学习的范畴，但
深度解析深度学习下的语义SLAM
随着深度学习技术的兴起，计算机视觉的许多传统领域都取得了突破性进展，例如目标的检测、识别和分类等领域。近年来，研究人员开始在视觉SLAM算法中引入深度学习技术，使得
发表于 04-23 17:18
•1237次阅读
为什么深度学习的效果更好？
导读深度学习是机器学习的一个子集，已成为人工智能领域的一项变革性技术，在从计算机视觉、自然语言处理到自动驾驶汽车等广泛的应用中取得了显著的成功。深度
详解深度学习、神经网络与卷积神经网络的应用
在如今的网络时代，错综复杂的大数据和网络环境，让传统信息处理理论、人工智能与人工神经网络都面临巨大的挑战。近些年，深度学习逐渐走进人们的视线，通过深度
GPU在深度学习中的应用与优势
人工智能的飞速发展，深度学习作为其重要分支，正在推动着诸多领域的创新。在这个过程中，GPU扮演着不可或缺的角色。就像超级英雄电影中的主角一样，GPU在深度学习中拥有举足轻重的地位。那么
工商网监
评论