现场可编程门阵列 (FPGA) 解决了 GPU 在运行深度学习模型时面临的许多问题
在过去的十年里，人工智能的再一次兴起使显卡行业受益匪浅。英伟达 (Nvidia) 和 AMD 等公司的股价也大幅
2024-03-21 15:19:45
随着人工智能技术的不断发展，尤其是ChatGPT、Sora等AI应用引爆人工智能领域后，深度学习成为了备受关注的技术之一。那么，和深度学习有着千丝万缕关系的机器学习又是什么呢？这两者之间有什么联系
2024-03-14 17:02:55
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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。深度学习的有效性并非偶然，而是植根于几个基本原则和进步
2024-03-09 08:26:2771 
深度学习在科学计算中获得了广泛的普及，其算法被广泛用于解决复杂问题的行业。所有深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。 什么是深度学习 深度学习是机器学习领域的新研究方向，旨在使机器
2024-01-30 15:26:44124 
基于机器视觉和深度学习的焊接质量检测系统是一种创新性的技术解决方案，它结合了先进的计算机视觉和深度学习算法，用于实时监测和评估焊接过程中的焊缝质量。这一系统在工业制造中发挥着重要作用，提高了焊接质量
2024-01-18 17:50:52239 2016年AlphaGo 击败韩国围棋冠军李世石，在媒体报道中，曾多次提及“深度学习”这个概念。
2024-01-15 10:31:30401 
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，通过深度学习解决若干问题的案例越来越多。一些传统的图像
2024-01-11 10:51:32594 
该味觉系统有效整合了传感器和深度学习技术，能够同时准确地检测咸度、酸味、苦味和甜味，有望应用于食品、酒业、化妆品和制药等多个行业。
2024-01-03 17:19:52258 
深度学习在科学计算中获得了广泛的普及，其算法被广泛用于解决复杂问题的行业。所有深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。
2024-01-03 10:28:21460 
深度学习在科学计算中获得了广泛的普及，其算法被广泛用于解决复杂问题的行业。所有深度学习算法都使用不同类型的神经网络来执行特定任务。什么是深度学习？深度学习是机器学习领域的新研究方向，旨在使机器
2023-12-29 08:26:33571 
Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现圆检测与圆心位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个自定义的圆检测与圆心定位预测模型
2023-12-21 10:50:05513 
由于深度学习，图像识别和计算机视觉任务的性能得到了显着提高。由于在庞大的数据集上训练深度神经网络，计算机现在可以可靠地分类和理解图像，从而开辟了广泛的应用。 智能手机应用程序可以从照片中快速确定
2023-12-15 16:50:49163 
算法工程、数据派THU深度学习在近年来得到了广泛的应用，从图像识别、语音识别到自然语言处理等领域都有了卓越的表现。但是，要训练出一个高效准确的深度学习模型并不容易。不仅需要有高质量的数据、合适的模型
2023-12-07 12:38:24543 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，GPU在深度
2023-12-06 08:27:37606 深度学习简介深度学习是人工智能（AI）的一个分支，它教神经网络学习和推理。近年来，它解决复杂问题并在各个领域提供尖端性能的能力引起了极大的兴趣和吸引力。深度学习算法通过允许机器处理和理解大量数据
2023-12-01 08:27:44732 在电子产品制造中，质检环节至关重要。为提高检测速度与效率，国内外设备厂商采用高性能检测设备，其中飞创大理石直线电机模组平台为核心部件，在半导体与电子电路检测中发挥巨大作用。该平台具有高精度、高速度、高负载、长行程等优点。其应用范围包括PCB面板检测、半导体检测、电池成品检测、电子元件检测等。
2023-11-29 15:53:38155 
友思特 Neuro-T为传统的深度学习视觉检测方案提供了“自动深度学习”的解决方案，结合自动标注功能，一键生成高性能视觉检测模型，无需AI领域专业知识即可创建深度学习视觉检测模型。
2023-11-24 17:58:33242 
植物病害准确检测与识别是其早期诊断与智能监测的关键，是病虫害精准化防治与信息化管理的核心。深度学习应用于植物病害检测与识别中，可以克服传统诊断方法的弊端，大幅提升病害检测与识别的准确率，引起了广泛
2023-11-20 17:19:42245 如今，AI技术的广泛应用已经成为推动制造和物流领域自动化的核心驱动力。康耐视所推出的深度学习和边缘学习技术，这两种基于AI的技术，在工业自动化领域有着广泛的应用前景。然而，由于这两种技术在研发
2023-11-17 10:44:29242 在很多人眼里，深度学习是一个非常神奇的技术，是人工智能的未来，是机器学习的圣杯。今天深视创新带您一起揭开他神秘的面纱，了解什么才是深度学习。
2023-11-09 10:58:02421 
工业制造领域中，产品质量的保证是至关重要的任务之一。然而，人工的检测方法不仅费时费力，而且容易受到主观因素的影响，从而降低了检测的准确性和一致性。近年来，基于深度学习的技术在工业缺陷检测领域取得了显著的突破，其凭借其出色的特征学习和自动化能力，逐渐成为工业缺陷检测的热门方向。
2023-10-24 09:29:27474 
一、引言 随着深度学习技术的快速发展，其在语音识别领域的应用也日益广泛。深度学习技术可以有效地提高语音识别的精度和效率，并且被广泛应用于各种应用场景。本文将探讨深度学习在语音识别中的应用及所面临
2023-10-10 18:14:53444 深度学习作为机器学习的一个分支，其学习方法可以分为监督学习和无监督学习。两种方法都具有其独特的学习模型：多层感知机 、卷积神经网络等属于监 督学习；深度置信网 、自动编码器 、去噪自动编码器 、稀疏编码等属于无监督学习。
2023-10-09 10:23:42301 
GPU最初是为图形渲染而设计的，但是由于其卓越的并行计算能力，它们很快被引入深度学习中。深度学习的迅速发展离不开计算机图形处理单元（GPU）的支持，而GPU中的张量核心则被誉为深度学习的秘密武器
2023-09-26 08:29:54456 浪费大量的人力成本。因此，越来越多的工程师开始将深度学习算法引入缺陷检测领域，因为深度学习在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。
2023-09-22 12:19:00449 
Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等，此外还支持预训练模型库下载相关的模型，直接预测推理。
2023-09-22 09:49:51391 
近年来，深度学习技术在语音合成领域取得了显著的进展。基于深度学习的语音合成技术能够生成更加自然、真实的语音，提高了用户体验。本文将介绍基于深度学习的语音合成技术的进展以及未来趋势。 一、基于深度学习
2023-09-16 14:48:21490 Novator系列国内二次元影像仪品牌具有高精度、高效率、自动化和稳定性好的优点。仪器采用大理石主体机台和精密伺服控制系统，将传统影像测量与激光测量扫描技术相结合，还支持频闪照明和飞拍功能，可进
2023-09-14 15:26:50
深度学习这几年特别火，就像5年前的大数据一样，不过深度学习其主要还是属于机器学习的范畴领域内，所以这篇文章里面我们来唠一唠机器学习和深度学习的算法流程区别。
2023-09-06 12:48:401174 
讯维模拟矩阵在深度强化学习智能控制系统中的应用主要是通过构建一个包含多种环境信息和动作空间的模拟矩阵，来模拟和预测深度强化学习智能控制系统在不同环境下的表现和效果，从而优化控制策略和提高系统的性能
2023-09-04 14:26:36294 
机器学习和深度学习是当今最流行的人工智能(AI)技术之一。这两种技术都有助于在不需要人类干预的情况下让计算机自主学习和改进预测模型。本文将探讨机器学习和深度学习的概念以及二者之间的区别。
2023-08-28 17:31:09884 近年来，深度学习模型（DLM）在软件漏洞检测领域的应用探索引起了行业广泛关注，在某些情况下，利用DLM模型能够获得超越传统静态分析工具的检测效果。然而，虽然研究人员对DLM模型的价值预测让人惊叹，但很多人对这些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:10343 
深度学习和机器学习是机器学习领域中两个重要的概念，都是人工智能领域非常热门的技术。两者的关系十分密切，然而又存在一定的区别。下面从定义、优缺点和区别方面一一阐述。
2023-08-21 18:27:151633 深度学习（Deep Learning）是一种基于人工神经网络的机器学习算法，其主要特点是模型由多个隐层组成，可以自动地学习特征，并进行预测或分类。该算法在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、推荐系统和数据挖掘等领域被广泛应用，成为机器学习领域的一种重要分支。
2023-08-21 18:22:53923 计算机视觉中仍有许多具有挑战性的问题需要解决。然而，深度学习方法正在针对某些特定问题取得最新成果。
在最基本的问题上，最有趣的不仅仅是深度学习模型的表现;事实上，单个模型可以从图像中学习意义并执行视觉任务，从而无需使用专门的手工制作方法。
2023-08-21 09:56:05306 
本文深入浅出地探讨了OpenCV库在图像处理和深度学习中的应用。从基本概念和操作，到复杂的图像变换和深度学习模型的使用，文章以详尽的代码和解释，带领大家步入OpenCV的实战世界。
2023-08-18 11:33:25442 机器学习和深度学习的区别 随着人工智能技术的不断发展，机器学习和深度学习已经成为大家熟知的两个术语。虽然它们都属于人工智能技术的研究领域，但它们之间有很大的差异。本文将详细介绍机器学习和深度学习
2023-08-17 16:11:402715 深度学习服务器怎么做 深度学习服务器diy 深度学习服务器主板用什么 随着人工智能的飞速发展，越来越多的人开始投身于深度学习领域。但是，随着深度学习的算法越来越复杂，需要更大的计算能力才能运行
2023-08-17 16:11:29489 深度学习框架和深度学习算法教程 深度学习是机器学习领域中的一个重要分支，多年来深度学习一直在各个领域的应用中发挥着极其重要的作用，成为了人工智能技术的重要组成部分。许多深度学习算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26637 深度学习cntk框架介绍 深度学习是最近几年来非常热门的话题，它正在彻底改变我们生活和工作的方式。随着越来越多的创新和发展，人工智能和机器学习的应用范围正在大大扩展。而对于深度学习这个领域来说
2023-08-17 16:11:23881 ，深度学习框架能够很好的为应用程序提供预测、检测等功能。因此本文旨在介绍深度学习框架连接技术的基本原理及其应用。 基本原理 深度学习框架连接技术指的是将深度学习框架与应用程序进行连接的技术，通过连接，应用程序就可
2023-08-17 16:11:16443 深度学习框架对照表 随着人工智能技术的发展，深度学习正在成为当今最热门的研究领域之一。而深度学习框架作为执行深度学习算法的最重要的工具之一，也随着深度学习的发展而越来越成熟。本文将介绍一些常见
2023-08-17 16:11:13456 深度学习算法mlp介绍 深度学习算法是人工智能领域的热门话题。在这个领域中，多层感知机（multilayer perceptron，MLP）模型是一种常见的神经网络结构。MLP通过多个层次的非线性
2023-08-17 16:11:112285 深度学习算法库框架学习 深度学习是一种非常强大的机器学习方法，它可以用于许多不同的应用程序，例如计算机视觉、语言处理和自然语言处理。然而，实现深度学习技术需要使用一些算法库框架。在本文中，我们将探讨
2023-08-17 16:11:07411 深度学习算法的选择建议 随着深度学习技术的普及，越来越多的开发者将它应用于各种领域，包括图像识别、自然语言处理、声音识别等等。对于刚开始学习深度学习的开发者来说，选择适合自己的算法和框架是非
2023-08-17 16:11:05342 深度学习框架tensorflow介绍 深度学习框架TensorFlow简介 深度学习框架TensorFlow由Google开发，是一个开放源代码的深度学习框架，可用于构建人工智能应用程序
2023-08-17 16:11:021277 深度学习框架的作用是什么 深度学习是一种计算机技术，它利用人工神经网络来模拟人类的学习过程。由于其高度的精确性和精度，深度学习已成为现代计算机科学领域的重要工具。然而，要在深度学习中实现高度复杂
2023-08-17 16:10:571070 深度学习框架区分训练还是推理吗 深度学习框架是一个非常重要的技术，它们能够加速深度学习的开发与部署过程。在深度学习中，我们通常需要进行两个关键的任务，即训练和推理。训练是指使用训练数据训练神经网络
2023-08-17 16:03:11905 深度学习框架是什么？深度学习框架有哪些？ 深度学习框架是一种软件工具，它可以帮助开发者轻松快速地构建和训练深度神经网络模型。与手动编写代码相比，深度学习框架可以大大减少开发和调试的时间和精力，并提
2023-08-17 16:03:091584 深度学习框架pytorch入门与实践 深度学习是机器学习中的一个分支，它使用多层神经网络对大量数据进行学习，以实现人工智能的目标。在实现深度学习的过程中，选择一个适用的开发框架是非常关键
2023-08-17 16:03:061074 什么是深度学习算法？深度学习算法的应用 深度学习算法被认为是人工智能的核心，它是一种模仿人类大脑神经元的计算模型。深度学习是机器学习的一种变体，主要通过变换各种架构来对大量数据进行学习以及分类处理
2023-08-17 16:03:041299 深度学习算法工程师是做什么 深度学习算法工程师是一种高级技术人才，是数据科学中创新的推动者，也是实现人工智能应用的重要人才。他们致力于开发和实现深度机器学习算法来解决各种现实问题，应用于各个领域
2023-08-17 16:03:01723 深度学习是什么领域 深度学习是机器学习的一种子集，由多层神经网络组成。它是一种自动学习技术，可以从数据中学习高层次的抽象模型，以进行推断和预测。深度学习广泛应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理
2023-08-17 16:02:59984 深度学习算法简介 深度学习算法是什么?深度学习算法有哪些? 作为一种现代化、前沿化的技术，深度学习已经在很多领域得到了广泛的应用，其能够不断地从数据中提取最基本的特征，从而对大量的信息进行机器学习
2023-08-17 16:02:565989 深度学习的七种策略 深度学习已经成为了人工智能领域的热门话题，它能够帮助人们更好地理解和处理自然语言、图形图像、语音等各种数据。然而，要想获得最好的效果，只是使用深度学习技术不够。要获得最好的结果
2023-08-17 16:02:531166 深度学习基本概念 深度学习是人工智能（AI）领域的一个重要分支，它模仿人类神经系统的工作方式，使用大量数据训练神经网络，从而实现自动化的模式识别和决策。在科技发展的今天，深度学习已经成为了计算机
2023-08-17 16:02:49979 来源： 易百纳技术社区， 作者： 稗子酿的酒 人工智能技术在图像识别领域取得了显著进展，其中基于深度学习的图像分类方法在猫狗图像识别中表现出色。本文将介绍使用深度学习技术实现猫狗图像分类的方法，具体
2023-08-15 10:38:301613 
来源：易百纳技术社区 随着人工智能技术的不断进步，深度学习成为计算机视觉领域的重要技术。微表情识别作为人类情感分析的一种重要手段，受到了越来越多的关注。本文将介绍基于深度学习的微表情识别技术，并提
2023-08-14 17:27:051205 
CHOTEST中图仪器Novator系列国产影像仪采用大理石主体机台和精密伺服控制系统，实现高精度运动测量；充分发挥光学电动变倍镜头的高精度优势，将传统影像测量与激光测量扫描技术相结合，能实现
2023-08-07 09:36:58
NVIDIA 首席执行官畅谈深度学习让 Turing 显卡如虎添翼
2023-08-01 14:55:54287 深度学习和神经网络的区别在于隐藏层的深度。一般来说，神经网络的隐藏层要比实现深度学习的系统浅得多，而深度学习的在隐藏层可以有很多层。
2023-07-28 10:44:27295 
摘 要：点云分割是点云数据理解中的一个关键技术，但传统算法无法进行实时语义分割。近年来深度学习被应用在点云分割上并取得了重要进展。综述了近四年来基于深度学习的点云分割的最新工作，按基本思想分为
2023-07-20 15:23:59
0 摘要：基于强化学习的目标检测算法在检测过程中通常采用预定义搜索行为，其产生的候选区域形状和尺寸变化单一，导致目标检测精确度较低。为此，在基于深度强化学习的视觉目标检测算法基础上，提出联合回归与深度
2023-07-19 14:35:020 。 产品优势稳固移动平台、高测量精度1.精密大理石机台，稳定性好，精度高。2.精密线性滑轨和伺服控制系统，超低分贝静音级运动。3.三轴全自动可编程检测
2023-07-18 13:43:23
随着机器学习， 深度学习的发展，很多人眼很难去直接量化的特征， 深度学习可以搞定， 这就是深度学习带给我们的优点和前所未有的吸引力。
2023-07-17 12:55:43280 
NVIDIA的标准库使在CUDA中建立第一个深度学习库变得非常容易。早期的优势加上NVIDIA强大的社区支持意味着如果使用NVIDIA GPU，则在出现问题时可以轻松得到支持。
2023-07-12 11:49:28399 
基于深度学习模型融合的工业产品（零部件）工艺缺陷检测算法简述 1、序言 随着信息与智能化社会的到来，工业产品生产逐渐走向智能化生产，极大地提高了生产力。但是随着工人大规模解放，产品或零部件的缺陷
2023-07-06 14:49:57337 
大理石直线电机模组总长810mm，宽714mm，有效行程300mm，负载40KG，速度常规100mm/s，最大300mm/s；重复定位精度：±1um，用于检测设备中。
2023-07-04 14:17:08429 
什么是深度强化学习? 众所周知，人类擅长解决各种挑战性的问题，从低级的运动控制(如：步行、跑步、打网球)到高级的认知任务。
2023-07-01 10:29:501000 
可扩展且保密的深度学习
2023-06-28 16:09:14194 
，也是近年来理论研究的热点。作为计算机视觉中的基础算法，目标检测对后续的人脸识别、目标跟踪、实例分割等任务都起着至关重要的作用。 基于深度学习的卷积学习网络（CNN）在目标检测任务上取得了优越的性能，例如FasterRCNN、
2023-06-25 10:37:48357 
解决复杂、顺序决策问题的有力工具。RL 的一个重大进步是深度 Q 学习网络 （DQN） 的出现，它将深度学习的力量与 Q 学习的战略决策能力相结合。
2023-06-15 09:45:34200 机器学习和深度学习中的模型都是遵循数学函数的方式创建的。从数据分析到预测建模，一般情况下都会有数学原理的支撑，比如：欧几里得距离用于检测聚类中的聚类。 傅里叶变换是一种众所周知的将函数从一个域转换
2023-06-14 10:01:16718 
Novator系列ccd影像测量检测仪软件新增的飞拍功能改变影像仪传统运行方式，在平台快速移动过程中完成特征抓取测量，无停留等待时间，产品的测量效率对比传统设备效率提升了5~10倍。仪器采用大理石
2023-06-12 13:57:45
Novator系列大行程影像测量仪采用大理石主体机台和精密伺服控制系统，三轴全自动可编程检测，实现复杂特征批量检测。它具有高度智能化和自动化的特点，可以自主学习记忆测量过程的路径、对焦、选点、功能
2023-06-06 13:42:33
12.1. 优化和深度学习¶ Colab [火炬]在 Colab 中打开笔记本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:44:30326 
电子发烧友网站提供《PyTorch教程5.5之深度学习中的泛化.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:31:231 电子发烧友网站提供《PyTorch教程12.1之优化和深度学习.pdf》资料免费下载
2023-06-05 15:08:410 深度学习是机器学习的一个类型，该类型的模型直接从图像、文本或声音中学习执行分类任务。通常使用神经网络架构实现深度学习。“深度”一词是指网络中的层数 — 层数越多，网络越深。传统的神经网络只包含 2 层或 3 层，而深度网络可能有几百层。
2023-05-29 09:16:001 本期就为大家详细介绍一则康耐视深度学习技术，在样品前处理以及血液检测仪器上所涉及到的血清质量检测应用案例。当异常血液样本（黄疸、溶血、脂血）等不良血液误入到正常样本测试中，可能会出现污染检测物，堵针等问题。通过使用康耐视深度学习技术进行相关测试与分析，可以有效解决这些问题。
2023-05-26 16:21:46549 
今天我想要与大家分享的是深度神经网络的工作方式，以及深度神经与“传统”机器学习模型的不同之处。
2023-05-25 15:13:54268 
卷积神经网络（CNN）是一种用于对目标进行重建、分类等处理的深度学习方法。自2016年深度学习被首次应用于散射成像，该研究一直是光学成像领域的热门方向。
2023-05-24 09:51:21166 
程，可自动完成边缘提取、对焦、匹配以及测量合成、影像合成等。这就提高了工作效率，节约了成本。它采用大理石主体机台和精密伺服控制系统，将传统影像测量与激光测量扫描技术
2023-05-22 10:33:28
在这篇文章中，我们将学习如何在OpenCV中使用基于深度学习的边缘检测，它比目前流行的canny边缘检测器更精确。
2023-05-19 09:52:291607 
继续深度学习编译器的优化工作解读，本篇文章要介绍的是OneFlow系统中如何基于MLIR实现Layerout Transform。
2023-05-18 17:32:42389 提取、对焦、匹配以及测量合成、影像合成等。这就提高了工作效率，节约了成本。中图仪器Novator系列二次元自动影像测量仪采用大理石主体机台和精密伺服控制系统，实现高
2023-05-18 13:57:44
弹道光与散射光在散射成像中不同作用的发现解释了深度学习散射成像无法突破厚度限制的物理原因，对今后深度学习散射成像的应用研究具有指导意义。
2023-05-17 15:35:37190 
早期的机器学习以搜索为基础，主要依靠进行过一定优化的暴力方法。但是随着机器学习逐渐成熟，它开始专注于加速技术已经很成熟的统计方法和优化问题。同时深度学习的问世更是带来原本可能无法实现的优化方法。本文将介绍现代机器学习如何找到兼顾规模和速度的新方法。
2023-05-09 09:58:33540 PyTorch是由Facebook人工智能研究小组开发的一种基于Lua编写的Torch库的Python实现的深度学习库，也是目前使用范围和体验感最好的一款深度学习框架。
2023-05-08 14:20:58773 
深度学习可以学习视觉输入的模式，以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行，以减少计算时间。
2023-05-05 11:35:28720 此页面可帮助您在Raspberry Pi或Google Coral或Jetson Nano等替代品上构建深度学习模式。有关深度学习及其限制的更多一般信息，请参阅深度学习。
2023-05-05 09:47:091995 
智造之眼®科学设计深度学习各应用流程，在尽量简化前期准备工作的基础上为客户提供稳定且准确的深度学习解决方案。
2023-05-04 16:55:52424 
、Excel、Dxf等形式存在。 中图仪器Novator系列光学全自动影像检测仪是一种全自动影像测量仪，采用大理石主体机台和精密伺服控制系统，实现高精度运动测
2023-05-04 15:58:56
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-05-04 11:22:36649 
自深度学习出现之后，研究者设计出了多种多样的基于卷积神经网络的解决方案。和传统方法一样，早期的深度学习方法依然需要依赖一定量的人工辅助信息，例如三分图（trimap），涂抹（scribble），背景图像等等
2023-04-20 09:31:43399 这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
2023-04-12 10:19:34533 例如，若训练深度卷积神经网络（CNN）来对图像进行分类，则第一层学习识别边缘等最基本的东西。下一层学习识别成形的边缘的集合。后续图层学习识别诸如眼或鼻这样的形状的集合，而最后一层将学习甚至更高
2023-04-03 10:22:391144 
人工智能包含了机器学习和深度学习。你可以在图中看到，机器学习是人工智能的子集，深度学习是机器学习的子集。所以人工智能、机器学习和深度学习这三者的关系就像爷爷、父亲与儿子。
2023-03-29 11:04:101101 
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