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标签 > 深度学习
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深度学习自诞生之日起,即面临着黑盒智能、可解释性差等质疑, 发展至今,不可否认地带来了一波人工智能的发展热潮,然而正面临研究热情渐褪、算法红利逐渐消失等...
2018-06-08 标签:深度学习 4773 0
我们知道,深度神经网络模型复杂的解空间中存在非常多的局部最优解,但经典批处理随机梯度下降法(mini-batch SGD)只能让网络模型收敛到其中一个局...
首先介绍下感知系统。感知可以被看作是对周围世界建模的过程,比如车辆在行驶过程中,需要知道其他物体的地理位置、速度、运动方向、加速度等各种各样的信息,自动...
NPU时代来临,瑞芯微AI芯片与Paddle Lite完成适配
5月13日,百度飞桨开源深度学习平台与瑞芯微Rockchip旗下AI芯片RK1808、RK1806正式完成适配,充分兼容飞桨轻量化推理引擎Paddle ...
如果你看一下CNN的架构,它不仅仅是很多单元,它们以一种基本上镜像大脑的方式连接起来。大脑中被研究的最好的一部分在视觉系统,在对视觉皮层的基础研究工作中...
随着深度学习和AI应用的不断演进,近两年AI芯片厂商不断涌现,加之贸易摩擦中芯片概念的普及,2018年的AI芯片领域持续火热。在国内,贴上AI芯片标签的...
深度学习大神Ian Goodfellow, Yoshua Bengio, Aaron Courville合著的经典著作,花书的大名也是家喻户晓了,这本书...
但是无可否认的是深度学习实在太好用啦!极大地简化了传统机器学习的整体算法分析和学习流程,更重要的是在一些通用的领域任务刷新了传统机器学习算法达不到的精度...
深度学习(DeepLearning)的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深度置信网络(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的...
聚力维度还联合 Qualcomm 共同为终端用户提供语音技术服务。赵天奇认为,Qualcomm 本身在移动端的基因非常深厚,也是非常符合场景需求的,对于...
随着深度学习的大热,许多研究都致力于如何从单张图片生成3D模型。但近期一项研究表明,几乎所有基于深度神经网络的3D中重建工作,实际上并不是重建,而是图像...
张钹院士指出,新一代人工智能指向的必须是安全可信的人工智能,深度学习技术由于数据驱动的特性,存在可解释性和鲁棒性的局限性,亟需大规模知识的支持,以实现有...
百度EasyDL团队利用Tesla P4 GPU稳定承载每天数百个并发训练任务,以及数千个并发定制模型推理请求。
摘要:属性是实体的重要组成部分,因此如何自动获取实体的属性一直为知识图谱领域的研究者所关注。由哈尔滨工业大学社会计算与信息检索研究中心推出的开放域中文知...
人类所处的物理世界空间是三维的,对三维信息的获取和处理技术体现了人类对客观世界的把握能力,因而从某种程度上来说它是体现人类智慧的一个重要标志。
容器的其他主要优点还包括提供了可重复性和可移植性。用户可在不安装应用的情况下,在各种系统上运行工作负载并获得等效的模拟结果。这对验证研究论文的结果尤其有帮助。
一、AMD RDNA 2 光线追踪效果演示,下一代显卡将支持 3月20日消息 根据外媒WCCFTECH的报道,AMD发布了首个RDNA 2 架构 GPU...
卷积神经网络检测脸部关键点的教程之两个重要参数:学习率,学习动量
上个模型令人讨厌的地方是光训练就花了一个小时的时间,等结果并不是一个令人心情愉快的事情。这一部分,我们将讨论将两个技巧结合让网络训练的更快! 直觉上的解...
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