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标签 > 深度学习
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王教授表示,如果开发者要执行的任务处于非常封闭的环境,和人的常识没有什么关系,这样的任务非常适合机器来做,但是如果这项任务和常识挂钩,例如对自然语言的理...
2018年开启深度学习硬件大战 英伟达/AMD/英特尔谁能笑到最后
深度学习芯片领域的竞争从未停止过,2018年将开启深度学习硬件大战,在这场战局中英伟达、AMD、英特尔谁能笑到最后。
2019年11月1日,由北京市医院管理中心主办的第四届科技创新大赛决赛,在北京国家会议中心举行。经前期初赛、复赛,从北京市属22家医院、共计85个申报项...
第一个转机出现在1974年,Werbos发现了反向传播。反向传播使用了神经网络操作具有差异性和可投射性的特点,当网络出错时,可以将错误本身回溯到网络的各...
对于那些听说过却又对它们没有特别清晰的认识的小伙伴们,这篇文章非常值得一读。Kunlun Bai 是一位人工智能、机器学习、物体学以及工程学领域的研究型...
而如图1 (b) 所示,在私有云的情况下,我们希望使得系统总的性能最优。如果FPGA允许多个用户使用,在新的用户申请资源后,系统需要给新用户分配硬件资源...
近日,国产深度学习框架OneFlow发布了人工智能方向深度学习领域的DLPerf测评报告,填补了业内针对深度学习框架测评的空白。 报告数据显示,OneF...
本节对5个开源深度学习框架进行对比研究,主要侧重于3个维度研究:硬件支持率、速度和准确率、社区活跃性。他们分别是:TensorFlow、Caffe、Ke...
2017-11-15 标签:深度学习 4207 0
“深度学习之父” Geoffrey Hinton 围绕人工智能伦理、技术、学术等领域的采访实录
Geoffery Hinton:这套算法解决的问题与我们大多数神经网络有很大不同。人脑大约有 100 万亿个突触。人工神经网络拥有的数量通常至少小 1 ...
图像到图像的翻译是一类视觉和图形问题,其目标是学习输入图像和输出图像之间的映射。 它可以应用到广泛的应用程序中,例如收集样式转移,对象变形,季节转移和照片增强。
2020-05-04 标签:深度学习 4202 0
如今,有两种可能的深度学习技术部署:直接在设备上在云端和边缘。由于对处理能力和内存消耗的广泛需求以及AI模型的规模,这些部署中的大多数依赖于云。尽管云部...
深度学习在应用上与广大传统行业融合,让AI获得了前所未有的大爆发。但正如斯坦福大学教授李飞飞所说,(深度学习)无论在智力、人力或机器设备方面,都还有很长...
了解深度学习神经网络的现状,英特尔FPGA实施神经网络的必然之选
在英特尔公司,FPGA 当称实施神经网络的必然之选,它可在同一设备上处理计算、逻辑和存储资源中的不同算法。与其它同行对手的装置相比,其性能更快,用户可通...
面部识别系统早已在机场、火车站和智能手机上使用,但它们的应用范围正日益扩大到公共和私人空间。本期Nature探讨了这项技术的力量和缺陷。从误判到隐私、道...
很多制造流程用的都是自动化技术,但如果能够实现自动化生产,效率就会非常高了,但灵活度会比较低。被中国公司收购的库卡公司也解决了一部分这样的问题,即让机器...
深度学习NLP领军人Chris Manning教授将接替李飞飞出任斯坦福人工智能实验室负责人
Manning 也鼓励人们在工作中更多结合语言和语言结构。他认为 NLP 中的深度学习与语言学之争是很自然的现象——“当有很好用的形式化方法工具出现时,...
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