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标签 > 深度学习
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现阶段人工智能的发展很多都是基于深度学习、深度神经网络。随着神经网络模型结构越来越复杂,模型越来越大,参数越来越多。
前言 2021年4月,距离论文“Attention is all you need”问市过去快4年了。这篇论文的引用量正在冲击2万大关。 笔者所在的多个...
2021-04-22 标签:Transforme深度学习 1.2万 0
AIGC 即 AI Generated Content,利用人工智能技术来生成内容,它被认为是继PGC、UGC之后的新型内容创作方式。2022年AIGC...
根据数据显示,每年有超过130万人死于车祸,其中94%是由于人为失误所造成的。自动驾驶技术的发展,很大程度上是为了改善人们的生活质量,防止不必要的人为车...
神经计算的研究以建设人工的神经网络作为开端,这些神经网络能计算逻辑函数。不久之后,有人提出了另外的一些机制,认为神经网络中的神经元可能可以逐步地从监督式...
现在的人工智能学习算法以机器学习和深度学习算法为主。这两种类型的算法以数据为基础,通过计算机强大的算力来寻找样本间的共性,从而找出隐藏在数据背后的客观规...
现如今人工智能技术已经成为科技领域最前沿的技术,各家科技公司都在这方面花了很多心思,学者和企业研究人员的发现将会为未来一年及以后的AI做好准备,2018...
近日,锤子新机发布会让科大讯飞语音输入法火了!大家纷纷表示:不管说得多快、多复杂,这款神器都能识别。甚至前几天一个搞电影的盆友拿着这款神奇对一个从事IT...
机器学习是一种实现人工智能的方法。机器学习最基本的做法,是使用算法来解析数据、从中学习,然后对真实世界中的事件做出决策和预测。与传统的为解决特定任务而编...
1024块TPU在燃烧!将BERT预训练模型的训练时长从3天缩减到了76分钟
BERT是一种先进的深度学习模型,它建立在语义理解的深度双向转换器上。当我们增加batch size的大小(如超过8192)时,此前的模型训练技巧在BE...
最近几年,人工智能(AI)已成为非常流行的热点话题。在过去的二十年中,人类在计算能力、数据积累、数学工具的改进方面取得了巨大进步,并且所有这些的成本进一...
本文主要从现有人工智能水平应用场景和人工智能应用场景入手:一,人工智能水平应用场景 人工智能水平应用场景主要有:机器学习/深度学习,计算机视觉,语音识...
光技术是当今世界的核心,使最复杂的过程和程序得以实现。光技术发展的十大趋势,虽然每一个都是许多微小的、渐进的进步的结果,但在不久的将来提供更多的机会。
目前处于AI大爆发时期,异构计算的选择主要在FPGA和GPU之间。尽管目前异构计算使用最多的是利用GPU来加速,FPGA作为一种高性能、低功耗的可编程芯...
当前,随着人工智能技术和物联网等前沿技术的迅速发展,智能时代已悄悄的到来,“刷脸”技术逐渐成为了新的风潮。未来人脸识别技术的发展趋势怎么样?
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