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深度学习文章进入深度学习技术社区

深度学习初学者必须了解的基本知识

  •   深度学习是计算机领域中目前非常火的话题,不仅在学术界有很多论文,在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构,并对深度学习的原理作了简单的描述。  简介  机器学习技术在当代社会已经发挥了很大的作用:从网络搜索到社交网络中的内容过滤到电子商务网站的个性化推荐,它正在快速的出现在用户的消费品中,如摄像机和智能手机。机器学习系统可以用来识别图像中的物体,将语音转变成文字,匹配用户感兴趣的新闻、消息和产品等,也可以选择相关的搜索结果。这些应用越来越多的使用一种叫做“深度学习(Deep&
  • 关键字:深度学习

深度学习教父Geoffrey Hinton的“胶囊”论文公开,带你读懂它

  •   在人工智能学界,Geoffrey Hinton拥有非常崇高的地位,甚至被誉为该领域的爱因斯坦。在人工智能领域最顶尖的研究人员当中,Hinton的引用率最高,超过了排在他后面三位研究人员的总和。目前,他的学生和博士后领导着苹果、Facebook以及OpenAI的人工智能实验室,而Hinton本人是谷歌大脑(Google Brain)人工智能团队的首席科学家。      就在几个小时之前,由 Hinton 和其在谷歌大脑的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
  • 关键字:深度学习

探秘机器人是如何进行深度学习的

  • 探秘机器人是如何进行深度学习的-一个人独处时,感觉有点孤单,怎么办?微软亚洲研究院推出的“微软小冰”,或许可以像闺蜜一样地跟你聊天解闷。3.0版本的“小冰”除了具有“评颜值”“选搭配”等功能外,还基于深度学习技术具备强大的视觉识别能力。
  • 关键字:语音识别深度学习机器人

科普:深度学习真的那么难吗?

  • 科普:深度学习真的那么难吗?-今天,面对AI如此重要的江湖地位,深度学习作为重要的一个研究分支,几乎出现在当下所有热门的AI应用领域,其中包含语义理解、图像识别、语音识别,自然语言处理等等,更有人认为当前的人工智能等同于深度学习领域。
  • 关键字:人工智能深度学习

干货:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比

  • 干货:深度学习 vs 机器学习 vs 模式识别三种技术对比-本文来自CMU的博士,MIT的博士后,vision.ai的联合创始人Tomasz Malisiewicz的个人博客文章,阅读本文,你可以更好的理解计算机视觉是怎么一回事,同时对机器学习是如何随着时间缓慢发展的也有个直观的认识。
  • 关键字:深度学习机器学习人工智能

深度学习入门课:你需要了解的十大框架和选型攻略

  • 当你要开始一个深度学习项目时,的确值得花一些时间来评估可用的框架,以确保技术价值的最大化。深度学习的框架有很多,不同框架之间的“好与坏”却没有一个统一的标准。
  • 关键字:深度学习Caffe

深度学习入门必须理解这25个概念

  •   神经网络基础  1、神经元(Neuron)——就像形成我们大脑基本元素的神经元一样,神经元形成神经网络的基本结构。想象一下,当我们得到新信息时我们该怎么做。当我们获取信息时,我们一般会处理它,然后生成一个输出。类似地,在神经网络的情况下,神经元接收输入,处理它并产生输出,而这个输出被发送到其他神经元用于进一步处理,或者作为最终输出进行输出。     2、权重(Weights)——当输入进入神经元时,它会乘以一个权重。例如,如果一个神经元有两个输入,则每个输入将具有
  • 关键字:深度学习神经网络

深度学习算法有望在FPGA和超级计算机上运行

  • 深度学习算法有望在FPGA和超级计算机上运行-由NSF资助的一个研究项目,目前正在研究如何使用RDMA高性能连接器将深度学习算法在FPGA和跨系统之间运行;另一个由Andrew Ng和两个超算专家牵头的项目,则希望把模型放在超级计算机上,给它们一个Python接口。
  • 关键字:FPGA深度学习人工智能

如何让IoT应用得以从芯片自我学习中受益

  • 如何让IoT应用得以从芯片自我学习中受益-这款芯片能够以数百毫秒(ms)的速度在大脑和义肢之间传送讯号。虽然比人类的神经传导速度更慢,但较当今的义肢所要求的秒数更快。
  • 关键字:物联网人工智能深度学习

关于深度学习未来发展方向的6项预测

  • 关于深度学习未来发展方向的6项预测-深度学习是个复杂的概念,其中每项因素都不简单。即使您身为已经熟练掌握人工神经网络基础知识的数据科学家,大家也需要时间了解加速卷积、复发、生成以及其它与多层深度学习算法规范相关的复杂概念。
  • 关键字:深度学习

【E课堂】一文读懂深度学习

  •   近日,在深度学习领域出现了一场热烈的争论。这一切都要从Jeff Leek在Simply Stats上发表了一篇题为 《数据量不够大,别玩深度学习》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文开始。作者Jeff Leek在这篇博文中指出,当样本数据集很小时(这种情况在生物信息领域很常见),即使有一
  • 关键字:深度学习

对比深度学习十大框架:TensorFlow 并非最好?

  •   2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道:「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用,但会不会太难了?在 BEEVA Lab
  • 关键字:TensorFlow深度学习

深度学习日益成熟 自驾货车可望率先上路

  • 长程驾驶运输环境单纯、运输时间长,很容易因疲劳驾驶影响行车安全。 在这样的情况之下,最快实现自动驾驶的场域,将会是商用货车的物流应用。
  • 关键字:深度学习NVIDIA

想从事深度学习工作的进来看,经典面试问题帮你整理好了

  •   更新几个面试被问到或者联想出来的问题,后面有时间回答  SGD 中 S(stochastic)代表什么  个人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch  监督学习/迁移学习/半监督学习/弱监督学习/非监督学习?  本笔记主要问题来自以下两个问题,后续会加上我自己面试过程中遇到的问题。  深度学习相关的职位面试时一般会问什么?会问一些传统的机器学习算法吗?  如果你是面试官,你怎么去判断一个面试者的深度学习水平?  以下问题来自@Naiyan Wang  C
  • 关键字:深度学习CNN

NVIDIA挑战100亿美元营收 进击数据中心市场是关键

  •   在一个正常运作的资本主义经济环境,一家具创新能量的公司会协助开创新市场,对新技术或产品开发大举投资,因而击败竞争对手或将之逼到墙角,并从中创造获利,这在当前科技产业中若要找到范本,NVIDIA无疑当之无愧,因NVIDIA不仅协助开创将加速运算导入全球数据中心的新市场,如今也正借此为公司创造获利,并掌握相当先进的前瞻技术,因而有助NVIDIA在可预见的未来于这块市场站稳脚步。   根据The Next Platform网站报导,NVIDIA借由在其数据中心产品线中推出Tesla加速器产品线,充分有助该
  • 关键字:NVIDIA深度学习
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