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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 深度學(xué)習(xí)

人民日?qǐng)?bào)：中美都踏入AI無(wú)人區(qū) 中國(guó)有望后來(lái)居上

  • 　　黨的十九大報(bào)告提出，加強(qiáng)應(yīng)用基礎(chǔ)研究，拓展實(shí)施國(guó)家重大科技項(xiàng)目，突出關(guān)鍵共性技術(shù)、前沿引領(lǐng)技術(shù)、現(xiàn)代工程技術(shù)、顛覆性技術(shù)創(chuàng)新。其中“顛覆性技術(shù)”備受關(guān)注。什么是顛覆性技術(shù)?我國(guó)有哪些顛覆性技術(shù)創(chuàng)新在世界上位居前列?它們對(duì)我國(guó)和世界的經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展將產(chǎn)生什么影響?我們?cè)撊绾螒?yīng)對(duì)這些技術(shù)革新帶來(lái)的巨大變化?我們從今天起推出系列報(bào)道，帶您走近顛覆性技術(shù)。——編者 　　不久前，科大訊飛研發(fā)的人工智能機(jī)器人——訊飛智醫(yī)助手以高分通過(guò)了201
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刷臉時(shí)代來(lái)臨，深度解析人臉識(shí)別技術(shù)市場(chǎng)

  • iPhone X帶動(dòng)更多智能手機(jī)集成3D人臉識(shí)別，公共場(chǎng)所日益增長(zhǎng)的監(jiān)控需求。刷臉時(shí)代來(lái)臨，人臉識(shí)別技術(shù)巨大的市場(chǎng)需求與廣闊的應(yīng)用前景，盈利模式多變，消費(fèi)級(jí)領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)化將爆發(fā)。
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國(guó)產(chǎn)AI強(qiáng)勢(shì)崛起，中國(guó)有望全球領(lǐng)跑

  • AI領(lǐng)域融資事件席卷了國(guó)內(nèi)外各大媒體，國(guó)產(chǎn)AI的強(qiáng)勢(shì)崛起，我們似乎看到中國(guó)在AI發(fā)展道路上的領(lǐng)跑之勢(shì)。
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深度學(xué)習(xí)初學(xué)者必須了解的基本知識(shí)

  • 　　深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中目前非?；鸬脑掝}，不僅在學(xué)術(shù)界有很多論文，在業(yè)界也有很多實(shí)際運(yùn)用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)，并對(duì)深度學(xué)習(xí)的原理作了簡(jiǎn)單的描述?！　『?jiǎn)介　　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在當(dāng)代社會(huì)已經(jīng)發(fā)揮了很大的作用：從網(wǎng)絡(luò)搜索到社交網(wǎng)絡(luò)中的內(nèi)容過(guò)濾到電子商務(wù)網(wǎng)站的個(gè)性化推薦，它正在快速的出現(xiàn)在用戶(hù)的消費(fèi)品中，如攝像機(jī)和智能手機(jī)。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以用來(lái)識(shí)別圖像中的物體，將語(yǔ)音轉(zhuǎn)變成文字，匹配用戶(hù)感興趣的新聞、消息和產(chǎn)品等，也可以選擇相關(guān)的搜索結(jié)果。這些應(yīng)用越來(lái)越多的使用一種叫做“深度學(xué)習(xí)(Deep&
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深度學(xué)習(xí)教父Geoffrey Hinton的“膠囊”論文公開(kāi)，帶你讀懂它

  • 　　在人工智能學(xué)界，Geoffrey Hinton擁有非常崇高的地位，甚至被譽(yù)為該領(lǐng)域的愛(ài)因斯坦。在人工智能領(lǐng)域最頂尖的研究人員當(dāng)中，Hinton的引用率最高，超過(guò)了排在他后面三位研究人員的總和。目前，他的學(xué)生和博士后領(lǐng)導(dǎo)著蘋(píng)果、Facebook以及OpenAI的人工智能實(shí)驗(yàn)室，而Hinton本人是谷歌大腦(Google Brain)人工智能團(tuán)隊(duì)的首席科學(xué)家。 　　 　　就在幾個(gè)小時(shí)之前，由 Hinton 和其在谷歌大腦的同事 Sara Sabour、Nicholas Frosst 合作的 NIP
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探秘機(jī)器人是如何進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的

  • 探秘機(jī)器人是如何進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的-一個(gè)人獨(dú)處時(shí)，感覺(jué)有點(diǎn)孤單，怎么辦？微軟亞洲研究院推出的“微軟小冰”，或許可以像閨蜜一樣地跟你聊天解悶。3.0版本的“小冰”除了具有“評(píng)顏值”“選搭配”等功能外，還基于深度學(xué)習(xí)技術(shù)具備強(qiáng)大的視覺(jué)識(shí)別能力。
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科普：深度學(xué)習(xí)真的那么難嗎？

  • 科普：深度學(xué)習(xí)真的那么難嗎？-今天，面對(duì)AI如此重要的江湖地位，深度學(xué)習(xí)作為重要的一個(gè)研究分支，幾乎出現(xiàn)在當(dāng)下所有熱門(mén)的AI應(yīng)用領(lǐng)域，其中包含語(yǔ)義理解、圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別，自然語(yǔ)言處理等等，更有人認(rèn)為當(dāng)前的人工智能等同于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。
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干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比

  • 干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比-本文來(lái)自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個(gè)人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計(jì)算機(jī)視覺(jué)是怎么一回事，同時(shí)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)是如何隨著時(shí)間緩慢發(fā)展的也有個(gè)直觀的認(rèn)識(shí)。
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深度學(xué)習(xí)入門(mén)課：你需要了解的十大框架和選型攻略

  • 當(dāng)你要開(kāi)始一個(gè)深度學(xué)習(xí)項(xiàng)目時(shí)，的確值得花一些時(shí)間來(lái)評(píng)估可用的框架，以確保技術(shù)價(jià)值的最大化。深度學(xué)習(xí)的框架有很多，不同框架之間的“好與壞”卻沒(méi)有一個(gè)統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。
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深度學(xué)習(xí)入門(mén)必須理解這25個(gè)概念

  • 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)　　1、神經(jīng)元(Neuron)——就像形成我們大腦基本元素的神經(jīng)元一樣，神經(jīng)元形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)。想象一下，當(dāng)我們得到新信息時(shí)我們?cè)撛趺醋?。?dāng)我們獲取信息時(shí)，我們一般會(huì)處理它，然后生成一個(gè)輸出。類(lèi)似地，在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下，神經(jīng)元接收輸入，處理它并產(chǎn)生輸出，而這個(gè)輸出被發(fā)送到其他神經(jīng)元用于進(jìn)一步處理，或者作為最終輸出進(jìn)行輸出?！　?nbsp;   　　2、權(quán)重(Weights)——當(dāng)輸入進(jìn)入神經(jīng)元時(shí)，它會(huì)乘以一個(gè)權(quán)重。例如，如果一個(gè)神經(jīng)元有兩個(gè)輸入，則每個(gè)輸入將具有
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深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行

  • 深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行-由NSF資助的一個(gè)研究項(xiàng)目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行；另一個(gè)由Andrew Ng和兩個(gè)超算專(zhuān)家牽頭的項(xiàng)目，則希望把模型放在超級(jí)計(jì)算機(jī)上，給它們一個(gè)Python接口。
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如何讓IoT應(yīng)用得以從芯片自我學(xué)習(xí)中受益

  • 如何讓IoT應(yīng)用得以從芯片自我學(xué)習(xí)中受益-這款芯片能夠以數(shù)百毫秒（ms）的速度在大腦和義肢之間傳送訊號(hào)。雖然比人類(lèi)的神經(jīng)傳導(dǎo)速度更慢，但較當(dāng)今的義肢所要求的秒數(shù)更快。
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關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展方向的6項(xiàng)預(yù)測(cè)

  • 關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展方向的6項(xiàng)預(yù)測(cè)-深度學(xué)習(xí)是個(gè)復(fù)雜的概念，其中每項(xiàng)因素都不簡(jiǎn)單。即使您身為已經(jīng)熟練掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，大家也需要時(shí)間了解加速卷積、復(fù)發(fā)、生成以及其它與多層深度學(xué)習(xí)算法規(guī)范相關(guān)的復(fù)雜概念。
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【E課堂】一文讀懂深度學(xué)習(xí)

  • 　　近日，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域出現(xiàn)了一場(chǎng)熱烈的爭(zhēng)論。這一切都要從Jeff Leek在Simply Stats上發(fā)表了一篇題為 《數(shù)據(jù)量不夠大，別玩深度學(xué)習(xí)》 (Don't use deep learning your data isn't that big)的博文開(kāi)始。作者Jeff Leek在這篇博文中指出，當(dāng)樣本數(shù)據(jù)集很小時(shí)(這種情況在生物信息領(lǐng)域很常見(jiàn))，即使有一
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對(duì)比深度學(xué)習(xí)十大框架：TensorFlow 并非最好？

  • 　　2016 年已經(jīng)過(guò)去，BEEVA Labs 數(shù)據(jù)分析師 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上發(fā)表了一篇文章，盤(pán)點(diǎn)了目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架。為什么要做這一個(gè)盤(pán)點(diǎn)呢?他寫(xiě)道：「我常聽(tīng)到人們談?wù)撋疃葘W(xué)習(xí)——我該從哪里開(kāi)始呢?TensorFlow 是現(xiàn)在最流行的吧?我聽(tīng)說(shuō) Caffe 很常用，但會(huì)不會(huì)太難了?在 BEEVA Lab
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深度學(xué)習(xí)介紹

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