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深度學(xué)習(xí) 文章 最新資訊

NVIDIA、英特爾COMPUTEX開(kāi)講 AI、深度學(xué)習(xí)戰(zhàn)力大比拼

  • COMPUTEX展會(huì)焦點(diǎn)預(yù)計(jì)將圍繞AI最新發(fā)展，尤其是英特爾、NVIDIA將針對(duì)自身CPU、GPU優(yōu)勢(shì)同場(chǎng)較量.
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中國(guó)AI研究超美國(guó)?專家:比如深度學(xué)習(xí)已發(fā)文章數(shù)

  • 　　當(dāng)今世界人工智能領(lǐng)域，有三位頂級(jí)專家被業(yè)內(nèi)奉為“神一樣的人物”，其中兩位來(lái)自加拿大，一位來(lái)自法國(guó)。他們分別是加拿大多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton和蒙特利爾大學(xué)的終身教授YoshuaBengio，以及Facebook人工智能研究部門(FAIR)負(fù)責(zé)人YannLeCun(下稱“LeCun”)——這位來(lái)自巴黎的學(xué)者目前擔(dān)任紐約大學(xué)終身教授，他還是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的創(chuàng)始人。 　　YannLeCun在今年3月走進(jìn)中國(guó)的大學(xué)，
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解讀人工智能技術(shù)以及國(guó)內(nèi)產(chǎn)業(yè)鏈現(xiàn)狀

  • 物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等科技熱詞這幾年似乎每天都在科技頭條中輪番出現(xiàn)，到底哪一種技術(shù)對(duì)人類社會(huì)的發(fā)展有更大的推動(dòng)作用呢?不知道有沒(méi)有人有這樣的疑惑，事實(shí)上，它們都是未來(lái)的趨勢(shì)，彼此之間并不矛盾。
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Intel：將GPU用于深度學(xué)習(xí)僅只是人工智能技術(shù)的一部分

  • 　　針對(duì)目前人工智能技術(shù)發(fā)展，Intel認(rèn)為目前將GPU運(yùn)算效能用于超級(jí)計(jì)算機(jī)作為平行運(yùn)算的普及作法，其實(shí)只是人工智能技術(shù)的一部分，重點(diǎn)依然在于如何讓深度學(xué)習(xí)以更具效率方式完成訓(xùn)練，藉此建立各類人工智能技術(shù)應(yīng)用。 而對(duì)于近年來(lái)ARM架構(gòu)處理器持續(xù)強(qiáng)調(diào)的端點(diǎn)運(yùn)算 (Edge Computing)，Intel也強(qiáng)調(diào)本身從終端裝置到云端服務(wù)器均有完整布局，同時(shí)在軟硬件部分也有相當(dāng)完整的技術(shù)發(fā)展，藉此對(duì)應(yīng)不同人工智能技術(shù)運(yùn)算需求。 　　根據(jù)Intel數(shù)據(jù)中心事業(yè)群副總裁暨人工智能解決方案技術(shù)長(zhǎng)Amir Khos
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數(shù)據(jù)大爆炸時(shí)代 計(jì)算的將來(lái)屬于GPU

  • 　　有許多原因使 2016 稱得上是 GPU 之年。但事實(shí)上，除了在核心領(lǐng)域(深度學(xué)習(xí)、VR、自動(dòng)駕駛)，為什么把 GPU 用于通用計(jì)算仍然很模糊。 　　 ? 　　英偉達(dá)在 2016 年的強(qiáng)勢(shì)崛起，GPGPU (GPU 通用計(jì)算)功不可沒(méi)。 　　搞清楚 GPU 的作用，要先從 CPU 開(kāi)始。大多數(shù)人對(duì)計(jì)算機(jī) CPU 并不陌生，這可能要?dú)w功于英特爾——作為在事實(shí)上壟斷了 PC、服務(wù)器平臺(tái) CPU 近十年的供應(yīng)商，英特爾的巨幅廣告支出，直接導(dǎo)致每個(gè)人都或多或少聽(tīng)說(shuō)
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激光雷達(dá)存廢之爭(zhēng)：各大企業(yè)各顯神通

  • 鉆研傳感器和鉆研深度學(xué)習(xí)算法，這兩群創(chuàng)業(yè)公司看起來(lái)都不稀缺。對(duì)于提供自動(dòng)駕駛方案的小型創(chuàng)業(yè)公司，技術(shù)路線也就決定了賣給哪一個(gè)陣營(yíng)的客戶。
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鄔賀銓：ICT還有哪些新技術(shù)讓人期待？

  • 　　圍繞“智能時(shí)代·數(shù)字經(jīng)濟(jì)”，由工業(yè)和信息化部中國(guó)電子信息產(chǎn)業(yè)發(fā)展研究院指導(dǎo)、賽迪顧問(wèn)股份有限公司主辦的“2017中國(guó)IT市場(chǎng)年會(huì)”于2017年3月16日召開(kāi)。大會(huì)的第一個(gè)主題演講來(lái)自于中國(guó)工程院鄔賀銓院士，他的演講題目為《ICT演進(jìn)與創(chuàng)新》。 　　在演講中鄔院士提到大數(shù)據(jù)、智能化、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)跟云計(jì)算，以及物聯(lián)網(wǎng)，結(jié)合的“大智移云”，成為ICT融合的創(chuàng)新平臺(tái)。人工智能、深度學(xué)習(xí)、區(qū)塊鏈，以及容器技術(shù)等新技術(shù)，正在興起
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?？低曆芯吭涸洪L(zhǎng)浦世亮談深度學(xué)習(xí)+安防

  • 　　備受關(guān)注的計(jì)算機(jī)視覺(jué)國(guó)際大賽——ImageNet 大規(guī)模圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽(ILSVRC2017)已經(jīng)拉開(kāi)帷幕，今年的比賽分為四個(gè)主要項(xiàng)目：定位、識(shí)別以及視頻中物體識(shí)別和Tester Challenges。去年在比賽中拿下場(chǎng)景分類關(guān)鍵的?？低暿紫瘜＜移质懒两战邮苄轮窃獙ＴL，他談到了去年參賽詳情和技術(shù)細(xì)節(jié)。他也對(duì)深度學(xué)習(xí)與安防行業(yè)現(xiàn)狀的10個(gè)問(wèn)題進(jìn)行了深入解讀。 　　根據(jù) ImageNet官網(wǎng)的最新消息，今年的 ImageNet 大規(guī)模圖像識(shí)別挑戰(zhàn)賽(ILSVRC2017)已經(jīng)
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機(jī)器學(xué)習(xí)——深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)之我見(jiàn)

  • 　　Deep Learning是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非常接近AI的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近研究了機(jī)器學(xué)習(xí)中一些深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，本文給出一些很有用的資料和心得?！　ey Words：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，分類、回歸，密度估計(jì)、聚類，深度學(xué)習(xí)，Sparse DBN，　　1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)　　給定一組數(shù)據(jù)(input，target)為Z=(X，Y)?！　∮斜O(jiān)督學(xué)習(xí)：最常見(jiàn)的是regression & 
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圖像識(shí)別中的深度學(xué)習(xí)【香港中文大學(xué)王曉剛】

  • 　　深度學(xué)習(xí)是近十年來(lái)人工智能領(lǐng)域取得的重要突破。它在語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、圖像與視頻分析、多媒體等諸多領(lǐng)域的應(yīng)用取得了巨大成功?，F(xiàn)有的深度學(xué)習(xí)模型屬于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源可追溯到20世紀(jì)40年代，曾經(jīng)在八九十年代流行。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)試圖通過(guò)模擬大腦認(rèn)知的機(jī)理解決各種機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題。1986年，魯梅爾哈特(Rumelhart)、欣頓(Hinton)和威廉姆斯(Williams)在《自然》雜志發(fā)表了著名的反向傳播算法用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[1]，該算法直到今天仍被廣泛應(yīng)用?！　∩窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)有大量參數(shù)，經(jīng)常發(fā)
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深度學(xué)習(xí)也有缺陷，同質(zhì)化的AI創(chuàng)業(yè)競(jìng)爭(zhēng)將很殘酷

  • 人工智能這一輪的浪潮來(lái)的很快，接連攻克了圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自動(dòng)駕駛等多個(gè)難題，簡(jiǎn)直是處于宇宙中心。從資本、媒體到創(chuàng)業(yè)者都對(duì)這個(gè)領(lǐng)域懷有極大的熱情。
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準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超人類專家 谷歌用深度學(xué)習(xí)算法檢測(cè)癌癥

  • 　　在檢查患者的生物組織樣品后， 病理學(xué)家的報(bào)告通常是許多疾病的黃金診斷標(biāo)準(zhǔn)。特別是對(duì)于癌癥，病理學(xué)家的診斷對(duì)患者的治療具有深遠(yuǎn)的影響。病理切片審查是一個(gè)非常復(fù)雜的任務(wù)，需要多年的培訓(xùn)才能做好，豐富的專業(yè)知識(shí)和經(jīng)驗(yàn)也是必不可少的。盡管都經(jīng)過(guò)培訓(xùn)，但不同病理學(xué)家對(duì)同一患者給出的診斷結(jié)果，可能存在實(shí)質(zhì)性的差異，而這可能導(dǎo)致誤診。例如，在某些類型的乳腺癌診斷中，診斷結(jié)論一致性竟低至48%，前列腺癌診斷的一致性也同樣很低。 　　診斷缺乏一致性低并不少見(jiàn)，因?yàn)槿绻胱龀鰷?zhǔn)確的診斷，必須檢查大量的信息。病理學(xué)家通常
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生物識(shí)別背后暗藏大金礦？

  • 早春三月，乍暖還寒，人臉識(shí)別技術(shù)的市場(chǎng)熱度卻不斷攀升，成為科技圈企業(yè)追逐的技術(shù)新寵。
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可用于自動(dòng)駕駛的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)

  • 　　引言　　高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對(duì)道路安全及出行體驗(yàn)的更高要求。諸如車道偏離警告、自動(dòng)剎車及泊車輔助等系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于當(dāng)前的車型，甚至是功能更為強(qiáng)大的車道保持、塞車輔助及自適應(yīng)巡航控制等系統(tǒng)的配套使用也讓未來(lái)的全自動(dòng)駕駛車輛成為現(xiàn)實(shí)?！　∪缃?，車輛的很多系統(tǒng)使用的都是機(jī)器視覺(jué)。機(jī)器視覺(jué)采用傳統(tǒng)信號(hào)處理技術(shù)來(lái)檢測(cè)識(shí)別物體。對(duì)于正熱衷于進(jìn)一步提高拓展ADAS功能的汽車制造業(yè)而言，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開(kāi)辟了令人興奮的研究途徑。為了實(shí)現(xiàn)從諸如高速公路全程自動(dòng)駕駛儀的短時(shí)輔助模式到
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2017全國(guó)深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用大會(huì)

  • 　　深度學(xué)習(xí)不但使得機(jī)器學(xué)習(xí)能夠?qū)崿F(xiàn)眾多的應(yīng)用，而且拓展了人工智能的領(lǐng)域范圍，并使得機(jī)器輔助功能都變?yōu)榭赡?。其?yīng)用領(lǐng)域正在加速滲透到很多領(lǐng)域，也催生了深度學(xué)習(xí)與其它應(yīng)用技術(shù)的加速融合，為提升一線科研人員對(duì)該技術(shù)的深入了解，中國(guó)電子學(xué)會(huì)擬于2017年3月25-26日在北京舉辦“2017全國(guó)深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用大會(huì)”，會(huì)議將邀請(qǐng)國(guó)內(nèi)知名專家就相關(guān)內(nèi)容做特邀專家報(bào)告。活動(dòng)家為2017全國(guó)深度學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用大會(huì)提供在線報(bào)名通道!　　基本信息　　大會(huì)主題：拓寬研發(fā)思路，提高應(yīng)用能力?！　r(shí)間地點(diǎn)：2017年3月24?26
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深度學(xué)習(xí)介紹

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