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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 深度學(xué)習(xí)

人民日報：中美都踏入AI無人區(qū) 中國有望后來居上

  • 　　黨的十九大報告提出，加強(qiáng)應(yīng)用基礎(chǔ)研究，拓展實施國家重大科技項目，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)?我國有哪些顛覆性技術(shù)創(chuàng)新在世界上位居前列?它們對我國和世界的經(jīng)濟(jì)社會發(fā)展將產(chǎn)生什么影響?我們該如何應(yīng)對這些技術(shù)革新帶來的巨大變化?我們從今天起推出系列報道，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)助手以高分通過了201
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刷臉時代來臨，深度解析人臉識別技術(shù)市場

  • iPhone X帶動更多智能手機(jī)集成3D人臉識別，公共場所日益增長的監(jiān)控需求。刷臉時代來臨，人臉識別技術(shù)巨大的市場需求與廣闊的應(yīng)用前景，盈利模式多變，消費級領(lǐng)域產(chǎn)業(yè)化將爆發(fā)。
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國產(chǎn)AI強(qiáng)勢崛起，中國有望全球領(lǐng)跑

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

  • 　　深度學(xué)習(xí)是計算機(jī)領(lǐng)域中目前非常火的話題，不僅在學(xué)術(shù)界有很多論文，在業(yè)界也有很多實際運用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)，并對深度學(xué)習(xí)的原理作了簡單的描述?！　『喗椤　C(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在當(dāng)代社會已經(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)容過濾到電子商務(wù)網(wǎng)站的個性化推薦，它正在快速的出現(xiàn)在用戶的消費品中，如攝像機(jī)和智能手機(jī)。機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)可以用來識別圖像中的物體，將語音轉(zhuǎn)變成文字，匹配用戶感興趣的新聞、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，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)著蘋果、Facebook以及OpenAI的人工智能實驗室，而Hinton本人是谷歌大腦(Google Brain)人工智能團(tuán)隊的首席科學(xué)家。 　　 　　就在幾個小時之前，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-一個人獨處時，感覺有點孤單，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)大的視覺識別能力。
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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AI如此重要的江湖地位，深度學(xué)習(xí)作為重要的一個研究分支，幾乎出現(xiàn)在當(dāng)下所有熱門的AI應(yīng)用領(lǐng)域，其中包含語義理解、圖像識別、語音識別，自然語言處理等等，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 模式識別三種技術(shù)對比

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

  • 當(dāng)你要開始一個深度學(xué)習(xí)項目時，的確值得花一些時間來評估可用的框架，以確保技術(shù)價值的最大化。深度學(xué)習(xí)的框架有很多，不同框架之間的“好與壞”卻沒有一個統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)。
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深度學(xué)習(xí)入門必須理解這25個概念

  • 　　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)我們得到新信息時我們該怎么做。當(dāng)我們獲取信息時，我們一般會處理它，然后生成一個輸出。類似地，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。　　    　　2、權(quán)重(Weights)——當(dāng)輸入進(jìn)入神經(jīng)元時，它會乘以一個權(quán)重。例如，如果一個神經(jīng)元有兩個輸入，則每個輸入將具有
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深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級計算機(jī)上運行

  • 深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級計算機(jī)上運行-由NSF資助的一個研究項目，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)之間運行；另一個由Andrew Ng和兩個超算專家牽頭的項目，則希望把模型放在超級計算機(jī)上，給它們一個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。雖然比人類的神經(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)未來發(fā)展方向的6項預(yù)測

  • 關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來發(fā)展方向的6項預(yù)測-深度學(xué)習(xí)是個復(fù)雜的概念，其中每項因素都不簡單。即使您身為已經(jīng)熟練掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識的數(shù)據(jù)科學(xué)家，大家也需要時間了解加速卷積、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)了一場熱烈的爭論。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(這種情況在生物信息領(lǐng)域很常見)，即使有一
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對比深度學(xué)習(xí)十大框架：TensorFlow 并非最好？

  • 　　2016 年已經(jīng)過去，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，盤點了目前最流行的深度學(xué)習(xí)框架。為什么要做這一個盤點呢?他寫道：「我常聽到人們談?wù)撋疃葘W(xué)習(xí)——我該從哪里開始呢?TensorFlow 是現(xiàn)在最流行的吧?我聽說 Caffe 很常用，但會不會太難了?在 BEEVA Lab
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深度學(xué)習(xí)介紹

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