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深度學習 文章 最新資訊

【E課堂】一文讀懂深度學習

  • 　　近日，在深度學習領(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，別玩深度學習》 (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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對比深度學習十大框架：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習框架。為什么要做這一個盤點呢?他寫道：「我常聽到人們談論深度學習——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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深度學習日益成熟 自駕貨車可望率先上路

  • 長程駕駛運輸環(huán)境單純、運輸時間長，很容易因疲勞駕駛影響行車安全。 在這樣的情況之下，最快實現(xiàn)自動駕駛的場域，將會是商用貨車的物流應用。
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想從事深度學習工作的進來看，經(jīng)典面試問題幫你整理好了

  • 　　更新幾個面試被問到或者聯(lián)想出來的問題，后面有時間回答　　SGD 中 S(stochastic)代表什么　　個人理解差不多就是Full-Batch和Mini-Batch　　監(jiān)督學習/遷移學習/半監(jiān)督學習/弱監(jiān)督學習/非監(jiān)督學習?　　本筆記主要問題來自以下兩個問題，后續(xù)會加上我自己面試過程中遇到的問題。　　深度學習相關(guān)的職位面試時一般會問什么?會問一些傳統(tǒng)的機器學習算法嗎?　　如果你是面試官，你怎么去判斷一個面試者的深度學習水平?　　以下問題來自@Naiyan Wang　　C
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NVIDIA挑戰(zhàn)100億美元營收　進擊數(shù)據(jù)中心市場是關(guān)鍵

  • 　　在一個正常運作的資本主義經(jīng)濟環(huán)境，一家具創(chuàng)新能量的公司會協(xié)助開創(chuàng)新市場，對新技術(shù)或產(chǎn)品開發(fā)大舉投資，因而擊敗競爭對手或?qū)⒅频綁牵闹袆?chuàng)造獲利，這在當前科技產(chǎn)業(yè)中若要找到范本，NVIDIA無疑當之無愧，因NVIDIA不僅協(xié)助開創(chuàng)將加速運算導入全球數(shù)據(jù)中心的新市場，如今也正借此為公司創(chuàng)造獲利，并掌握相當先進的前瞻技術(shù)，因而有助NVIDIA在可預見的未來于這塊市場站穩(wěn)腳步。 　　根據(jù)The Next Platform網(wǎng)站報導，NVIDIA借由在其數(shù)據(jù)中心產(chǎn)品線中推出Tesla加速器產(chǎn)品線，充分有助該
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AI Challenger 開賽：國內(nèi)最大規(guī)模深度學習數(shù)據(jù)集上線，ImageNet 冠軍、Kaggle 大賽優(yōu)勝者加入角逐

  • 　　由創(chuàng)新工場、搜狗和今日頭條聯(lián)合宣布發(fā)起的 AI Challenger 挑戰(zhàn)賽，在今年的比賽時間為 9 月 4 日至 12 月 3 日，每雙周評出周冠軍，每個賽題中效果突出的團隊還將進行答辯，角逐總冠軍。目前，報名者已超過 1000 名，參賽隊伍超過 500 支，其中很多人來自國內(nèi)外 AI 實力強勁的高校、公司和機構(gòu)，不乏過去各類比賽的獲獎者，比如 ImageNet 兩項任務冠軍、天池阿里移動推薦算法大賽冠軍以及 Kaggle 大賽的眾多優(yōu)勝者。 　　隨著以 30 萬張圖片為基礎(chǔ)的計算機視覺賽道數(shù)據(jù)集
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深度學習與計算機視覺 看這一篇就夠了

  • 　　人工智能是人類一個非常美好的夢想，跟星際漫游和長生不老一樣。我們想制造出一種機器，使得它跟人一樣具有一定的對外界事物感知能力，比如看見世界?！　≡谏鲜兰o50年代，數(shù)學家圖靈提出判斷機器是否具有人工智能的標準：圖靈測試。即把機器放在一個房間，人類測試員在另一個房間，人跟機器聊天，測試員事先不知道另一房間里是人還是機器 。經(jīng)過聊天，如果測試員不能確定跟他聊天的是人還是機器的話，那么圖靈測試就通過了，也就是說這個機器具有與人一樣的感知能力?！　〉菑膱D靈測試提出來開始到本世紀初，50多年時間有無數(shù)
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微軟推深度學習系統(tǒng)Project Brainwave：面向?qū)崟r人工智能應用

  • 　　Project Brainwave是微軟的一套深度學習加速平臺，主要面向?qū)崟r人工智能應用。其在基于云端的深度學習模型的性能和擴展性上實現(xiàn)了一項重大的飛躍。 　　   　　這并不是我們首次聽到它的名字，因為微軟去年時就曾多次提及。在Hot Chips 2017大會上，微軟披露了Project Brainwave的更多實質(zhì)性細節(jié)。微軟解釋了近年為Project Brainwave平臺推出的FPGA(現(xiàn)場課編程門陣列)基礎(chǔ)設施、并結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡處理單元。如果說過去幾十年的主題是開發(fā)通用C
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Gartner發(fā)布2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線 提出未來十年驅(qū)動數(shù)字化業(yè)務的三大趨勢

  • 　　全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各類新興科技技術(shù)揭示出未來五到十年內(nèi)可以幫助各企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代中生存并繁榮發(fā)展的三大顯著趨勢。　　這三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數(shù)字平臺(digital plat
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基于深度學習的無人機識別算法研究

  • 　　摘 要： 無人機的廣泛運用，在給人們帶來便利的同時，也引發(fā)了不良影響。比如，無人機飛入禁飛區(qū)引發(fā)安全問題，由于不正當?shù)氖褂们址腹竦碾[私等，因此需要構(gòu)建一個無人機警察系統(tǒng)，對無人機實施監(jiān)控，遏制亂飛現(xiàn)象。采用傳統(tǒng)的識別方法，靈活性不足，精度也不夠高。為此提出一種基于深度學習的無人機識別算法，通過訓練一個基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNNs)的學習網(wǎng)絡，得出一個高效的識別模型，實現(xiàn)無人機和非無人機間的分類。模型的測試結(jié)果表明，該方法具有較高的識別率。　　關(guān)鍵詞： 深度學習;無人機;視
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IBM深度學習演算法新突破 大幅縮短培訓時間

  • 　　IBM Research宣布深度學習演算法出現(xiàn)新的突破，IBM新的分布式深度學習(DDL)軟件讓每個添加的處理器之間實現(xiàn)線性加速比(linear speedup)，該開發(fā)旨在為添加到IBM DDL演算法的每個服務器實現(xiàn)類似的加速效能。 　　據(jù)EETimes報導，IBM加速認知基礎(chǔ)設施部門主管Hillman Hunter認為，研究目標是將深度學習培訓的等待時間從幾天或幾小時，縮短到幾分鐘或幾秒鐘。 　　Hunter發(fā)文描述這項開發(fā)成果，是最受歡迎的深度學習框架擴展到服務器中的多個GPU，而不是使用G
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吳恩達創(chuàng)建deeplearning.ai講授AI課程 ，向全世界普及深度學習知識

  • 　　近日，前百度首席科學家吳恩達在其Twitter上發(fā)布重磅消息稱，deeplearning.ai課程正式登錄Cousera。此外，吳恩達還同時在Medium發(fā)布博文介紹了這套課程。 　　此消息意味著，從百度離職后，吳恩達所創(chuàng)立deeplearning.ai一直專注于深度學習入門課程的開發(fā)。吳恩達表示，deeplearning.ai立志于擴散AI知識，向全世界普及深度學習知識。 　　該套課程一共五門，組成了Cousera上的全新深度學習專業(yè)(specialization)。用戶可通過該課程學習到深度學
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AI芯片飛速發(fā)展 算法也需不斷優(yōu)化

  • 有許多公司已經(jīng)認識到了AI所具有的巨大潛力，還研發(fā)出了強大的芯片，以期獲得AI的廣泛應用。
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IBM聲稱深度學習取得重大突破 大幅降低處理時間

  • 　　IBM一直在努力促使計算機變得更智能化、更人性化。本周該公司宣布，已經(jīng)開發(fā)出一種技術(shù)，可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結(jié)論的時間。 　　IBM使用的“深度學習”技術(shù)是人工智能(AI)的一個分支，可模仿人腦的工作原理。它也是微軟、Facebook、亞馬遜和谷歌的重大關(guān)注焦點。 　　IBM的目標是將深度學習系統(tǒng)消化數(shù)據(jù)所需要的時間從數(shù)天縮短到數(shù)小時。IBM研究所的IBM研究員和系統(tǒng)加速及記憶主管希拉里·亨特(Hillery Hunter)說，這些改進可以幫助放射
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【E問E答】當AI深度學習模型走進死胡同時該咋辦？

  • 　　深度學習是一項龐大又復雜的工程，在建立深度學習模型時，走進死胡同被迫從頭再來似乎是常事?！　〗?，Semantics3網(wǎng)站的聯(lián)合創(chuàng)始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發(fā)表了一篇文章，講述了程序員在解決深度學習問題時的應該自問的五個問題?！　emantics3是一家2012年成立的數(shù)據(jù)科學初創(chuàng)公司，它創(chuàng)建了一個數(shù)據(jù)庫，跟蹤產(chǎn)品在網(wǎng)上的銷售過程，為零售商提供數(shù)據(jù)。對于Govind Chandrasekhar寫的這篇文章如下：　　研究數(shù)據(jù)科學是一件悲喜交加的事情。喜
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