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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 深度學習

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。
  • 關鍵字: 深度學習  NVIDIA  

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?! ∩疃葘W習相關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
  • 關鍵字: 深度學習  CNN  

NVIDIA挑戰(zhàn)100億美元營收 進擊數(shù)據(jù)中心市場是關鍵

  •   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,對新技術或產(chǎn)品開發(fā)大舉投資,因而擊敗競爭對手或?qū)⒅频綁?,并從中?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,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
  • 關鍵字: NVIDIA  深度學習  

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,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 萬張圖片為基礎的計算機視覺賽道數(shù)據(jù)集
  • 關鍵字: 深度學習  Kaggle   

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)
  • 關鍵字: 深度學習  計算機視覺   

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)基礎設施、并結合了神經(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
  • 關鍵字: 微軟  深度學習  

Gartner發(fā)布2017年新興科技技術成熟度曲線 提出未來十年驅(qū)動數(shù)字化業(yè)務的三大趨勢

  •   全球領先的信息技術研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies),其中包含的各類新興科技技術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?! ∵@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
  • 關鍵字: 機器學習  深度學習  

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。模型的測試結果表明,該方法具有較高的識別率?! £P鍵詞: 深度學習;無人機;視
  • 關鍵字: 深度學習  無人機  

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
  • 關鍵字: IBM  深度學習  

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
  • 關鍵字: AI  深度學習  

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。
  • 關鍵字: AI  深度學習  

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,可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結論的時間。   IBM使用的“深度學習”技術是人工智能(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
  • 關鍵字: IBM  深度學習  

【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
  • 關鍵字: AI  深度學習  

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(DNN)是否模擬了人類大腦皮層結構?

  •   概要:人工智能交融了諸多學科,而目前對人工智能的探索還處于淺層面,我們需要從不同角度和層次來思考,比如人工智能和大腦的關系。   神經(jīng)元   在深度學習領域,神經(jīng)元是最底層的單元,如果用感知機的模型, wx + b, 加上一個激活函數(shù)構成了全部,輸入和輸出都是數(shù)字,研究的比較清楚。別的不說,在參數(shù)已知的情況下,有了輸入可以計算輸出,有了輸出可以計算輸入。   但在神經(jīng)科學領域,神經(jīng)元并不是最底層的單位。   舉例來說,有人在做神經(jīng)元膜離子通道相關的工作。一個神經(jīng)元的輸入,可以分為三部分,從其他
  • 關鍵字: DNN  深度學習  

深度學習被「神化」!如何「客觀」看待深度學習?

  • 深度學習隨著AlphaGo大勝李世石之后被“神話”,很多人認為深度學習就是挑戰(zhàn)人類智力的“神器”??墒?,深度學習真的如他們想象的那般“戰(zhàn)無不勝”嗎?
  • 關鍵字: 深度學習  
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