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      標簽　>　深度學習

      深度學習

      +關注73人關注

      文章：4732個 瀏覽：122762次 帖子：173個

      深度學習技術

      分析預測未來人工智能領域的行業生態及應用

      人工智能是一門綜合了計算機科學、生理學、哲學的交叉學科。凡是使用機器代替人類實現認知、識別、分析、決策等功能，均可認為使用了人工智能技術。

      2018-12-29 標簽：人工智能深度學習 4560 0

      谷歌新研究使用連續拍攝的一對非模糊圖像，能夠合成運動模糊圖像

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      他們設計的神經網絡架構包括一個新的“線性預測”(line prediction)層，它會教一個系統從連續拍攝的兩張圖像退回到跨越這兩張輸入圖像捕獲時間的...

      2018-12-29 標簽：神經網絡數據集深度學習 2935 0

      什么是深度學習人工智能的深度學習詳細資料概述

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      2016年，AlphaGo 擊敗韓國圍棋冠軍李世石，在媒體報道中，曾多次提及“深度學習”這個概念。而新版本的AlphaGoZero，更充分地運用了深度學...

      2018-12-31 標簽：人工智能機器學習深度學習 6816 0

      “深度學習”雖然深奧，本質卻很簡單

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      但就像愛情，“深度學習”雖然深奧，本質卻很簡單。無論是圖像識別還是語義分析，機器的“學習”能力都來源于同一個算法 — 梯度下降法 (Gradient D...

      2018-12-27 標簽：AI人工智能深度學習 4800 0

      全面闡述GNN及其方法和應用,深度學習的最大軟肋是什么？

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      在內容上，模型方面，本文從GNN原始模型的構建方式與存在的問題出發，介紹了對其進行不同改進的GNN變體，包括如何處理不同的圖的類型、如何進行高效的信息傳...

      2018-12-27 標簽：神經網絡深度學習 2.4萬 0

      重讀Youtube深度學習推薦系統論文不同體驗和收獲

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      所以作者是先用 word2vec 方法對 video 和 search token 做了 embedding 之后再作為輸入的，這也是做 embeddi...

      2018-12-26 標簽：機器學習深度學習 2800 0

      2018年，機器學習和人工智能領域最重要的突破是什么？

      正如Xavier Amatriain說的那樣，深度學習的寒冬不會到來——這項技術已經用到產業里并帶來了收益，現實讓人們收起了一部分對AI的期望和恐懼，業...

      2018-12-26 標簽：人工智能機器學習深度學習 3987 0

      深度學習為腫瘤診療帶來全新解決方案

      連心科技將機器學習、深度學習技術與放射治療相結合，實現危及器官和靶區的自動分割。

      2018-12-24 標簽：GPU深度學習 3600 0

      為什么基于梯度的方法能夠在深度學習的優化中行之有效

      神經網絡的優化本質上是一個非凸問題，而簡單的基于梯度的算法在實踐中似乎總是能夠解決這類問題。

      2018-12-24 標簽：神經網絡深度學習 3927 0

      深度學習在機器人行業中的應用

      迄今為止，大多數人工智能（AI）研究都集中在視覺方面。多虧了機器學習，尤其是深度學習，我們現在有了對周圍環境有很好的視覺理解的機器人和設備。

      2018-12-23 標簽：機器人人工智能深度學習 4862 0

      探索如何構建一個強大的視覺層次，使其成為高性能的圖像特征提取器

      這與全連接層完全相反。在上面的例子中，我們的輸入特征為 5*5=25，輸出數據為 3*3=9. 如果我們使用標準的全連接層，就會產生一個 25*9=22...

      2018-12-22 標簽：濾波器神經網絡深度學習 3188 0

      DeepMind這項研究到底意味著什么？會帶來什么樣的影響？

      在CASP 10之前，整個增長曲線10年來基本上是平緩的。CASP11的提升，是因為引入了協同進化的方法。CASP 12帶來的提升，是這些方法最終被證明...

      2018-12-21 標簽：深度學習DeepMind 3868 0

      自動機器學習技術在推薦系統中的應用

      今天，推薦系統的模型和應用已經相當成熟，然而部署一套全新的推薦系統，甚至僅在已有系統上添加數據維度和模型優化依然是非常耗時耗力的事情。

      2018-12-21 標簽：機器學習深度學習 3236 0

      Apollo感知系列干貨分享

      任何一個系統的感知算法里，僅僅有深度學習是不夠的，一定要有數據驅動的模型計算（模式較重，需要收集數據），同時也有面向下游的、后處理的計算（模式輕，見效快）。

      2018-12-19 標簽：Apollo深度學習 6187 0

      我們可以利用純監督深度學習方法訓練出一個熟練的自動駕駛員嗎？

      在傳統的規劃模塊中有許多算法，這些算法決定了車輛沿路線的確切路徑，以及相對于其他車輛的速度和距離。ChauffeurNet試圖通過觀察真實和模擬數據（包...

      2018-12-31 標簽：自動駕駛無人車深度學習 2265 0

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      TensorFlow 開發者的經驗水平千差萬別，既有首次學習機器學習的學生，也有機器學習專家和研究人員。恰巧，TensorFlow 的優點之一便是能提供...

      2018-12-18 標簽：深度學習TensorFlowKeras 3045 0

      基于規則的預測算法和基于機器學習的預測算法

      Apollo 障礙物行為預測系統采用 MLP 多層感知機制，通過深度神經網絡與規劃算法，達到精準預測路徑的目的。

      2018-12-18 標簽：深度學習MLP 9395 0

      結合深度學習與最新Pytorch1.0來為你細致講解

      Francois Fleuret于2000年獲得巴黎第六大學數學博士學位，2006年獲得巴黎第十三大學數學博士學位。他是瑞士Idiap研究所計算機視覺和...

      2018-12-17 標簽：計算機視覺機器學習深度學習 3192 0

      人工智能高速發展路上的基石有哪些

      隨著一系列技術上的突破，人工智能在世界科技領域已經漸漸的駛進了高速車道。中國老子有一句名言是：“九層之臺，起于累土”。意思就是再高的樓臺都是由一筐一筐土...

      2018-12-15 標簽：互聯網人工智能深度學習 4390 0

      Yan LeCun強推的AI簡史：兩大流派世紀之爭，神經網絡華麗回歸

      John McCarthy 于1956年提出了人工智能這一概念。目前在機器學習領域，尤其是深度學習領域，預測算法正在取得重大進展，但把這些技術歸于人工智...

      2018-12-14 標簽：神經網絡大數據深度學習 3279 0

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