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標簽 > 深度學習
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這種學習范式試圖去跨越監督學習與無監督學習邊界。由于標簽數據的匱乏和收集有標注數據集的高昂成本,它經常被用于商業環境中。從本質上講,混合學習是這個問題的答案。
2023北京智源大會亮點回顧 | 高性能計算、深度學習和大模型:打造通用人工智能AGI的金三角
北京智源大會中黃鐵軍表示,從“第一性原理”出發,通過構建一個完整的智能系統AGI,從原子到有機分子到神經系統、到身體,實現通用人工智能。這是一個大概需要...
隨著人工智能技術的飛速發展,對計算性能的需求也日益增長。FPGA(現場可編程門陣列)作為一種高性能、低功耗、可靈活編程的硬件平臺,正逐漸在 AI 領域嶄...
社交媒體和互聯網公司對圖像和語音的識別技術非常感興趣,這些可以提高用戶的參與度。而當今一流的高科技公司則想制造一個智能私人助理來統一管理它們。無論近期的...
LLM(Large Language Model,大型語言模型)是一種深度學習模型,主要用于處理自然語言處理(NLP)任務。LLM模型的格式多種多樣,以...
工業領域的人工智能(AI)正在迅速嶄露頭角,工業AI可以幫助制造商借助設備監控和預防性維護計劃來最大限度地延長正常運行時間,以及確定損失的產量和缺陷。
人臉檢測與識別是計算機視覺領域中的一個重要研究方向,具有廣泛的應用前景,如安全監控、身份認證、智能視頻分析等。本文將詳細介紹人臉檢測與識別的方法。 引言...
GPU由于采用了數量眾多的計算單元和超長流水線,因此更適合進行大吞吐量的AI并行計算。不過,隨著大模型逐步發展,對GPU先進算力的需求在繼續提升。
一、引言 機器人視覺是機器人技術的重要組成部分,它利用計算機視覺技術對機器人周圍環境進行感知、識別和理解,為機器人提供決策和執行任務所需的信息。隨著計算...
PyTorch 作為一個深度學習平臺,在深度學習任務中比 NumPy 這個科學計算庫強在哪里呢?我覺得一是 PyTorch 提供了自動求導機制,二是對 ...
我們可以利用下圖來描述它們的共同點,它們都是由左右兩條分支組成了特征提取的網絡,提取出來的特征圖都會進入到決策模塊,該模塊負責計算出左右兩個Patch對...
人工神經元是深度學習、神經網絡和機器學習領域的核心組件之一。 1. 引言 在深入討論人工神經元之前,我們需要了解其在人工智能領域的重要性。人工神經元是模...
This session discusses how to find good multiple-CPU performance with Theano...
自然語言生成(又稱為文本生成)旨在基于輸入數據用人類語言生成合理且可讀的文本。隨著預訓練語言模型的發展,GPT-3,BART等模型逐漸成為了生成任務的主...
深度學習與圖神經網絡學習分享:CNN經典網絡之-ResNet
深度學習與圖神經網絡學習分享:CNN 經典網絡之-ResNet resnet 又叫深度殘差網絡 圖像識別準確率很高,主要作者是國人哦 深度網絡的退化問題...
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