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深度學習(Deep Learning),又名深度神經網絡,前身是一只感知機。生于達特茅斯會議次年的ta,注定與人工智能有著不解之緣。人工智能中的各種機器...
Deeplearning4j框架中的庫,企業大數據應用程序中的深度學習
Python 為數據科學家所廣泛采用,而大數據編程人員則在 Hadoop 和 Spark 上使用 Java 或 Scala 來開展工作。DL4J 填補了...
對空間的定位和導航能力,是生物的本能。早在 1971 年,UCL 的生理學教授 John O'Keefe 在大腦海馬體中,發現了位置細胞(Place C...
前面幾篇文章講到了卷積神經網絡CNN,但是對于它在每一層提取到的特征以及訓練的過程可能還是不太明白,所以這節主要通過模型的可視化來神經網絡在每一層中是如...
人工智能競爭,從算法模型的研發競爭,轉向數據和數據質量的競爭,這些成功的模型和算法主要是由監督學習推動的,而監督學習對數據極度饑渴,需要海量數據(大數據...
研究人員表示,當前基于深度學習的圖像修復方法成效有限,因為針對丟失像素的輸出必然取決于為找出丟失像素而必須提供給神經網絡的輸入值。這就會導致圖像中出現諸...
一種實現深度學習的方法是使用卷積神經網絡(CNN)。CNN是模擬人類視覺感知建模的。人類用自身的神經元網絡處理圖像;CNN通過輸入層節點(node)來處...
Data Science Central網站主編、有多年數據科學和商業分析模型從業經驗的Bill Vorhies曾撰文指出,過去一年人工智能和深度學習最...
接下來總體介紹下目標跟蹤。這里說的目標跟蹤,是通用單目標跟蹤,第一幀給個矩形框,這個框在數據庫里面是人工標注的,在實際情況下大多是檢測算法的結果,然后需...
由于在云端訓練的速度非常快,你能隨時得到模型表現的結果,計算機的速度也不會減慢。你可以通過交互圖表控制模型的精確度,理解它是如何隨時間進行改進的。最終它...
再看一張圖。這張圖中,每次在網絡中插入一個中間分類層,橫軸表示插入的單個中間分類層的位置,縱軸為相應的最終分類層的表現。我們看到,在ResNet中,插入...
谷歌、百度、英特爾、AMD、哈佛大學與斯坦福大學聯合發布了新型基準測試工具 MLPerf
我們期待看到 AI 行業最終會迎來怎樣的基準測試前景——少數壟斷,還是百家爭鳴。在這樣一個年輕的市場當中,相信會有很多廠商提供基準測試工具與服務。斯坦福...
循環神經網絡是處理序列數據相關任務最成功的多層神經網絡模型(RNN)。 RNN,其結構示意圖如下圖所示,它可以看作是神經網絡的一種特殊類型,隱藏單元的輸...
機器人平臺JetPack 3.1使Jetson的低延遲推斷性能翻了一番
NVIDIA發布了 針對Jetson TX1和TX2的生產Linux軟件 JetPack 3.1 。 隨著TensorRT 2.1和cuDNN 6.0的...
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