摘要：年以来，深度学习方法开始在目标跟踪领域展露头脚，并逐渐在性能上超越传统方法，取得巨大的突破。值得一提的是，目前大部分深度学习目标跟踪方法也归属于判别式框架。 开始本文之前，我们首先看上方给出的3张图片，它们分别是同一个视频的第1，40，80...
摘要：诞生于年，是最早的卷积神经网络之一，并且推动了深度学习领域的发展。间隔从年到年神经网络处于孵化阶段。与来自谷歌的开始追求减少深度神经网络的计算开销，并设计出第一个架构参见。 LeNet5LeNet5 诞生于 1994 年，是最早的卷积神经网络之一，并且推...
摘要：是一个深度学习包，里面含有很多机器学习算法，如卷积神经网络，深度信念网络，自动编码堆栈，卷积的作者是。对于每个卷积输出，表示该层的一个输出，所对应的所有卷积核，包含的神经元的总数。 deepLearnToolbox-master是一个深度学习matlab包，里面含...
摘要：正如我们可以看到的那样，降低了人类表现与机器表现之间的差异，在英语和中文上都将差距缩小了以上。对于中文和英语，谷歌当下的系统被认为是世界上较好的，所以用一个模型对二者进行提高是一个很大的成就。 本文介绍的是WaveNet——一个原始音频波形深...
摘要：现在，腾讯正在将新服务器集成到它为大数据工作负载提供服务的超大规模数据中心上。这将有助于腾讯抑制数据中心的扩张。 上图：IBM 为高性能计算提供的Linux 服务器，图片来源：IBMIBM已经推出了三代Power8 Linux服务器，旨在加快人工智能、深度学习和...
摘要：训练和建模逻辑的算法既是瓶颈也是突破口，深度学习的未来应用与发展值得瞩目。自研发深度学习系统薄言豆豆人机对话成功率达，是目前比较优秀的的中文理解智能系统。 2016正好是人工智能概念诞生60周年。早在1956年，美国达特茅斯（Dartmouth）大学召开...
摘要：网络所有的神经元都与另外的神经元相连每个节点功能都一样。训练的方法是将每个神经元的值设定为理想的模式，然后计算权重。输入神经元在网络整体更新后会成为输入神经元。的训练和运行过程与十分相似将输入神经元设定为固定值，然后任网络自己变化。 ...
摘要：它可以用来做语音识别，使得一个处理语音，另一个浏览它，使其在生成文本时可以集中在相关的部分上。它对模型使用的计算量予以处罚。 本文的作者是 Google Brain 的两位研究者 Chris Olah 和 Shan Carter，重点介绍了注意力和增强循环神经网络，他们认...
摘要：棋类游戏和电子游戏通常都会有定义明确的回馈函数，这使得用增强学习算法来直接进行优化成为可能。增强学习算法或智能体的目标是通过与任务或者环境进行互动，学会执行复杂的新颖的任务。使得增强学习算法和环境的开放与测试变得更加简便了。 机器学习...
摘要：拉普拉斯金字塔用来从金字塔低层图像重建上层未采样图像，在数字图像处理中也即是预测残差，可以对图像进行较大程度的还原，配合高斯金字塔一起使用。 一. 图像金字塔概述1. 图像金字塔是图像中多尺度表达的一种，最主要用于图像的分割，是一种以多分辨...
摘要：很明显这台机器受到了英伟达的部分启发至少机箱是这样，但价格差不多只有的一半。这篇个文章将帮助你安装英伟达驱动，以及我青睐的一些深度学习工具与库。 本文作者 Roelof Pieters 是瑞典皇家理工学院 Institute of Technology & Consultant for Graph...
摘要：梯度下降算法梯度是个啥我想最开始接触梯度的各位是在方向导数那一章接触这一概念的，如果老师没怎么讲的话可能有些人还不知道梯度是个向量。在二维条件下，因为有了两个偏导数，所以这个向量能表示一圈。 讲你肯定能懂的机器学习多维极值求解事先说明...
摘要：深度学习猫铲屎官们也是纳了闷了高冷的深度学习与呆萌的猫星人能有什么关系然而，他俩不仅有关系，而且还关系匪浅还记得吗它在年训练了一种名为深度神经网络的机器学习模型通过不断输入小猫的图片，系统竟然可以认得猫了关键是小组成员并没有直接输入猫...
摘要：月，谷歌宣布要开发驱动的，即谷歌助理。由于最近机器学习和有了巨大进展，人工智能现在已经成为可能。人工智能会采用迭代和反馈回路来自我发展，并趋于完美。这种的奖励函数用于深度强化学习算法先简单称之为情感智能不可能被轻而易举地量化。 今年三...
摘要：前馈网络的反向传播从最后的误差开始，经每个隐藏层的输出权重和输入反向移动，将一定比例的误差分配给每个权重，方法是计算权重与误差的偏导数，即两者变化速度的比例。随后，梯度下降的学习算法会用这些偏导数对权重进行上下调整以减少误差。 目录前...
摘要：在学习过程中，神经网络的突触权重会以一种有序的方式进行修改，从而实现所需的目标。中间单元的数量被称为网络所用的片的数量。 随着神经网络的进化，许多过去曾被认为不可想象的任务现在也能够被完成了。图像识别、语音识别、寻找数据集中的深度关系...
摘要：它们的学习过程主要来自于深度学习框架，该项目也由美国国家科学基金会资助。听音辨物为视频匹配逼真声音是音效师的主要工作领域后期制作音频向导，他们记录你在一部好莱坞电影中看到和听到的脚步声门的嘎吱声腾空横踢。 神经网络已经在玩游戏方面超过...
摘要：作为当下最热门的话题，等巨头都围绕深度学习重点投资了一系列新兴项目，他们也一直在支持一些开源深度学习框架。八来自一个日本的深度学习创业公司，今年月发布的一个框架。 深度学习(Deep Learning)是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法，深...
摘要：上根据星级列出了最常用的个深度学习项目。其中，更受欢迎的是。表格的整理人分别是和。 GitHub上根据星级（stra）列出了最常用的53个深度学习项目。其中，更受欢迎的是TensorFlow。表格的整理人ID分别是aymericdamien、lenck、pjreddie、vmarkovtsev和...
摘要：研究证明，用于加工听觉信号的脑区可用于视觉任务。我们已经发现为计算机图像视觉通道开发出来的图形处理单元，也可以用于加快语音和语言的机器学习任务。 最初针对视觉信号设计出来的 CNN 也能处理听觉信号，最终帮助机器倾听和更好地理解我们。 CNN ...
摘要：反向传播提供了一个机器学习答案，然而就像下一段讨论的那样，它并非生物学上可信的。寻找一个生物学上可信的机器学习方法进行深度网络中的信任分配是一个主要的长期问题，也是此论文贡献的方向。 作者：Yoshua Bengio、Dong-Hyun Lee、Jorg Bornschein...
摘要：神经网络在自然语言处理方面，未来有巨大的应用潜力。讲座学者之一与深度学习大神蒙特利尔大学学者在大会上发表了论文，进一步展现神经机器翻译的研究结果。那些指令的语义就是习得的进入嵌入中，来较大化翻译质量，或者模型的对数似然函数。 在 8月7日...
摘要：为了能够对文本信息进行既快速又准确的分类，人工智能研究实验室开发出了。宣布这项新的开源技术可以在分钟内用标准的多核训练超过亿个词语。还能在不超过分钟的时间内对万个句子进行超过万种分类。从文章发表之日起，的源代码可以在上自由获取。 Faceb...
摘要：取得博士学位后，他加入的团队，在多伦多大学攻读博士后，在年跟和合著了提出深度信念网络的论文。只有充分了解，才能做出强有力的战略决策。这带来的一个重大问题是，个人隐私数据被其他人控制。机器学习是数据驱动的，与统计数据紧密相关。 昨天，谷...
摘要：如何理解神经网络训练与推理深度神经网络和我们人类一样，为了学习工作技能需要接受教育。这样的技术意味着，用户可以随时使用神经网络的推理能力。 人工智能的智能水平在某些领域已经十分强大，但是人工智能究竟是如何变得智能的呢？是否和人一样需要...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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白马啸西风