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AI视觉芯片模组 UCVM

...oud-CV模组是专业的计算机视觉嵌入式芯片模组,内嵌基于深度学习的算法,为硬件集成厂商提供二次开发能力。可广泛集成到不同设备,如平板,手持机,摄像头等完整智能硬件中,支持安防、园区、交通、工业、能源等复杂环...

化深度学习问答精选

有什么好用的深度学习gpu云服务器平台?

回答:这个就不用想了,自己配置开发平台费用太高,而且产生的效果还不一定好。根据我这边的开发经验,你可以借助网上很多免费提供的云平台使用。1.Floyd,这个平台提供了目前市面上比较主流框架各个版本的开发环境,最重要的一点就是,这个平台上还有一些常用的数据集。有的数据集是系统提供的,有的则是其它用户提供的。2.Paas,这个云平台最早的版本是免费试用半年,之后开始收费,现在最新版是免费的,当然免费也是有限...

enda | 1105人阅读

为什么有人偏好在Ubuntu下进行「深度学习」呢?

回答:ubt20我任是没装上tensorflow, apt源的质量堪忧. 我还是用我的centos7 ,这个稳定1903

XboxYan | 2124人阅读

用C语言怎么写窗口化程序?

回答:在多年以前,写windows程序就是用c语言写的,书名《Windows程序设计》,目前最新版好像是第7版,里面内容就是讲用C调用windows sdk来写windows人窗口化程序的。linux中,也有许多的开源图形库,可以用C语言来编写linux下的图形界面程序,目前比较流行的是qt库, 不过好像需要用C++开发。另外,我强烈建议不要用C语言去写窗口化的程序,C语言并不擅长这些。具体就看我在其它...

asce1885 | 632人阅读

为什么参数化SQL查询可以防止SQL注入?

问题描述:为什么参数化SQL查询可以防止SQL注入?

FreeZinG | 816人阅读

图形化编程语言未来能否取代文本型编程语言?

回答:不能。原因很简单,图形化语言对于问题的描述能力比不上文本型编程语言。最直观的理解就是数学中几何图形一定程度上可以描述客观世界的数量关系,但它永远都只是文字化数学语言的辅助手段。编程语言也一样,它是数学化语言的升级,图形化编程语言的底层都是文本型编程语言实现的,所以图形化编程语言也只能在特定的领域发挥作用,不能从根本上取代文本型编程语言。但图形化编程语言也有自己的优势,就是直观易于理解。这里就给大家...

cangck_X | 722人阅读

国产深度系统和安卓都是基于Linux编写的,那深度会和安卓一样“吃”硬件吗?

回答:首先必须明确一点,安卓吃硬件和 Linux 系统没有关系,重点是,安卓仅仅是使用了 Linux 系统的底层,而所有的应用都是基于安卓的虚拟机来运行的。正是因为这层虚拟机,导致安卓操作系统相比 iOS 系统来说,比较耗费系统资源。而谷歌公司这么多年来,每年都在精心的打磨这套虚拟层,期待让他更快,更顺滑一些。最终谷歌也实在受不了这层虚拟层了,于是开启了另外一个独立的移动端操作系统的开发,也就是 Fuc...

codeKK | 957人阅读

化深度学习精品文章

  • 深度学习的几何观点(1) - 流形分布定律

    ...大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为深度学习的几何观点的报告,汇报了这方面的进展情况。这里是报告的简要记录,具体内容见【1】。)深度学习...

    XUI 评论0 收藏0
  • LeCun 谈深度学习技术局限及发展

    卷积网络和深度学习的动机:端到端的学习一些老方法:步长内核,非共享的本地连接,度量学习,全卷积训练深度学习缺少什么?基础理论推理、结构化预测记忆有效的监督学习方法深度学习=学习层次化表达传统模式识别方...

    LuDongWei 评论0 收藏0
  • 一文概览深度学习中的五大正则方法和七大优策略

    近来在深度学习中,卷积神经网络和循环神经网络等深度模型在各种复杂的任务中表现十分优秀。例如卷积神经网络(CNN)这种由生物启发而诞生的网络,它基于数学的卷积运算而能检测大量的图像特征,因此可用于解决多种...

    2shou 评论0 收藏0
  • 揭开深度学习黑箱:希伯来大学计算机科学教授提出「信息瓶颈」

    ...息瓶颈」(Information Bottleneck)的新理论,有望最终打开深度学习的黑箱,以及解释人脑的工作原理。这一想法是指神经网络就像把信息挤进瓶颈一样,只留下与一般概念更为相关的特征,去掉大量无关的噪音数据。深度学习先...

    desdik 评论0 收藏0
  • 当知识图谱“遇见”深度学习

    ...步。其进展突出体现在以知识图谱为代表的知识工程以及深度学习为代表的机器学习等相关领域。随着深度学习对于大数据的红利消耗殆尽,深度学习模型效果的天花板日益迫近。另一方面大量知识图谱不断涌现,这些蕴含人类...

    leanxi 评论0 收藏0
  • 机器学习里程碑:谷歌开源TensorFlow 0.8完全实现并行计算并原生态支持与kubernete

    ...顾一下TensorFlow的历史,早在去年年底,谷歌就已经将其深度学习系统TensorFlow开源。而且根据Github的统计,TensorFlow已经成为去年最受关注的开源项目之一。在它开源之初便引来无数试用者。然而刚刚开源的TensorFlow并没有引来多...

    xiaoqibTn 评论0 收藏0
  • 深度神经网络的压缩和正则

    深度神经网络已经成为解决计算机视觉、语音识别和自然语言处理等机器学习任务的较先进的技术。尽管如此,深度学习算法是计算密集型和存储密集型的,这使得它难以被部署到只有有限硬件资源的嵌入式系统上。为了解决...

    blankyao 评论0 收藏0
  • 薛定谔的滚与深度学习中的物理

    ...子性。这些物理的本质渗透到周遭的方方面面,而火热的深度学习,学的就是现实生活的事物,通过观测推演获取这些事物的内在逻辑,因而是处处遵从这些物理原理的。 大部分的现代神经网络算法都是利用较大似然法(Maximum...

    gnehc 评论0 收藏0
  • “信息瓶颈”理论揭示深度学习本质,Hinton说他要看1万遍

    利用深度神经网络的机器已经学会了交谈、开车,在玩视频游戏和下围棋时击败了世界冠军,还能做梦、画画,帮助进行科学发现,但同时它们也深深地让其发明者困惑,谁也没有料到所谓的深度学习算法能做得这么好。...

    wuyumin 评论0 收藏0
  • 如何为你的深度学习任务挑选最合适的 GPU?

    ...学信息学硕士,热衷于开发自己的 GPU 集群和算法来加速深度学习。这篇博文最早版本发布于 2014 年 8 月,之后随着相关技术的发展和硬件的更新,Dettmers 也在不断对本文进行修正。2016 年 7 月 18 日,机器之心曾经推出文章为你...

    taohonghui 评论0 收藏0

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