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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...

深度学习阶段问答精选

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 | 1195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 | 2422人阅读

给老人用Linux,现阶段可行吗?

回答:作为一个 Linux 专业号,很高兴能遇到这样的问题。首先是结论:可行,但是需要一个至少懂一些 Linux 的亲戚朋友能做例外支持。1、目前的 Linux 桌面确实是良莠不齐,有些用起来很难用,或者说是给专业用户使用的。当然,如果对桌面体验要求很高的专业用户,会觉得 Mac 和 Windows 在桌面方面做的更好,这一点不能否认。2、但是开源的好处就是,你有很多选择(有时候选择多的无所适从),因此...

GeekGhc | 1110人阅读

给老人用Linux,现阶段可行吗?

回答:作为一个 Linux 专业号,很高兴能遇到这样的问题。首先是结论:可行,但是需要一个至少懂一些 Linux 的亲戚朋友能做例外支持。1、目前的 Linux 桌面确实是良莠不齐,有些用起来很难用,或者说是给专业用户使用的。当然,如果对桌面体验要求很高的专业用户,会觉得 Mac 和 Windows 在桌面方面做的更好,这一点不能否认。2、但是开源的好处就是,你有很多选择(有时候选择多的无所适从),因此...

lieeps | 539人阅读

Linux Mint 20更新已发展到哪个阶段?

回答:社区网站已经公布了 Linux Mint 20 的状态信息,可知稳定版已通过测试,稳定版 ISO 安装镜像将于未来数日内到来。虽然官网公告来得有点慢,但包括 Bytemark 在内的一些镜像站点,已经提供了 ISO 文件的访问,感兴趣的朋友可以抢鲜体验。【截图来自:LinuxMint 官网】功能方面,Linux Mint 20 主要包括了以下内容:• 升级至 Linux 5.4 内核,加入对更多新...

Magicer | 784人阅读

云计算发展的新阶段,企业需要怎样的容器技术?

回答:谢谢邀请,这个问题就让我来回答一下吧。在科技公司里,时常都会从技术人员口中听到容器这个词,但你可千万不要认为那就是咱们平时用来装东西用的那个容器。工程师们口中的容器, 其实是当下最热门的技术。几乎所有的互联网公司都或多或少的应用容器技术来部署自己的服务。如果通俗一点来说,其实,容器相当于物流领域的集装箱,它为代码、运行环境、系统工具、系统库提供了一个标准化的环境。容器的优点不胜枚举,例如可以大幅提...

Null | 1180人阅读

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    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
  • Adobe提出深度抠图:利用卷积网络分离图像前景与背景

    ... Adobe 等机构新提出的论文中,其采用了大规模数据集与深度神经网络学习图像的自然结构,从而进一步分离图像的前景与背景。论文地址:https://arxiv.org/abs/1703.03872摘要抠图(Image matting)是一项基本的计算机视觉问题,并拥有...

    soasme 评论0 收藏0
  • 戳穿泡沫:对「信息瓶颈」理论的批判性分析

    ...神经科学家 Naftali Tishby 等人提出。该研究有望最终打开深度学习的黑箱,并解释人脑的工作原理(参见: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」)。Geoffrey Hinton 曾对此研究评论道:「信息瓶颈极其有...

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    ...今则是基于统计的机器学习占据了主导地位。最近火热的深度学习正是机器学习中的一个子项。目前可以说,学习AI主要的是学习机器学习。 但是,人工智能并不等同于机器学习,这点在进入这个领域时一定要认识清楚。关于AI...

    mingde 评论0 收藏0
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    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
  • 关于深度学习中的注意力机制,这篇文章从实例到原理都帮你参透了

    ...在自然语言处理、图像识别及语音识别等各种不同类型的深度学习任务中,是深度学习技术中最值得关注与深入了解的核心技术之一。本文以机器翻译为例,深入浅出地介绍了深度学习中注意力机制的原理及关键计算机制,同时...

    iliyaku 评论0 收藏0
  • Facebook推出深度学习引擎Deep Text,是搜索引擎的一次进化?

    ...的体验。就在国际六一儿童节这天,Facebook正式推出基于深度学习技术的文本识别人工智能搜索引擎Deep Text,一款可以满足你上述想象的智能产品。Deep Text源自于Facebook AI Research小组,运用多种深度神经网络架构,包括卷积式与...

    eternalshallow 评论0 收藏0
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    ...似的人工智能研究。脸优在某种程度上代表了公司使用深度学习完成的研究,它的主要功能是在脸上加上虚拟面具,这些面具会随着脸的移动而移动,智能拟合到你的下巴、鼻子和眼睛上。它能做到如此,是因为背后的深度...

    whlong 评论0 收藏0

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