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增强学习与深度学习

AI视觉芯片模组 UCVM

...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、能源等复杂环境下...

增强学习与深度学习问答精选

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 | 1175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 | 2220人阅读

从零开始,如何学习数据挖掘?

回答:这个问题思考了很久,作为过来人谈一谈,建议在看我这篇回答之前先去了解一下数据挖掘的概念和定义。在学习数据挖掘之前你应该明白几点:数据挖掘目前在中国的尚未流行开,犹如屠龙之技。数据初期的准备通常占整个数据挖掘项目工作量的70%左右。 数据挖掘本身融合了统计学、数据库和机器学习等学科,并不是新的技术。数据挖掘技术更适合业务人员学习(相比技术人员学习业务来的更高效)数据挖掘适用于传统的BI(报表、OLA...

LoftySoul | 1004人阅读

AI与云计算融合是下一个科技趋势吗?

回答:AI人工智能绝对会成为未来最大的变革之一,但是这能否成为一种趋势我持怀疑态度。因为AI技术需要的数据样本和硬件投入都是非常高规格的,只有那些渗透到生活场景中的大型科技公司才有能力去经营这一事业。放一组资料:2014年,Facebook的DeepFace人脸库包含了4030位样本人物的4400万张图,算法方面由多达8层网络、1.2亿训练参数的系统来支持。而谷歌的FaceNet数据库规模更大,容量为来...

chengtao1633 | 666人阅读

空间域增强是什么

问题描述:关于空间域增强是什么这个问题,大家能帮我解决一下吗?

ernest | 678人阅读

什么是空间域增强

问题描述:关于什么是空间域增强这个问题,大家能帮我解决一下吗?

陈江龙 | 392人阅读

增强学习与深度学习精品文章

  • 复杂的中国驾驶场景,正是深度学习的优势

    ...拿玩游戏来说。比如射击类的游戏,目前基于深度学习和增强学习的人工智能系统可以有非常出色的表现,因为它不需要记住过去的游戏状态,而当机器玩一些策略类游戏 的时候,比如星际争霸,没有记忆能力导致它无法进行...

    tracymac7 评论0 收藏0
  • 微软开源深度学习认知工具包:增加 Python 绑定,支持增强学习

    ...器处理能力也得到了提升,能有效加快处理速度,并支持增强学习的实践。亮点:CNTK 现在支持全新的C++ 和 Python APIs提供新的Python例子和课程支持快速的R-CNN算法CNTK Evaluation 数据库有改进,其中包括支持CNTK APIs微软刚刚开源了微...

    ymyang 评论0 收藏0
  • 【GPU云主机 UHost】产品简介、产品优势、机型性能和深度学习指南

    GPU云主机UHost产品简介GPU增强型云主机是基于UCloud成熟的云计算技术,专享高性能GPU硬件的云主机服务。大幅提升图形图像处理和高性能计算能力,并具备弹性、低成本、易于使用等特性。有效提升图形处理、科学计算等领域的...

    Tecode 评论0 收藏0
  • 密西根大学利用图像生成过程进行「数据增强

    ...igan, Ann Arbor)的科学家们提出利用图像生成过程进行数据增强,对相机效果进行建模以提升在真实数据和合成数据上进行的深度视觉任务的性能表现,接下来,本文将介绍辐射是如何转换为8位像素值从而助力基于物理的数据增...

    JasinYip 评论0 收藏0
  • 深度学习-LeCun、Bengio和Hinton的联合综述(下)

    ...表现良好。过去几年中,几位学者提出了不同的提案用于增强RNNs的记忆模块。提案中包括神经图灵机,其中通过加入RNNs可读可写的类似磁带的存储来增强网络,而记忆网络中的常规网络通过联想记忆来增强。记忆网络在标...

    xorpay 评论0 收藏0
  • 一文概览深度学习中的五大正则化方法和七大优化策略

    ...增加训练样本是一个好的解决方案。此外,还可使用数据增强、L1 正则化、L2 正则化、Dropout、DropConnect 和早停(Early stopping)法等。增加输入数据、数据增强、早停、dropout 及其变体是深度神经网络中常用的调整方法。本论文作...

    2shou 评论0 收藏0
  • 关于增强学习你应该了解的五件事儿

    摘要: 本文主要是讲解了机器学习中的增强学习方法的基本原理,常用算法及应用场景,最后给出了学习资源,对于初学者而言可以将其作为入门指南。 强化学习(Reinforcement Learning)是当前最热门的研究课题之一,它在Alpha...

    huangjinnan 评论0 收藏0
  • 深度学习能力的拓展,Google Brain讲解注意力模型和增强RNN

    ...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,他们认为未来几年这些「增强 RNN(augmented RNN)」将在深度学习能力扩展中发挥重要的作用。循环神经网络(recurrent neural networks)是深度学习的重要组...

    RayKr 评论0 收藏0
  • 国内首款FPGA云服务器诞生

    ...性化内容推荐算法等领域广泛应用。其中,微信、QQ为了增强社交通讯等业务的违规图片检测的处理能力,降低图片检测成本,通过FPGA对深度学习模型的CNN算法进行加速后,FPGA处理性能是通用CPU的4倍,单位成本是通用CPU的1/3。...

    liaosilzu2007 评论0 收藏0
  • 熬过深宫十几载,深度学习上位这五年

    ...次提出了使用Dropout Layers(降层)和Data Augmentation (数据增强)来解决过度匹配的问题,对于误差率的降低至关重要。这篇文章之所名留青史与其在应用方面的优异表现分不开(时间果然是检验真理的标准啊),AlexNet赢得了2012...

    msup 评论0 收藏0
  • 外行人都能看得懂的机器学习,错过了血亏!

    ...可以分成以下几类: 监督学习 半监督学习 非监督学习 增强学习 2.2.1监督学习 监督学习:训练数据(Training Data)可以告诉我们要找的那个模型的输入(Input)与输出(Output,也就是我们说的label)之间有什么样的关系。 给出的数据都...

    Tonny 评论0 收藏0

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