摘要：然而，尽管训练技术有了进步，深度学习的规模还是存在问题。这种更具扩展性的深度网络使百度得以实施一种端对端的语音识别系统，它被称之为。研究人员试图用分布式处理来构建更广泛的深度学习网络，以便能处理更大的数据集。 随着理论和硬件的飞速发展...
摘要：年的时候，首先推出了单核含个神经元，个突触和个轴突的芯片原型。个内核，万个神经元亿个突触集成在直径只有几厘米的方寸是年原型大小的之间，而且能耗只有不到毫瓦，的集成的确令人印象深刻。 邮票大小、重量只有几克，但却集成了54亿个硅晶体管，内...
地址的识别和分析是本地搜索必不可少的技术，尽管有许多识别和分析地址的方法，最有效的是有限状态机。一个有限状态机是一个特殊的有向图（参见有关图论的系列），它包括一些状态（节点）和连接这些状态的有向弧。下图是一个识别中国地址的有限状态机的简单...
摘要：的杰出工程师阿米特辛格博士就是为设计阿卡冲锋枪的人，在公司内部，的排序算法便是以他的名字命名的。每一次，辛格总是坚持找简单有效的解决方案。辛格非常鼓励年轻人不怕失败，大胆尝试。 枪迷或者看过尼古拉斯.凯奇（Nicolas Cage)主演的电影战争...
摘要：百度北京深度学习实验室主任余凯和吴是朋友，就是他力劝吴恩达加入百度的，余凯说实验室确实以基础技术为目标。实验结果证实，深度学习是开发机器学习软件的切实可行的办法。 百度是中国网民上网时的常用工具，它致力于成为影响全球的力量。作为世界上...
摘要：在中，算法专家凯文斯拉文提起这个故事，并向观众展示了算法控制的图景。斯拉文把算法称之为计算机用于决策的数学。凯文斯拉文表示我们正在用炸药和岩石锯打穿美国，让算法能早微秒完成交易，所有的一切都是为了一个前所未有的通讯系统。 The Making of...
摘要：近期，机器学习领域专家们关于深度学习的一些言论引起了极大的轰动。近来，深度学习由于其在模式识别方面的巨大作用激起了人们的广泛兴趣。综上所述，当前的深度学习主要完成的是对大数据的分类和预测。 近期，机器学习领域专家们关于深度学习的一些言...
摘要：今年下半年，高通会开始对外透露如何把这项技术镶嵌进各种电子设备使用的硅片中。该公司今年将招募研究人员来测试这项技术。而鉴于高通在向其他企业授权技术许可方面获利丰厚，它可能也会出售对神经形态芯片上运行的算法的使用权。 『在不久的将来，构...
摘要：京东更是已经实现深度学习的初步运用。目前深度学习推广的条件已经成熟。李成华表示，随着深度学习的发展和成熟，的机器学习算法将会被取代。京东研究深度学习的初衷客服对电商发展的重要性毋庸置疑。随后深度学习技术的风靡，加深了京东完善的想法。 ...
摘要：等一下，什么样的神经网络才算是小型的哈哈这不一定，会随着时间改变。我们一般是依照神经网络之间的连接数划分。训练的神经网络的连接数量一般可以达到几百亿。许多语言学家对此表示强烈的不满，甚至公开地向我表示反对。 在原文作者Caleb Garling对话...
摘要：深度学习现在被视为能够超越那些更加直接的机器学习的关键一步。的加入只是谷歌那一季一系列重大聘任之一。当下谷歌醉心于深度学习，显然是认为这将引发下一代搜索的重大突破。移动计算的出现已经迫使谷歌改变搜索引擎的本质特征。 Geoffrey Hiton说：...
摘要：以下为译文年夏天，我在网络音乐平台纽约实习，致力于使用卷积神经网络做基于内容的音乐推荐。深度学习预测听众喜好基于音频信号的音乐推荐。深度学习预测听众喜好去年十二月，我和同事在上发表了一篇关于这个主题的论文，题目是基于内容的深度音乐推荐...
摘要：几乎没有人比岁的更能与深度学习紧密地联系在一起。他于年成为纽约大学教授，并从此引领了深度学习的发展。最近，深度学习及其相关领域已然成为最活跃的计算机研究领域之一。 本文原载IEEE，作者Lee Gomes，由机器之心翻译出品，参与成员：电子羊、翬、...
摘要：年实验室团队采用了深度学习获胜，失败率仅。许多其他参赛选手也纷纷采用这一技术年，所有选手都使用了深度学习。和他的同事运用深度学习系统赢得了美元。深度学习，似乎是解决 三年前，在山景城（加利福尼亚州）秘密的谷歌X实验室里，研究者从YouTube...
摘要：有几次，人工智能死在人工神经网络上。在过去十年中，他一直在举办为期一周的有关神经网络的暑期学校，我曾经拜访过。神经网络压缩信息之后，这些信息无法复原。 魔法已经进入这个世界。如今，许多美国人口袋里装着薄薄的黑色平板，这些机器接入遥远的...
摘要：长期以来，困扰人工神经网络的难题就是如何设计出一套系统，不仅能够自行学习，而且在尝试新事物时，仍然记得曾经学过的东西。 DeepMind的研究人员指出，让系统学会「记忆」是一块全新的研究领域，他们正在试图解决这个难题。这篇文章正好谈到这个问题...
摘要：考虑这样一个计算集合，它可以被允许在每一个节点和可能的图结构中，并定义了一个函数族。传统的前馈神经网络能够被看做拥有等于层数的深度比如对于输出层为隐层数加。理论结果证实那些事实上所需要的节点数随着输入的大小指数增长的函数族是存在的。 ...
摘要：最近一直在看，各类博客论文看得不少但是说实话，这样做有些疏于实现，一来呢自己的电脑也不是很好，二来呢我目前也没能力自己去写一个只是跟着的写了些已有框架的代码这部分的代码见后来发现了一个的的，发现其代码很简单，感觉比较适合用来学习算法再...
摘要：微软研究人员在深度神经网络上取得突破，使其在性能上能赶上目前较先进的语音识别技术。上没写那个，不过我已经不大懂了，顺带链接还有给的微软原文链接以下为两个回答何晓宁多层的好处是可以用较少的参数表示复杂的函数。 微软研究人员在深度神经网络...
摘要：实验基础其实实现该功能的主要步骤还是需要计算出网络的损失函数以及其偏导数，具体的公式可以参考前面的博文八。生成均匀分布的伪随机数。 前言： 现在来进入sparse autoencoder的一个实例练习，参考Ng的网页教程：Exercise:Sparse Autoencoder。 ...
摘要：还有一些以后补充。十分推荐更多的教程斯坦福的公开课教学语言是。加盟百度前，余凯博士在美国研究院担任部门主管，领导团队在机器学习图像识别多媒体检索视频监控，以及数据挖掘和人机交互等方面的产品技术研发。 转载自http://baojie.org/blog/2013/...
deeplearning tutorials： http://deeplearning.net/tutorials/ http://www.iro.umontreal.ca/~bengioy/papers/ftml_book.pdf Restricted boltzmann machine： http://deeplearning.net/tutorial/rbm.html http://blog...
摘要：毕设做的是的相关研究，翻过一些资料，在此做个汇总。深度学习的介绍性文章，可做入门材料。可以当作深度学习的学习材料。一份训练的较佳实践。阐述了非监督预训练的作用。这篇博客给出的材料更加全面，作者来自复旦大学，现似乎是在北京研究院工作。 ...
摘要：在每一层学习到的结果表示作为下一层的输入用监督训练来调整所有层加上一个或者更多的用于产生预测的附加层当前，国外在这方面的研究就是三分天下的局面，的与微软合作，的和合作，以及的计算机科学家和。深度学习的入门材料。 转载自：http://doctorim...
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