比深度学习更强SEARCH AGGREGATION

首页/精选主题/

比深度学习更强

边缘计算盒子

...平台,采用嵌入式设计原理,搭载AI处理芯片,内嵌基于深度学习的算法,提供识别、抓拍、比对、报警等服务。可广泛部署在边缘区域,以及时、快速、精准的做智能化分析。

比深度学习更强问答精选

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 | 936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 | 1731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 | 810人阅读

linux深度系统能正常办公吗?

回答:这个必须能啊,depin我以前在自己的破电脑上安装过,界面还是很友好的我觉得正常办公完全是可以的,他的界面类似苹果,但是操作又和windows差不多,而且有许多日常用的软件,比如wps,我觉得如果公司没有硬性要求使用office,WPS还是不错的,另外常用的还有搜狗输入法,QQ这些在最新的版本都有的,当然还有深度家族的影音,文档,之类的软件,办公完全够用,如果你是一个程序员,深度也是完全满足的,基...

MiracleWong | 1466人阅读

不用U盘引导,怎样用硬盘安装深度linux?

回答:简单的说就是从硬盘上的ISO文件启动进行安装即可下载 linux启动盘 ISO文件放在硬盘里下载 grub4dos 启动管理器,把压缩包里面的 grldr文件放在硬盘根目录下载bootice工具,运行后把grub4dos引导记录写进硬盘主引导记录mbr参考grub4dos里的menu.lst示例配置文件,自己建一个,里面写上 win7启动项和 iso启动项,放在硬盘根目录。重启后就会显示启动菜单,...

leeon | 651人阅读

中标麒麟linux系统和深度deepin linux系统哪个好用?

回答:大家都太苛刻,windos当年也不是三天两头的打补丁,也是慢慢一步一步优化过来的。中国自己的cpu,操作系统今年刚刚实验完成,明年才正式大规模应用。各种应用软件自然会越来越多,补丁也越来越完善!

fnngj | 1787人阅读

比深度学习更强精品文章

  • DeepMind新成果:通过删除神经元来理解深度学习

    深度学习算法近年来取得了长足的进展,也给整个人工智能领域送上了风口。但深度学习系统中分类器和特征模块都是自学习的,神经网络的可解释性成为困扰研究者的一个问题,人们常常将其称为黑箱。但理解深度神经网络...

    邹立鹏 评论0 收藏0
  • Keras vs PyTorch:谁是「第一」深度学习框架?

    「第一个深度学习框架该怎么选」对于初学者而言一直是个头疼的问题。本文中,来自 deepsense.ai 的研究员给出了他们在高级框架上的答案。在 Keras 与 PyTorch 的对比中,作者还给出了相同神经网络在不同框架中性能的基准测试...

    _DangJin 评论0 收藏0
  • BERT和ERNIE谁更强?这里有一份4大场景的细致评测

    ...深层的模型便可解决。 随后在2019年上半年,百度的开源深度学习平台PaddlePaddle发布了知识增强的预训练模型ERNIE,ERNIE通过海量数据建模词、实体及实体关系。相较于BERT学习原始语言信号,ERNIE直接对先验语义知识单元进行建模...

    kycool 评论0 收藏0
  • 深度神经网络(DNN)是否模拟了人类大脑皮层结构?

    神经元在深度学习领域,神经元是最底层的单元,如果用感知机的模型, wx + b, 加上一个激活函数构成了全部,输入和输出都是数字,研究的比较清楚。别的不说,在参数已知的情况下,有了输入可以计算输出,有了输出可以...

    Juven 评论0 收藏0
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(上)

    ...的Andrew Ng的机器学习Coursera课程后,我开始对神经网络和深度学习产生兴趣。因此,我开始寻找最好的在线资源来了解这些主题,并找到了Geoffrey Hinton的机器学习神经网络课程。如果你是一个深度学习实践者或想要进入深度学习/...

    DevTalking 评论0 收藏0
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(上)

    ...的Andrew Ng的机器学习Coursera课程后,我开始对神经网络和深度学习产生兴趣。因此,我开始寻找最好的在线资源来了解这些主题,并找到了Geoffrey Hinton的机器学习神经网络课程。如果你是一个深度学习实践者或想要进入深度学习/...

    Jochen 评论0 收藏0
  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(上)

    ...的Andrew Ng的机器学习Coursera课程后,我开始对神经网络和深度学习产生兴趣。因此,我开始寻找最好的在线资源来了解这些主题,并找到了Geoffrey Hinton的机器学习神经网络课程。如果你是一个深度学习实践者或想要进入深度学习/...

    dmlllll 评论0 收藏0
  • 重学计算机组成原理(三)- 进击,更强的性能!

    ...有这样几个原则性的性能提升方法。 3.1 加速大概率事件 深度学习,整个计算过程中,99%都是向量和矩阵计算 于是,工程师们通过用GPU替代CPU,大幅度提升了深度学习的模型训练过程 本来一个CPU需要跑几小时甚至几天的程序,G...

    Tecode 评论0 收藏0
  • [ResNet系] 004 WRN

    ...yko, Nikos Komodakis Caffe实现:https://github.com/binLearnin... 摘要 深度残差网络可以扩展到上千层,并且仍然能够提升性能。但是,每提升1%的准确率就要付出将网络层数翻倍的代价,而极深层的残差网络对特征的重复利用逐渐减少(dimi...

    hankkin 评论0 收藏0
  • 滴滴陶文:我眼中的技术深度

    ...solution迁移成一个新的 solution 去更好的解决 problem。 技术深度就体现在更好地完成这两项工作上,也就是一个优化问题: ▍对运营维护工作而言 降低运营的人工成本:例如自动化代替人工。 降低运营的其他成本:例如更少...

    young.li 评论0 收藏0
  • 利用遗传算法优化神经网络:Uber提出深度学习训练新方式

    ... Uber 发展更安全、更可靠的运输方案。遗传算法——训练深度学习网络的有力竞争者我们惊讶地发现,通过使用我们发明的一种新技术来高效演化 DNN,一个极其简单的遗传算法(GA)可以训练含有超过 400 万参数的深度卷积网络...

    AlienZHOU 评论0 收藏0
  • Hinton提出泛化更优的「软决策树」:可解释DNN具体决策

    近日,针对泛化能力强大的深度神经网络(DNN)无法解释其具体决策的问题,深度学习殿堂级人物 Geoffrey Hinton 等人发表 arXiv 论文提出「软决策树」(Soft Decision Tree)。相较于从训练数据中直接学习的决策树,软决策树的泛化...

    SillyMonkey 评论0 收藏0
  • 百度X-MAN超级AI计算平台,人工智能界的超级英雄

    ...正式发布自主研发的超级AI计算平台X-MAN3.0。该平台专为AI深度学习场景优化设计,每秒完成2000万亿次深度神经网络计算,极大的加快了AI深度学习模型的训练速度。 NeurIPS作为机器学习和神经计算领域的顶级会议,吸引了机器学...

    CoyPan 评论0 收藏0
  • 百度X-MAN超级AI计算平台,人工智能界的超级英雄

    ...正式发布自主研发的超级AI计算平台X-MAN3.0。该平台专为AI深度学习场景优化设计,每秒完成2000万亿次深度神经网络计算,极大的加快了AI深度学习模型的训练速度。 NeurIPS作为机器学习和神经计算领域的顶级会议,吸引了机器学...

    wenzi 评论0 收藏0
  • SegmentFault专访Face++ —— 世界领先的人脸识别云服务平台

    ...照和姿态还是十分困难。Face++的全线技术都更新为大数据深度学习算法,通过收集的海量人脸照片,新型的神经网络算法可以通过大数据训练形成性能更好的人脸检测,人脸分析,和人脸识别技术。 SegmentFault: Face++大规模人脸...

    tinna 评论0 收藏0

推荐文章

相关产品

<