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深度学习的提出

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。

深度学习的提出问答精选

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 | 937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 | 1732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 | 811人阅读

如何理解卷积神经网络里卷积过滤器的深度问题?

回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的:(图片来源:cs231n)这其实是把卷积过滤器压扁了,或者说拍平了。比如,上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3,也就是长3宽3深3,但是示意图中却画成二维——这是省略了深度(depth)。实际上,卷积过滤器是有深度的,深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同,因此,一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来,效果大概就...

zhangke3016 | 445人阅读

深度是基于Debian的Linux操作系统,统信折腾有意义吗?

回答:只要能自主可控就有意义。如果纠结于谁发明创造的,那要回滚到机械时代从头自己再来一次。为什么这么说呢?如果操作系统从底层开始自己开发的,是不是有人问这个系统的开发语言是别人的;自己做一套语言可能又会问汇编架构是人家的,操作系统原理是人家的,网络通讯协议是人家的,很多底层算法是人家的,二进制是人家发明的,门电路逻辑是人家发明的,晶体管是人家的,电子管也是人家的,连机械计算机也是人家的。怎么办,落后就是...

Rango | 996人阅读

深度是基于Debian的Linux操作系统,统信折腾有意义吗?

回答:只要能自主可控就有意义。如果纠结于谁发明创造的,那要回滚到机械时代从头自己再来一次。为什么这么说呢?如果操作系统从底层开始自己开发的,是不是有人问这个系统的开发语言是别人的;自己做一套语言可能又会问汇编架构是人家的,操作系统原理是人家的,网络通讯协议是人家的,很多底层算法是人家的,二进制是人家发明的,门电路逻辑是人家发明的,晶体管是人家的,电子管也是人家的,连机械计算机也是人家的。怎么办,落后就是...

iamyoung001 | 1390人阅读

深度学习的提出精品文章

  • 综述论文:四大类深度迁移学习

    ...://arxiv.org/pdf/1808.01974v1.pdf摘要:作为一种新的分类方法,深度学习最近受到研究人员越来越多的关注,并已成功应用到诸多领域。在某些类似生物信息和机器人的领域,由于数据采集和标注费用高昂,构建大规模的标注良好的数...

    cuieney 评论0 收藏0
  • 陈天奇等人提出TVM:深度学习自动优化代码生成器

    TVM 是由华盛顿大学在读博士陈天奇等人提出的深度学习自动代码生成方法,去年 8 月机器之心曾对其进行过简要介绍。该技术能自动为大多数计算硬件生成可部署优化代码,其性能可与当前最优的供应商提供的优化计算库相比...

    raledong 评论0 收藏0
  • 深度学习研究综述

    摘要:深度学习是一类新兴的多层神经网络学习算法。因其缓解了传统训练算法的局部最小性, 引起机器学习领域的广泛关注。首先论述了深度学习兴起渊源, 分析了算法的优越性, 并介绍了主流学习算法及应用现状,最后...

    jokester 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
  • 警察必备工具!用空间融合卷积神经网络鉴别伪装「坏蛋」

    ...伪装便可以引入大量的不同变体。在本论文中将介绍一种深度学习框架,它首先检测14个面部关键点,然后利用它们进行伪装人脸识别。由于深度学习架构的训练依赖于大型的带注释数据集,因此在这里我们引入了两个带注释的...

    anyway 评论0 收藏0
  • 什么是 AI、机器学习深度学习

    什么是 AI、机器学习与深度学习? 大家好,我是杨锋,作为一个大数据从业人员,相信大家整天都在被 AI、机器学习、深度学习等一些概念轰炸。有时候甚至有点诚惶诚恐,一方面作为一个业内人士而自豪,二方面觉得...

    qqlcbb 评论0 收藏0
  • 深度学习助力实现智能行为分析和事件识别

    行为识别是指通过分析视频、深度传感器等数据,利用特定的算法,对行人的行为进行识别、分析的技术。这项技术被广泛应用在视频分类、人机交互、安防监控等领域。行为识别包含两个研究方向:个体行为识别与群体行为...

    未东兴 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
  • Learning to Recover 3D Scene Shape from a Single I

    ... Experiments Discussion Conclusion  Abstruct   现象:尽管单眼深度估计在野外场景取得了重大突破,但是最新的方法不能够用于准确恢复的3D场景形状 原因:未知的深度位移;可能未知的相机焦距 根源:在混合数据深度预测训练中...

    honmaple 评论0 收藏0
  • Hinton提出泛化更优「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
  • 阿里开源首个深度学习框架 X-Deep Learning!

    ...了这项开源计划,引来了业界的广泛关注。XDL突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状,面向高维稀疏数据场景进行了深度优化,并已大规模应用于阿里妈妈的业务及生产场景。本文将为大...

    hankkin 评论0 收藏0
  • 阿里开源首个深度学习框架 X-Deep Learning!

    ...了这项开源计划,引来了业界的广泛关注。XDL突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状,面向高维稀疏数据场景进行了深度优化,并已大规模应用于阿里妈妈的业务及生产场景。本文将为大...

    Youngs 评论0 收藏0
  • 阿里开源首个深度学习框架 X-Deep Learning!

    ...了这项开源计划,引来了业界的广泛关注。XDL突破了现有深度学习开源框架大都面向图像、语音等低维稠密数据而设计的现状,面向高维稀疏数据场景进行了深度优化,并已大规模应用于阿里妈妈的业务及生产场景。本文将为大...

    Keven 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
  • 现代罗塞塔石碑:微软提出深度学习框架通用语言

    ...://github.com/ilkarman/DeepLearningFrameworks我们的想法是创建一个深度学习框架的罗塞塔石碑(Rosetta Stone):假设你很了解某个深度学习框架,你就可以帮助别人使用任何框架。你可能会遇到论文中代码是另一个框架或整个流程都使用...

    ckllj 评论0 收藏0

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