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深度学习局限

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。

深度学习局限问答精选

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 | 1733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

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 | 1471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 | 1788人阅读

深度学习局限精品文章

  • 深度学习真的万能吗?理解深度学习局限

    深度学习较其他机器学习方法在各类任务中都表现优异,各个机构或院校也花了巨大的精力和时间投入到深度学习,并取得了令人惊叹的成就。但深度学习近来也暴露出其内在缺陷,很多学界领军人物都在积极探讨解决办法和...

    EastWoodYang 评论0 收藏0
  • 深度学习局限

    简评:AI、机器学习、深度学习是近年大热的领域,但我们要清楚,深度学习的局限性,即虽然可以使用连续几何变换把 X 映射到Y,但缺乏推理能力和抽象能力。训练集样本不足,有些数据无法用连续的几何变换表示。虽然...

    ormsf 评论0 收藏0
  • 深度学习局限

    简评:AI、机器学习、深度学习是近年大热的领域,但我们要清楚,深度学习的局限性,即虽然可以使用连续几何变换把 X 映射到Y,但缺乏推理能力和抽象能力。训练集样本不足,有些数据无法用连续的几何变换表示。虽然...

    willin 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
  • 贾扬清:我对人工智能方向的一点浅见

    ...机博士学位,目前担任阿里计算平台掌门人。 最近几年深度学习的流行,大家一般认为是从2012年 AlexNet 在图像识别领域的成功作为一个里程碑。AlexNet 提升了整个业界对机器学习的接受程度:以前很多机器学习算法都处在差...

    cikenerd 评论0 收藏0
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    Lyux 评论0 收藏0
  • LeCun 谈深度学习技术局限及发展

    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
  • 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
  • ICML 2015压轴讨论总结:6大神畅谈深度学习的未来

    2015年ICML的深度学习研讨会,压轴大戏是关于深度学习未来的讨论。基于平衡考虑,组织方分别邀请了来自工业界和学术界的六位专家开展这次圆桌讨论。组织者之一Kyunghyun Cho(Bengio的博士后)在飞机上凭记忆写下本文总结了...

    netScorpion 评论0 收藏0
  • 计算机视觉中的深度学习:技术、市场和5个你想不到的未来

    ...介绍了2016年嵌入式视觉峰会(Embedded Vision Summit)中有关深度学习的内容:谷歌工程师Pete Warden介绍如何利用TensorFlow框架,开发为Google Translate、Google Photos等不同产品订制的深度学习方案;调研公司Tractica的首席分析师Bruce Daley从...

    baukh789 评论0 收藏0
  • 深度学习的几何观点(1) - 流形分布定律

    ...大学罗钟铉教授、雷娜教授领导的团队应用几何方法研究深度学习。老顾受邀在一些大学和科研机构做了题为深度学习的几何观点的报告,汇报了这方面的进展情况。这里是报告的简要记录,具体内容见【1】。)深度学习...

    XUI 评论0 收藏0
  • 【LeCun台大演讲】AI最大缺陷是缺乏常识,无监督学习突破困境

    ...院院长 Yann LeCun 以「Deep Learning and the Path to AI」为题,对深度学习目前的发展现状和面临的较大挑战、以及应对方法进行了综述和分析。新智元结合台湾大学在 Facebook 上公布的视频、台湾科技媒体 iThome 的报道,以及 Yann LeCun 今...

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  • 深度神经网络」(deep neural network)具体是怎样工作的?

    微软研究人员在深度神经网络(deep neural network)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。 http://software.solidot.org/article.pl?sid=11/08/29/0917205&from=rss我只记得关于@李开复 的介绍里面说的很多用概率才能解决,...

    X_AirDu 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...

    xiaodao 评论0 收藏0

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