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深度学习以外的方法

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。

深度学习以外的方法问答精选

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 | 931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 | 1726人阅读

Python学习有什么方法?

回答:Python语言是一门机器学习语言,也是一种解释性语言,比较容易学习,广泛应用性。学习Python的方法可以从以下有三个方面来进行:第一、选择一本入门书关于Python语言的书很多,对于初学朋友最好从选择一本入门书开始。0基础学习Python语言的书很多,如《21天学通Python(第2版)》、《Python编程快速上手》等,都比较很适合初学者学习。第二、掌握主要基本概念和语句Python作为一门...

HelKyle | 366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 | 806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 | 443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 | 995人阅读

深度学习以外的方法精品文章

  • 深度学习前瞻:吴恩达 + 百度 > 谷歌吗?

    ...百度任命的首席科学家。他今天在此,是要谈论关于促进深度学习的计划,深度学习是松散模拟大脑工作方式的人工智能的一种强大的新方法。该技术已大大改善了计算机在识别语音、翻译语言及识别图像等方面的能力——吴恩...

    dreamGong 评论0 收藏0
  • 机器学习深度学习与自然语言处理领域推荐书籍列表

    机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表 是笔者 Awesome Reference 系列的一部分;对于其他的资料、文章、视频教程、工具实践请参考面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集。本文算是抛砖引玉,...

    _Zhao 评论0 收藏0
  • 机器学习深度学习与自然语言处理领域推荐书籍列表

    机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表 是笔者 Awesome Reference 系列的一部分;对于其他的资料、文章、视频教程、工具实践请参考面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集。本文算是抛砖引玉,...

    zqhxuyuan 评论0 收藏0
  • 机器学习深度学习与自然语言处理领域推荐书籍列表

    机器学习、深度学习与自然语言处理领域推荐的书籍列表 是笔者 Awesome Reference 系列的一部分;对于其他的资料、文章、视频教程、工具实践请参考面向程序猿的数据科学与机器学习知识体系及资料合集。本文算是抛砖引玉,...

    ConardLi 评论0 收藏0
  • SegmentFault专访Face++ —— 世界领先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
  • 深度学习:远非人工智能全部和未来

    人工智能的这一波热潮毫无疑问是由深度学习引发的,自吴恩达等人 2011 年发表「识别猫」研究后,深度学习及其引发的技术已经在图像识别、游戏等任务中超越人类,并让机器学习技术的应用带入人们的生活。这种 AlphaGo 背...

    hedzr 评论0 收藏0
  • 深度学习不是AI未来

    现在每一个人都正在学习,或者正打算学习深度学习,它是目前人工智能诸多流派中兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人都在学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以深度开头,深度学习已然...

    用户83 评论0 收藏0
  • 深度学习即将攻陷下一个领域:NLP ACL2016优秀论文解下

    深度学习的出现让很多人工智能相关技术取得了大幅度的进展,比如语音识别已经逼近临界点,即将达到Game Changer水平;机器视觉也已经在安防、机器人、自动驾驶等多个领域得到应用。 而自然语言处理(NLP)被视为深度学习...

    alphahans 评论0 收藏0
  • 这里是纯干货!2018年深度学习10个发展预测

    ...预感,2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。 整理了一份2018年深度学习的预测清单。 1、大部分深...

    zero 评论0 收藏0
  • 这里是纯干货!2018年深度学习10个发展预测

    ...预感,2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。 整理了一份2018年深度学习的预测清单。 1、大部分深...

    miya 评论0 收藏0
  • 这里是纯干货!2018年深度学习10个发展预测

    ...预感,2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。 整理了一份2018年深度学习的预测清单。 1、大部分深...

    hiyayiji 评论0 收藏0
  • 追根溯源!一图看尽深度学习架构谱系

    近几年,深度学习高速发展,出现了大量的新模型与架构,以至于我们无法理清网络类型之间的关系。在这篇文章中,香港科技大学(HKUST)助理教授金成勳总结了深度网络类型之间的谱系图,以便于我们索引不同类型网络的杰...

    tinylcy 评论0 收藏0
  • 企业里深度学习

    深度学习是受到人类大脑启发而产生的机器学习(ML)算法的一种。这些算法也被称为神经网络,它们特别擅长从嘈杂的数据和曾经对机器完全不透明的数据里探测出模式。虽然神经网络的技术细节可能令数学和计算机科学博士...

    stonezhu 评论0 收藏0
  • 用Faster R-CNN、ResNet诊断皮肤病,深度学习再次超越人类专家

    ...人工智能目前在与专业医生的能力对比上还罕有胜迹。但深度神经网络方法最近已经可以在灰指甲这一真菌疾病的诊断上击败 42 名皮肤科专家了——这种疾病每年困扰着 3500 万美国人。人工智能在医疗领域的这一巨大成功很大...

    张金宝 评论0 收藏0
  • 吴恩达眼中深度学习七雄

    ...(CS231n)课程,并亲自教授,是斯坦福大学广受欢迎的深度学习课程之一。博士毕业论文为《连接图像与自然语言》(CONNECTING IMAGES AND NATURAL LANGUAGE)。读博期间,Andrej Karpathy 在 Google Research 实习了两个暑假,还曾在 DeepMind 实...

    MingjunYang 评论0 收藏0

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