无深度学习SEARCH AGGREGATION

首页/精选主题/

无深度学习

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。

无深度学习问答精选

原来是win7和win10双系统,添加安装深度linux后,无win7启动项,这是怎么回事?

回答:这个是WIN7启动项被系统认不到了 我们可以用U盘制作一个启动项来解决它可以下载电脑店 老毛桃 萝卜家园 非常多 看个人喜好 1.下载制作好U盘启动盘,将制作好的u盘插到电脑usb接口上,开机后看到logo图标按启动快捷键进入bios选择u盘启动项进入快启动主菜单页面选第一个或第二个都可以 看机器新旧程度2.进入PE系统后,鼠标左键双击桌面上更多工具文件夹中的系统引导自动修复工具图标,打开工...

LeviDing | 1048人阅读

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 | 1727人阅读

无主机号码怎么回事

问题描述:关于无主机号码怎么回事这个问题,大家能帮我解决一下吗?

ernest | 509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 | 807人阅读

什么是无主体新增网站

问题描述:关于什么是无主体新增网站这个问题,大家能帮我解决一下吗?

高胜山 | 421人阅读

无深度学习精品文章

  • ApacheCN 人工智能知识树 v1.0

    ...记 四、多变量线性回归 CS229 中文笔记 六、逻辑回归 DLAI 深度学习笔记 第一门课 第二周:神经网络的编程基础 机器学习基石 9 -- Linear Regression 机器学习基石 10 -- Logistic Regression 机器学习基石 11 -- Linear Models for Classification 机器...

    刘厚水 评论0 收藏0
  • 机器学习——深度学习(Deep Learning)

    ...脑进行分析学习的神经网络,最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识,本文给出一些很有用的资料和心得。Key Words:有监督学习与无监督学习,分类、回归,密度估计、聚类,深度学习,Sparse DBN,1. 有监督学习和无监...

    Guakin_Huang 评论0 收藏0
  • 深度学习(Deep Learning)算法简介

    ...tectures for AI, Foundations and Trends in Machine Learning, 2(1), 2009   深度(Depth) 从 一个输入中产生一个输出所涉及的计算可以通过一个流向图(flow graph)来表示:流向图是一种能够表示计算的图,在这种图中每一个节点表示一个基本的计算...

    hyuan 评论0 收藏0
  • 「我是可微分编程的粉丝」,Gary Marcus再回应深度学习批判言论

    ...在上篇文章中(参见:打响新年第一炮,Gary Marcus 提出对深度学习的系统性批判),我列出了深度学习的十大挑战,并认为深度学习本身尽管很有用,但不太可能独自实现通用人工智能。我认为深度学习「并非一种通用的解决方...

    Leo_chen 评论0 收藏0
  • Yoshua Bengio最新修改版论文:迈向生物学上可信的深度学习

    ...chein、Thomas Mesnard、Zhouhan Lin摘要神经科学家长期以来批评深度学习算法与当前的神经生物学知识彼此不相容的现状。我们探索了更加符合生物学逻辑的深度表征学习版本,本文主要关注无监督式学习,但是也关注开发一个能解释...

    xingpingz 评论0 收藏0
  • 【LeCun台大演讲】AI最大缺陷是缺乏常识,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...

    villainhr 评论0 收藏0
  • 深度学习的时间序列模型评价

    ...明是成功的,在学习的特征表现层的静态数据集,且可与深度网络相结合去创造更强大的学习模型。但是,特征学习的时间序列数据必须去修改,为了调整时间序列数据的特征,为了捕捉时间信息。非监督学习和深度学习接下来...

    zhaochunqi 评论0 收藏0
  • 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
  • 学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

    神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会看(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模...

    hss01248 评论0 收藏0
  • 学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

    神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会看(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模...

    姘存按 评论0 收藏0
  • 学习笔记DL003:神经网络第二、三次浪潮,数据量、模型规模,精度、复杂度,对现实世界冲击

    神经科学,依靠单一深度学习算法解决不同任务。视觉信号传送到听觉区域,大脑听学习处理区域学会看(Von Melchner et al., 2000)。计算单元互相作用变智能。新认知机(Fukushima,1980),哺乳动物视觉系统结构,处理图片强大模...

    yanbingyun1990 评论0 收藏0
  • arXiv上五篇顶尖深度学习论文都讲了些什么?

    ...授,社交媒体研究科学家、知名的神经网络研究人员以及深度学习狂热爱好者。自从2015年深秋,他开始在arXiv上撰写并公开分享他感兴趣的机器学习论文。在这篇文章发布之前,他已经分享了10篇论文笔记。本文选取了arXiv上5篇H...

    WilsonLiu95 评论0 收藏0
  • IEEE深度对话Facebook负责人Yann LeCun:让深度学习摆脱束缚

    ...进步。你可能已经听过它另一个更加通俗友好的名字——深度学习。几乎没有人比54岁的Yann LeCun更能与深度学习紧密地联系在一起。早在20世纪80年代末,LeCun就作为贝尔实验室的研究员开发出了卷积网络技术,并展示如何使用它...

    gityuan 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
  • 一篇深度学习论文背后的大规模在线协作

    摘要: 本文讲述大规模的在线合作完成了一篇深度学习论文,共同研究深度学习在生物医学领域的开发与潜力。 2016年夏季,生物信息学教授Anthony Gitter和Casey Greene发表了一篇关于深度学习的生物医学应用的论文,该论文致...

    junfeng777 评论0 收藏0

推荐文章

相关产品

<