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標簽 > 深度學習
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IUT Annecy團隊使用了Neural Concept的軟件,計算了自行車的最大長度和寬度以及動力傳動系統和車輪所需的空間。 接下來,程序會對各種形...
機器學習如今大獲成功的原因有哪些?如何才能取得進一步的突破?
大家都知道,這一輪的人工智能熱潮很大程度上是由于機器學習,特別是其中深度學習技術取得了巨大的成功。可以說今天每個人、每天都在談機器學習,機器學習已經無所...
也許人工智能能夠最快改變的醫療領域就是放射領域。人工智能將是解讀重要醫學影像的關鍵,這些醫學影像反映我們身體內部的情況,例如CT掃描、MR和X射線圖像,...
張暉認為,主要存在著兩大關鍵點,第一需要貼近任務和系統需求,即必須針對智能駕駛系統應用對感知層的需求來進行網絡設計,切不可為了使用深度學習而選擇深度神經網絡;
2014 年秋季,人工智能百年研究(OneHundred Year Study)項目啟動,這是一項對人工智能領域及其對人類、社區、社會影響的長期學術研究...
深度揭示 Facebook 內部支持機器學習的硬件和軟件基礎架構
近日 Facebook 研究團隊公開一篇 HPCA 2018 論文,作者包括 Caffe 作者賈揚清等人,深度揭示了 Facebook 內部支持機器學習...
扇貝是如何實現深度追蹤模型并運用到英語學習者詞匯水平評估中去
基于先前大量線上詞匯量測試記錄,我們的總序列數量已經累積到千萬級別,這為使用深度學習模型提供了堅實的基礎。模型方面,我們選用了斯坦福大學 Piech C...
2018-11-29 標簽:編碼器深度學習TensorFlow 4733 0
和通常的前饋神經網絡不同的是,受限玻爾茲曼機可以通過可見層的狀態預測對應隱含層的狀態,相反亦可以由隱含層預測可見層對應單元的狀態。同時,它與玻爾茲曼機不...
此外,由于mask原型的預測不依賴于類別的數量,這一模型學習到如何組合mask原型的表示可以被所用類別所共享。這種表示的學習使得原型空間可以表示圖像中不...
研究人員表示,當前基于深度學習的圖像修復方法成效有限,因為針對丟失像素的輸出必然取決于為找出丟失像素而必須提供給神經網絡的輸入值。這就會導致圖像中出現諸...
Christine McLeavey Payne是從上一期Fast.ai深度學習課程中脫穎而出的一名學生。她的人生經歷非常豐富:從舊金山交響樂團的古典鋼...
深度學習開發者Artem Oppermann介紹了受限玻爾茲曼機的原理
乍看起來,能量這一術語和深度學習沒什么關系。相反,能量是一個物理概念,例如,重力勢能描述了具有質量的物體因重力而具有的相對其他質量體的潛在能量。不過,有...
隨著直播行業的發展,單向的直播已經沒有什么新意了,現在大家開始關注連麥、一對一的單聊、群聊等。這些功能在我們的APP中都已經實現了,包括上層的展現,比如...
在語言建模領域(在一個叫Penn Tree Bank的語言語料庫中預測下一個詞),基準是由困惑點定義的,用來度量概率模型如何預測真實樣本。當然,數字越低...
在深度學習中我們比較關注以下幾個數集,?、? 和?。? 表示正整數集(1,2,3,...)。 ? 表示整數集,它包含了正值、負值和零值。 ? 表示可以由...
一種深度學習模型,根據電影預告片來預測哪些觀眾最有可能看這部電影
我們對每部電影都從他的預告片中創建一個視頻向量。然后一個多層感知器(MLP)經過訓練后可以將視頻向量映射到新的嵌入空間。該空間中既有電影也有用戶,其中的...
一般而言,比較成功的神經網絡需要大量的參數,許許多多的神經網路的參數都是數以百萬計,而使得這些參數可以正確工作則需要大量的數據進行訓練,而實際情況中數據...
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