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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向,它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法,在語音和圖像識別方面取得的效果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘,機器學(xué)習(xí),機器翻譯,自然語言處理,多媒體學(xué)習(xí),語音,推薦和個性化技術(shù),以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復(fù)雜的模式識別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。

深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向,它被引入機器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次,這些學(xué)習(xí)過程中獲得的信息對諸如文字,圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標(biāo)是讓機器能夠像人一樣具有分析學(xué)習(xí)能力,能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法,在語音和圖像識別方面取得的效果,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù),數(shù)據(jù)挖掘,機器學(xué)習(xí),機器翻譯,自然語言處理,多媒體學(xué)習(xí),語音,推薦和個性化技術(shù),以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機器模仿視聽和思考等人類的活動,解決了很多復(fù)雜的模式識別難題,使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。收起

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    以深度學(xué)習(xí)為代表的新一代人工智能技術(shù),都建立在數(shù)據(jù)驅(qū)動的理論與方法基礎(chǔ)之上。例如,AlphaGo是建立在數(shù)百萬盤圍棋對局?jǐn)?shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學(xué)習(xí)算法來提升對弈水平。
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  • 留言送書 | 《深度學(xué)習(xí)與人工智能實戰(zhàn)》
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    在深度學(xué)習(xí)處理復(fù)雜任務(wù)時,數(shù)據(jù)預(yù)處理是至關(guān)重要的一環(huán)。PyTorch作為一款熱門的深度學(xué)習(xí)框架,提供了豐富的數(shù)據(jù)處理工具。通過PyTorch,開發(fā)者可以輕松地完成數(shù)據(jù)的加載、清洗、增強、轉(zhuǎn)換等操作,以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量并適應(yīng)模型的需求。這些操作對于提高模型的訓(xùn)練效率和泛化能力具有重要意義。
  • 深度學(xué)習(xí)——制造業(yè)的未來已來
    各行各業(yè)的制造商都面臨著諸多方面的挑戰(zhàn),要雇傭并留住合格員工,要跟上技術(shù)創(chuàng)新的步伐,還要滿足客戶對于速度和精準(zhǔn)度的更高要求。對于汽車制造業(yè)而言,可持續(xù)性、運營和供應(yīng)鏈的數(shù)字化、更高的安全要求以及對個性化的需求也成為其首要關(guān)注的問題。斑馬技術(shù)去年發(fā)布的《汽車生態(tài)系統(tǒng)愿景研究報告》顯示,73%的受訪行業(yè)決策者認(rèn)為,如果不采用更多的數(shù)字化技術(shù),他們的企業(yè)將處于競爭劣勢,其中“開發(fā)軟件專業(yè)知識”被列為決策
  • 基于深度學(xué)習(xí)的人臉表情識別
    基于深度學(xué)習(xí)的人臉表情識別
    人臉表情識別是通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從圖像中提取表情特征,并將表情歸為某一類別的學(xué)習(xí)任務(wù),是分類任務(wù)的一種實際應(yīng)用。它能夠更準(zhǔn)確地理解用戶的情感狀態(tài),并提供個性化服務(wù)。目前,人臉表情識別技術(shù)已經(jīng)應(yīng)用于眾多領(lǐng)域,如智能交互、虛擬現(xiàn)實等。隨著技術(shù)的不斷發(fā)展,深度學(xué)習(xí)模型將持續(xù)優(yōu)化,不斷提高識別準(zhǔn)確率和效率,并與其他技術(shù)結(jié)合,如增強學(xué)習(xí)、遷移學(xué)習(xí)等,進一步提升性能,為人機交互帶來更好的體驗。
  • 一文了解【完全合作關(guān)系】下的【多智能體強化學(xué)習(xí)】
    一文了解【完全合作關(guān)系】下的【多智能體強化學(xué)習(xí)】
    處于完全合作關(guān)系的多智能體的利益一致,獲得的獎勵相同,有共同的目標(biāo)。比如多個工業(yè)機器人協(xié)同裝配汽車,他們的目標(biāo)是相同的,都希望把汽車裝好。在多智能體系統(tǒng)中,一個智能體未必能觀測到全局狀態(tài) S。設(shè)第 i 號智能體有一個局部觀測,記作 Oi,它是 S 的一部分。不妨假設(shè)所有的局部觀測的總和構(gòu)成全局狀態(tài):
  • 一文了解深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)——分類篇
    一文了解深度學(xué)習(xí)實戰(zhàn)——分類篇
    本文將從兩個案例 MNIST手寫數(shù)字識別、狗的品種識別 入手,讓童鞋們從實戰(zhàn)角度快速入門深度學(xué)習(xí)的分類部分!
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  • 阿里云天池大賽賽題(深度學(xué)習(xí))——人工智能輔助構(gòu)建知識圖譜(完整代碼)
    阿里云天池大賽賽題(深度學(xué)習(xí))——人工智能輔助構(gòu)建知識圖譜(完整代碼)
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  • 一文極速理解深度學(xué)習(xí)
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    4月16日,澎峰科技正式對外發(fā)布CA100智能計算一體機產(chǎn)品,CA100智能計算一體機是面向高性能計算、AI大模型訓(xùn)練、AI大模型推理等場景的一體化計算解決方案產(chǎn)品。

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