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AI-深度学习
基于神经网络的深度学习,将推动AI技术向强人工智能,此版块主要内容为基于卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等方面的应用
基于神经网络的深度学习,将推动AI技术向强人工智能,此版块主要内容为基于卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络等深度学习技术在计算机视觉、自然语言处理等方面的应用
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TensorFlow”框架核心:强大的计算图能力
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TensorFlow最初是源于Google内部使用的一个深度学习框架。在2015年年底,Google开源了TensorFlow,使得所有的深度学习工作者都可以利用这个机器学习框架进行模型开发。 事实上,TensorFlow 的功能不局限于深度学习 ...
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2020-7-3
AI-深度学习
不会部署深度学习模型?腾讯优图大咖来教你
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6月10日,腾讯优图宣布其研发的推理组件TNN正式对外开源,直面能力分散、多平台不兼容等问题,该框架可开发注册包括ARM、METAL、OPENCL、NPU、CUDA等主流平台在内的多种推理平台,为开发人员提供统一的模型描述文件 ...
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2020-6-15
AI-深度学习
迁移学习:能够进行模型、数据复用的深度学习
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迁移学习(Transfer Learning)的目标是希望模型或数据可以复用,传统的机器学习需要标注大量训练数据,耗费大量的人力与物力,而没有这些标注数据,训练出来的模型性能会较差。另外,迁移学习可以起到模型泛化的作 ...
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2020-5-4
AI-深度学习
盘点全球的深度学习框架:“Tensorflow”、“Pytorch”最具潜力
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深度学习在人工智能技中的表现尤为的突出,想要学习深度学习,首先需要掌握一个有效的深度学习框架,这篇文章将盘点目前全球流行的深度学习框架,从框架的流行程度、应用场景出发,来提高大家对深度学习框架的认识。 ...
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2020-2-28
AI-深度学习
深度学习之“生成对抗网络(GAN)”
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生成对抗网络(Generative Adversarial Network,GAN)在2014年由还在读博士的伊恩.古德费洛引入深度学习领域,是一种比较特殊的深度学习模型,也是近年来关于复杂分布的无监督学习领域最酷的想法。 一、生成对抗 ...
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2020-1-31
AI-深度学习
深度学习之“循环神经网络(RNN)”
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循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)是一类用于处理序列数据的神经神经网络,主要应用于自然语言处理中的语音识别、机器翻译等。RNN最大的不同之处在于,网络会对前面的信息进行记忆并参与到当前输出的计 ...
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2020-1-31
AI-深度学习
深度学习之“卷积神经网络(CNN)”
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卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)依旧是层级网络。相当于是多层感知机“神经网络模型”的高级升级版,主要应用于“图像识别、人脸识别”等模式识别。卷积神经网络之所以有那么强大的能力,就是因 ...
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2020-1-16
AI-深度学习
深度学习的基本思想:从低维到高维
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深度学习最早出现在20世纪80年代,当时受限于硬件能力和数据资源缺乏,未体现卓越效果,2009年以后收到关注。深度学习是以深层次神经网络结构为基础的学习网络的一种概念性描述。 深度学习与传统机器学习的区别在于 ...
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2019-12-30
AI-深度学习
人工智能进阶-“深度学习”概述
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深度学习是机器学习的一种,而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究,含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别 ...
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2019-12-16
AI-深度学习
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