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深度學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)11大常見陷阱及對(duì)策
本文作者列舉了搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)可能遇到的11個(gè)常見問(wèn)題，包括預(yù)處理數(shù)據(jù)、正則化、學(xué)習(xí)率、激活函數(shù)、網(wǎng)絡(luò)權(quán)重設(shè)置等，并提供解決方法和原因解釋，是深度學(xué)習(xí)實(shí)踐的有用資料。
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從內(nèi)存帶寬與計(jì)算能力,解讀深度學(xué)習(xí)執(zhí)行的關(guān)鍵
對(duì)于內(nèi)存而言，辨別內(nèi)存帶寬是一件相當(dāng)簡(jiǎn)單的事情，因?yàn)镾DRAM、DDR、RDRAM這三種內(nèi)存在外觀上有著很大的差別，唯一需要去辨認(rèn)的便是不同頻率的DDR內(nèi)存。
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漫談?dòng)螒虻纳疃葘W(xué)習(xí)算法,從FPS和RTS角度分析
什么是PLC編程 PLC編程是一種數(shù)字運(yùn)算操作的電子系統(tǒng)，專為在工業(yè)環(huán)境下應(yīng)用而設(shè)計(jì)。它采用可編程序的存儲(chǔ)器，用來(lái)在其內(nèi)部存儲(chǔ)執(zhí)行邏輯運(yùn)算、順序控制、定時(shí)、計(jì)數(shù)和算術(shù)運(yùn)算等操作的
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如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)
看著人工智能技術(shù)如此火爆，在這方面的船業(yè)者也是層出不窮。然而，在學(xué)習(xí)的過(guò)程中就遇到了一對(duì)雙胞胎機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，是不是還在傻傻的分不清啊，其實(shí)他們區(qū)別大著呢。 為了展示他們的火
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一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)音分離技術(shù)
由于語(yǔ)音分離已經(jīng)變成分類問(wèn)題，所以語(yǔ)音分離也變得非常重要，已經(jīng)在信號(hào)處理領(lǐng)域被研究了幾十年，數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法在語(yǔ)音處理領(lǐng)域也得到了廣泛研究。 語(yǔ)音分離的目標(biāo)是把目標(biāo)語(yǔ)音從背景干擾中
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淺析微軟的MMLSpark技術(shù)
MMLSpark為Apache Spark提供了大量深度學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)工具，包括將Spark Machine Learning管道與Microsoft CogniTIve Toolkit（C
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淺析深度學(xué)習(xí)的多體問(wèn)題解決方案
在深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中，我們有可能會(huì)碰到一個(gè)多體的問(wèn)題，他帶第十什么又會(huì)帶來(lái)什么影響，我們?cè)撊绾谓鉀Q這個(gè)問(wèn)題呢？下面我們就一起來(lái)分析分析一下。 「多體問(wèn)題」（又叫 N 體問(wèn)題）是看似
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人工智能在未來(lái)扮演什么角色,見證人工智能60年的偏見與誤判
人工智能隨著時(shí)間過(guò)得的推移逐漸走進(jìn)我們的實(shí)現(xiàn)，從中他經(jīng)歷了六十年，在這六十年的漫漫時(shí)光里，它又經(jīng)歷了多少的偏見和誤判。在未來(lái)他又會(huì)扮演著什么角色，他又會(huì)給我們帶來(lái)哪些深思和危險(xiǎn)。 &
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AI產(chǎn)業(yè)被催熟,AI終于能落地創(chuàng)造價(jià)值了嗎？
近兩個(gè)月，不斷有人工智能技術(shù)被成功應(yīng)用于生活場(chǎng)景中。有人說(shuō)理想和情懷狠狠地催熟了AI產(chǎn)業(yè)，那么人工智能距離掙錢還有多遠(yuǎn)？政府的號(hào)召，市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)，不斷在加快人工智能的進(jìn)程，人類需要多久才可以真
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阿爾法元大敗阿爾法狗,將AI推入全新階段
去年，在AlphaGo以4：1戰(zhàn)勝了李世石之后，AI技術(shù)就開始走進(jìn)了人們的視線，它華麗的出現(xiàn)讓人對(duì)它更加的追捧?，F(xiàn)在機(jī)器人阿爾法狗下一代友又引起了關(guān)注，將會(huì)把AI推入一個(gè)全新的階段。
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深度學(xué)習(xí)的三種基本結(jié)構(gòu)及原理詳解
深度學(xué)習(xí)是計(jì)算機(jī)領(lǐng)域中目前非常火的話題，不僅在學(xué)術(shù)界有很多論文，在業(yè)界也有很多實(shí)際運(yùn)用。本篇博客主要介紹了三種基本的深度學(xué)習(xí)的架構(gòu)，并對(duì)深度學(xué)習(xí)的原理作了簡(jiǎn)單的描述。 簡(jiǎn)介 機(jī)器
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開源深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比研究的三個(gè)主要維度學(xué)習(xí)
本節(jié)對(duì)5個(gè)開源深度學(xué)習(xí)框架進(jìn)行對(duì)比研究，主要側(cè)重于3個(gè)維度研究：硬件支持率、速度和準(zhǔn)確率、社區(qū)活躍性。他們分別是：TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。
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在AWS執(zhí)行深度學(xué)習(xí)處理的11種操作及注意點(diǎn)
在AWS上執(zhí)行大規(guī)模的深度學(xué)習(xí)處理是一個(gè)廉價(jià)而且有效的學(xué)習(xí)和開發(fā)方式?；ㄉ倭康腻X就可以使用數(shù)十GB的內(nèi)存，數(shù)十個(gè)CPU，多個(gè)GPU，這是值得推薦的。 如果你是使用EC2或者Linux 命
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人工智能深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識(shí)及其關(guān)系
學(xué)習(xí) tensorflow，caffe 等深度學(xué)習(xí)框架前，需要先了解一些基礎(chǔ)概念。本文以筆記的形式記錄了一個(gè)零基礎(chǔ)的小白需要先了解的一些基礎(chǔ)概念。 人工智能，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
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通過(guò)對(duì)比深度學(xué)習(xí)各大框架的優(yōu)缺點(diǎn)尋找最優(yōu)
開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。那么如何決定哪個(gè)開源框架最適合你呢？本文試圖通過(guò)對(duì)比深度學(xué)習(xí)各大框架的優(yōu)缺點(diǎn)，從而為各位讀者
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國(guó)內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的深度學(xué)習(xí)算法背景及算法分析
由騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品中心、騰訊架構(gòu)平臺(tái)部組成的騰訊云FPGA聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，在這里介紹國(guó)內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的工程實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法（AlexNet），討論深度學(xué)習(xí)算法FPGA硬件加速平臺(tái)的架構(gòu)。
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TensorFlow實(shí)戰(zhàn)之深度學(xué)習(xí)框架的對(duì)比
Google近日發(fā)布了TensorFlow 1.0候選版，這第一個(gè)穩(wěn)定版將是深度學(xué)習(xí)框架發(fā)展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式開源，距今已有一年多，這期間TensorFl
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程之兩個(gè)重要參數(shù)：學(xué)習(xí)率，學(xué)習(xí)動(dòng)量
Pybrain號(hào)稱最好用的Python神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫(kù)。其實(shí)Scikit-Learn號(hào)稱Python上最好用的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，但是它偏偏就沒(méi)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)這塊，所以就與我無(wú)緣了。 之前也看過(guò)一些提到N
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DSP48E2 Slice 上優(yōu)化 INT8 深度學(xué)習(xí)運(yùn)算分析
賽靈思 INT8 優(yōu)化為深度學(xué)習(xí)推斷提供了性能最佳、能效最高的計(jì)算技術(shù)。賽靈思的集成式 DSP 架構(gòu)與其他 FPGA DSP 架構(gòu)相比，在INT8 深度學(xué)習(xí)運(yùn)算上能實(shí)現(xiàn) 1.75 倍的解決方案級(jí)
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人工智能從業(yè)者不得不知的10個(gè)深度學(xué)習(xí)方法
人工智能的浪潮正在席卷全球，研究領(lǐng)域也在不斷擴(kuò)大，深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)等名詞圍繞在我們周圍。又許多的創(chuàng)業(yè)者想要從事AI行業(yè)，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)重要的學(xué)習(xí)領(lǐng)域。 近日，軟件工程師 Jam
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