深度學(xué)習(xí) 文章 進入深度學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
英特爾推深度學(xué)習(xí)處理器 加快人工智能創(chuàng)新步伐
- 近日，在法蘭克福舉辦的國際超級計算大會上，涌現(xiàn)了很多令人興奮的新技術(shù)，驅(qū)動著廣泛應(yīng)用于各行各業(yè)的人工智能和深度學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展。英特爾為人工智能技術(shù)的各個層面提供了一套廣泛全面的產(chǎn)品組合，其中包括即將推出的英特爾至強可擴展處理器以及英特爾現(xiàn)場可編程門陣列(FPGA)，還有即將推出的代號為Knights Mill的英特爾至強融核處理器，將深度學(xué)習(xí)技術(shù)提升到了一個新高度。 這個英特爾至強融核系列的新成員是專門針對深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練進行了優(yōu)化，預(yù)計在2017年第四季度投產(chǎn)。該處理器旨在滿足數(shù)據(jù)科學(xué)家、工程師以
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《科學(xué)美國人》發(fā)布2017十大新興技術(shù)：醫(yī)療科技領(lǐng)域被看好
- 6月27日，《科學(xué)美國人》與世界經(jīng)濟論壇聯(lián)合發(fā)布了2017年全球十大新興技術(shù)。這份榜單由《科學(xué)美國人》、《科學(xué)美國人》全球顧問委員會、世界經(jīng)濟論壇全球?qū)＜揖W(wǎng)絡(luò)、世界未來委員會共同選出，涵蓋了在醫(yī)療、計算機、環(huán)保等領(lǐng)域的最新技術(shù)，它們在提高生活質(zhì)量、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型、保護地球環(huán)境等方面具有無限潛能。 “新興技術(shù)正在重新定義工業(yè)，它們使傳統(tǒng)的界線變得模糊，在我們前所未見的尺度上創(chuàng)造新的機遇，”世界經(jīng)濟論壇管理委員會成員、第四次工業(yè)革命中心主任Murat Snmez說，&ldquo
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這七大顛覆性技術(shù)價值數(shù)十萬億美元 深度學(xué)習(xí)值35個亞馬遜
- 7月2日消息，據(jù)外媒報道，專注于當(dāng)今顛覆性技術(shù)發(fā)展?jié)摿ρ芯亢屯顿Y的ARK Investment Management公司日前發(fā)布報告，評選出最具潛力的七大顛覆性技術(shù)，以及它們最終可能成長到何種規(guī)模。該公司創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官凱瑟琳·伍德(Catherine Wood)表示：“我們相信創(chuàng)新才是增長的關(guān)鍵。我們并非聚焦于過去，而是關(guān)注未來。我們認(rèn)為公共市場擁有巨大的機會，而我們要做的就是把握住機會。” 1.深度學(xué)習(xí)值35個亞馬遜 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的分支，而
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中美人工智能市場的概況與對比
- 本文對比了中美人工智能的發(fā)展水平、發(fā)展階段、發(fā)展異同等方面。
- 關(guān)鍵字： 人工智能 深度學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)資源 201707
夏季達沃斯公布年度全球十大新興技術(shù)：量子計算入圍
- 世界經(jīng)濟論壇(夏季達沃斯)6月26日發(fā)布了2017年度全球十大新興技術(shù)榜單(Top 10 Emerging Technologies 2017)，從空氣中提取飲用水的技術(shù)、能將二氧化碳轉(zhuǎn)化為燃料的“人工樹葉”等一系列突破性技術(shù)入選。 此榜單由世界經(jīng)濟論壇與《科學(xué)美國人》雜志的專家委員會聯(lián)合選出。能否在解決全球重大挑戰(zhàn)中發(fā)揮作用被視為評選的首要標(biāo)準(zhǔn)。入選的新型技術(shù)均在改善生活質(zhì)量、促進產(chǎn)業(yè)轉(zhuǎn)型和保護地球環(huán)境等方面具有巨大潛力。評選委員會同時對入選技術(shù)的成熟程度進行評估，以期
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Deep Learning(深度學(xué)習(xí))神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為啥可以識別呢？
- 今天看到一些感興趣的東西，現(xiàn)在總結(jié)了給大家分享一下，如果有錯，希望大家指正批評，謝謝!那就開始進入正題?！ ∠葟暮唵蔚恼f起來吧! 一、基本變換：層 一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由一層一層堆疊而成的，但是每層究竟在做啥呢? 我從三個方面述說一下： 數(shù)學(xué)公式 Y=a*(W*X+b)11 其中Y是輸出量，X是輸入量，a()是一個激活函數(shù)，W是權(quán)重矩陣，b是偏置向量。每一層都是通過該公式簡單的得到輸出Y?！ ?shù)學(xué)理解 通過如下5種對輸入空間(輸入向量的集合)的操作，完成輸入空間—>輸出空間的變換(矩陣
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深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)驅(qū)動“芯”需求 英特爾能否抓住機遇成功轉(zhuǎn)型？
- 在萬物互聯(lián)時代，如何切入大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)和云市場，如何解決英特爾X86架構(gòu)功耗較大等問題，如何更好地適應(yīng)物聯(lián)網(wǎng)不同場景下對芯片的需求，都是英特爾需要努力思考的。
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光子代替電子 新光子芯片助力深度學(xué)習(xí)
- 基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的計算機深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)已成為目前計算機領(lǐng)域研究的前沿?zé)狳c，它的原理是使人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法模仿人腦從實踐中學(xué)習(xí)的方式進行學(xué)習(xí)。它除了可以用來實現(xiàn)面部和聲音識別以外，還可通過搜尋大量的醫(yī)學(xué)數(shù)據(jù)來進行醫(yī)學(xué)診斷，或者通過搜尋化學(xué)方程式來尋找潛在的新藥合成方式。 但是這類的系統(tǒng)的計算非常復(fù)雜，對機器要求很高，即使對于現(xiàn)有性能最強的計算機也不是件容易的事。 然而，來自于MIT的研究團隊和他們的合作者，提出一種新的方法，用光子代替電子，來進行計算。他們表示這種方法將會大大提高計算速度和效
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深度學(xué)習(xí)來助陣，無人駕駛攻克三大識別技術(shù)不在話下
- 深度學(xué)習(xí)以前的可行駛區(qū)域檢測，有兩種方法，一是基于雙目攝像頭立體視覺或者Structure from motion， 二是基于局部特征，馬爾科夫場之類的圖像分割。
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NVIDIA黃仁勛看產(chǎn)業(yè)：10年內(nèi)有重大變革
- 獨特眼光加上敏銳的觀察，NVIDIA成了今年最火熱的股票之一，不過英特爾也不甘示弱，今年3月中旬，宣布以153億美元的價格，收購自動駕駛技術(shù)先驅(qū)公司，看來國際間的這股AI風(fēng)潮，幾年之內(nèi)將成為業(yè)界中炙手可熱的話題。
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湯曉鷗談AI：深度學(xué)習(xí)三大核心要素
- 5月20日，以“科研·產(chǎn)業(yè)·融合”為主題的2017CCF青年精英大會在北京召開。本屆大會由中國計算機學(xué)會主辦，科技創(chuàng)新產(chǎn)業(yè)服務(wù)平臺Xtecher協(xié)辦。 中國工程院院士趙沁平、香港中文大學(xué)教授湯曉鷗、百度創(chuàng)始七劍客之一雷鳴、清華大學(xué)教授鄭緯民、IEEE Fellow陳熙霖、中國人民大學(xué)教授杜小勇、中國計算機學(xué)會秘書長杜子德、中國人民大學(xué)信息學(xué)院院長文繼榮、紅杉資本合伙人周逵、高榕資本創(chuàng)始合伙人岳斌、寰景信息董事長陳擁權(quán)、CCF YOCSEF學(xué)術(shù)委
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深度學(xué)習(xí)之GoogLeNet解讀
- 提出背景 ?始于LeNet-5，一個有著標(biāo)準(zhǔn)的堆疊式卷積層冰帶有一個或多個全連接層的結(jié)構(gòu)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通常使用dropout來針對過擬合問題?！ ?為了提出一個更深的網(wǎng)絡(luò)，GoogLeNet做到了22層，利用inception結(jié)構(gòu)，這個結(jié)構(gòu)很好地利用了網(wǎng)絡(luò)中的計算資源，并且在不增加計算負(fù)載的情況下，增加網(wǎng)絡(luò)的寬度和深度。同時，為了優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量，采用了Hebbian原理和多尺度處理。GoogLeNet在分類和檢測上都取得了不錯的效果?！ ?最近深度學(xué)習(xí)的發(fā)展，大多來源于新的想法，算法以及網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的改
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NVIDIA、英特爾COMPUTEX開講 AI、深度學(xué)習(xí)戰(zhàn)力大比拼
- COMPUTEX展會焦點預(yù)計將圍繞AI最新發(fā)展，尤其是英特爾、NVIDIA將針對自身CPU、GPU優(yōu)勢同場較量.
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中國AI研究超美國?專家:比如深度學(xué)習(xí)已發(fā)文章數(shù)
- 當(dāng)今世界人工智能領(lǐng)域，有三位頂級專家被業(yè)內(nèi)奉為“神一樣的人物”，其中兩位來自加拿大，一位來自法國。他們分別是加拿大多倫多大學(xué)的GeoffreyHinton和蒙特利爾大學(xué)的終身教授YoshuaBengio，以及Facebook人工智能研究部門(FAIR)負(fù)責(zé)人YannLeCun(下稱“LeCun”)——這位來自巴黎的學(xué)者目前擔(dān)任紐約大學(xué)終身教授，他還是紐約大學(xué)數(shù)據(jù)科學(xué)中心的創(chuàng)始人。 YannLeCun在今年3月走進中國的大學(xué)，
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深度學(xué)習(xí)介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對深度學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索深度學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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