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標簽 > 深度學習
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強人工智能又稱通用人工智能或完全人工智能, 指的是可以勝任人類所有工作的人工智能。一個可以稱得上強人工智能的程序, 大概需要具備以下幾方面的能力:存在不...
訓練表示學習函數(即編碼器)以最大化其輸入和輸出之間的互信息
互信息是出了名的難計算,特別是在連續(xù)和高維設置中。幸運的是,在神經估計的最新進展中,已經能夠有效計算深度神經網絡的高維輸入/輸出對之間的互信息。而在本項...
MIT- AVT研究的是新一代的NDS,旨在發(fā)現人類駕駛員和自動駕駛技術之間真實互動的情況。目標是從通過該項目收集的大規(guī)模自然數據中獲得洞察力,以幫助設...
NVIDIA Tensor Core深度學習核心解析及跑分測試
除了深度學習和通用計算之外,Titan品牌的這次迭代還涉及到其他一些因素。 NVIDIA其實已經不太需要通過Titan系列為自己樹立形象,最初的GTX ...
MIT不斷開發(fā)新的方法來分析從儀表化車隊收集的大規(guī)模數據集
在MIT - AVT研究的頭14個月里,車輛每天行駛里程的可視化。這種可視化沒有顯示最近幾個月,因為每輛車內的高容量存儲支持數據卸載之間的擴展記錄以及隨...
自動駕駛系統(tǒng)怎么感知周圍環(huán)境并做出“人類”的決定?如何在系統(tǒng)中使用 MATLAB?
基于現在這些深度學習庫,讓模型變得復雜很容易,加上更多的組件、網絡層和優(yōu)化技巧。然而,當你改動代碼或模型時,你至少應該在直覺上理解改動為何有幫助。同理,...
通過深度學習方法為黑白老照片自動上色,帶我們重新憶起那段老時光!
現在,隨著數據集的增加,由于我們處理的是高分辨率圖像,因此我們需要更多的計算能力。為此,我個人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep L...
在無監(jiān)督式學習中,深度學習模型會收到某個數據集,但對于如何處理該數據集卻未獲得明確的指示。訓練數據集是沒有特定預期結果或正確答案的示例的集合。然后,神經...
通過構建深度網絡和數據集,研究人員們成功訓練出了一個可以從視頻中抽取身體特定部分位置的模型。研究人員門分別標注了圖像中的ROI區(qū)域和每個區(qū)域中的關節(jié)作為...
In this video, you will learn about transfer learning and how to apply it fo...
In this episode you'll get an inside look at building a large-scale image-fe...
Step by step tutorial to build a basic neural network model, train and evalu...
Accelerating Deep Learning and Machine Learning with Intel Libraries
Bringing Deep Learning to the Big Data Platform
This session discusses how to find good multiple-CPU performance with Theano...
Get an overview of the new Intel? Computer Vision SDK (Intel? CV SDK)
Xeon PHI集群深度學習框架Caffe和Tensorflow的性能優(yōu)化
In this talk, we analyze the performance characteristics of Caffe* and Tenso...
In this video, we will take a look at Long Short Term Memory (LSTM) and Recu...
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