深度學習與機器閱讀

隨后，以傳統(tǒng)機器閱讀的方法作為引入，引出了深度學習的方法。先介紹了機器閱讀的主要步驟：文本表示（將文本表示成機器能理解的符號）→ 語義匹配（尋找問題和原...

2019-09-20 標簽：人工智能深度學習nlp 4k 0

深度學習的基礎知識，深度學習神經網絡和學習過程的歷史

好的，大腦是如何表現的？它使用幾個無限對（x，y）樣本（訓練集）訓練自己，并且在整個逐步過程中，f（x）函數自動形成自身。它不是由任何人設計的，而是從無...

2019-09-20 標簽：神經網絡函數深度學習 3k 0

深度學習仍缺乏科學理論根基，會碰到發(fā)展壁壘

隨著互聯(lián)網時代的發(fā)展，AI 技術給人們的生活帶來便捷的同時，大眾的職業(yè)信息、購買偏好、日常出行、刷臉支付信息以及身份證信息等，都已經以數據輸入的形式被這...

2019-09-20 標簽：大數據深度學習ai技術 3.7k 0

EmbodyMe宣布獲得2.3億日元融資，開發(fā)了一款AR應用程序“Xpression”

EmbodyMe所研發(fā)的應用Xpression與國內之前風靡的《ZAO》類似，基于AR通過深度學習技術識別人臉，生成3D模型，從而在視頻中“無縫換臉”。

2019-09-20 標簽：Ar3D模型深度學習 3.3k 0

如何促進學生深度學習？選用三條策略進行探索

二是基于學生的知識經驗：物理知識本身就是一個完整的知識體系，它們之間有著本質的邏輯關系，通過對原有知識的運用而引發(fā)學生對新知識的學習。

2019-09-20 標簽：深度學習 9.4k 0

使用Node.js在深度學習中做圖片預處理

做圖片預處理的目的是為了解決對象識別中訓練集不足的問題。當對象識別應用于某個專用領域的時候，就會遇到這個問題。如果你是識別一只狗，這樣的圖片一大把，而且...

2019-09-20 標簽：圖像python深度學習 2.9k 0

AI寒冬將至？深度學習的“新江湖”

說到深度學習與人工智能的關系，簡單來說就是：將海量數據通過深度學習進行處理后形成一個模型，再將模型應用到具體的業(yè)務環(huán)境中，這就是人工智能?？梢哉f，深度學...

2019-09-20 標簽：華為機器學習深度學習 3k 0

PyTorch版《動手學深度學習》開源了

目前，該項目在 GitHub 上已獲得超過 1.1 萬星，并且中文版電子書還發(fā)布了紙質版書籍。不過雖然書籍非常優(yōu)秀，但還是有一些讀者不太習慣用 Gluo...

2019-09-20 標簽：代碼深度學習pytorch 3.3k 0

閃馬智能獲5800萬元天使輪融資

大客流管理：用于公共場所、大型活動區(qū)域等地大規(guī)模人流疏導管理，同時可分析識別拉橫幅、打架斗毆、人群聚集等異常事件。系統(tǒng)基于深度學習平臺搭建，可承載高峰期...

2019-09-20 標簽：視頻數據大數據深度學習 3k 0

奧迪Q2的深度學習概念探索了自學智能停車技術的可能性

為了展示奧迪Q2深度學習概念的能力，奧迪展示了一個面積為3米x 3米的區(qū)域，代表了一個停車區(qū)域。在沒有任何外界干擾的情況下，奧迪Q2深度學習概念自主地尋...

2019-09-20 標簽：傳感器自動駕駛深度學習 4.2k 0

利用深度學習方法，搭建了一個針對厄爾尼諾的統(tǒng)計預測模型

厄爾尼諾主要指太平洋東部和中部熱帶海洋的海水溫度異常持續(xù)變暖的現象。其可能造成極端氣候和生態(tài)系統(tǒng)破壞，例如發(fā)生暴雨洪澇、山洪地質災害、臺風、高溫熱浪、干...

2019-09-20 標簽：生態(tài)系統(tǒng)深度學習遷移學習 3.9k 0

人工智能和機器學習與深度學習之間是怎樣的關系

這三種方式在運行機制上的差異使得它們分別適用于不同的任務。而其間最為突出的差別存在于人工智能 （AI） 和其他兩種之間。

2019-09-20 標簽：人工智能機器學習深度學習 1.3k 0

IDC逐步深入開展機器學習開發(fā)平臺廠商評估

應用落地現狀：目前商業(yè)化機器學習產品已經落地的行業(yè)及應用包括金融行業(yè)反欺詐、信用模型評估，跨行業(yè)的產品推薦、精準營銷，1-2年內正在落地的應用包括能源（...

2019-09-20 標簽：IDC機器學習深度學習 2.3k 0

人工智能、機器學習與深度學習之間有什么區(qū)別聯(lián)系？

如果你觀察下跳棋程序的輸出，你會發(fā)現這些動作背后隱藏著某種形式的“人工智能”，尤其是當電腦打敗你的時候。早期的成功使第一批研究人員對AI的可能性表現出幾...

2019-09-20 標簽：人工智能機器學習深度學習 4.3k 0

美國能源部阿貢國家實驗室研究人員正在開發(fā)深度學習框架MaLTESE

阿貢實驗室研究人員Shashi Aithal和Prasanna Balaprakash利用ALCF（Argonne Leadership Computi...

2019-09-20 標簽：超級計算汽車制造商深度學習 3k 0

機器學習必需數據標注，人工標注幫助AI快速落地

AI數據標注員被稱作“人工智能背后的人工”。“數據是人工智能的血液。當下是大數據基礎上的人工智能，是數據智能的深度學習時代，可以說誰掌握了數據，誰就有可能做好。

2019-09-20 標簽：人工智能機器學習深度學習 5k 0

深度學習怎樣可以提高的汽車的感知能力

通過在車輛中實現多種先進的駕駛員輔助系統(tǒng)（ADAS），汽車行業(yè)對于完全自動駕駛的追求正在穩(wěn)步推進。

2019-09-19 標簽：汽車電子自動駕駛深度學習 2.7k 0

技術倫理問題開始從幕后走到臺前，成為人工智能研究發(fā)展的重要議題

放眼當下，借助人工智能，企業(yè)賦予每個用戶的偏好和行為以大量數據標簽，摸透用戶甚至超過用戶對自己的了解；在社交媒體中，人工智能將觀點相近的內容反復推薦給用...

2019-09-19 標簽：信息安全大數據深度學習 2.6k 0