首頁　 資訊　 商機 　 下載　 拆解 　 高校　 招聘 　 雜志　 會展　 EETV　 百科 　 問答　 電路圖　 工程師手冊 　 Datasheet　 100例 　 活動中心　 E周刊閱讀 　 樣片申請
EEPW首頁 >> 主題列表 >> 深度學習

深度學習 文章 最新資訊

深度神經網(wǎng)絡(DNN)是否模擬了人類大腦皮層結構？

  • 　　概要：人工智能交融了諸多學科，而目前對人工智能的探索還處于淺層面，我們需要從不同角度和層次來思考，比如人工智能和大腦的關系。 　　神經元 　　在深度學習領域，神經元是最底層的單元，如果用感知機的模型， wx + b, 加上一個激活函數(shù)構成了全部，輸入和輸出都是數(shù)字，研究的比較清楚。別的不說，在參數(shù)已知的情況下，有了輸入可以計算輸出，有了輸出可以計算輸入。 　　但在神經科學領域，神經元并不是最底層的單位。 　　舉例來說，有人在做神經元膜離子通道相關的工作。一個神經元的輸入，可以分為三部分，從其他
  • 關鍵字： DNN  深度學習  

深度學習被「神化」！如何「客觀」看待深度學習？

  • 深度學習隨著AlphaGo大勝李世石之后被“神話”，很多人認為深度學習就是挑戰(zhàn)人類智力的“神器”?？墒?，深度學習真的如他們想象的那般“戰(zhàn)無不勝”嗎?
  • 關鍵字： 深度學習  

英特爾推深度學習處理器 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，驅動著廣泛應用于各行各業(yè)的人工智能和深度學習技術的發(fā)展。英特爾為人工智能技術的各個層面提供了一套廣泛全面的產品組合，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，將深度學習技術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習訓練進行了優(yōu)化，預計在2017年第四季度投產。該處理器旨在滿足數(shù)據(jù)科學家、工程師以
  • 關鍵字： 英特爾  深度學習  

《科學美國人》發(fā)布2017十大新興技術：醫(yī)療科技領域被看好

  • 　　6月27日，《科學美國人》與世界經濟論壇聯(lián)合發(fā)布了2017年全球十大新興技術。這份榜單由《科學美國人》、《科學美國人》全球顧問委員會、世界經濟論壇全球專家網(wǎng)絡、世界未來委員會共同選出，涵蓋了在醫(yī)療、計算機、環(huán)保等領域的最新技術，它們在提高生活質量、促進產業(yè)轉型、保護地球環(huán)境等方面具有無限潛能。 　　“新興技術正在重新定義工業(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
  • 關鍵字： 量子計算機  深度學習  

迎接“AI革命” 誰是領跑者？

  • 人工智能將會成為下一場“工業(yè)革命”，并為我們的社會帶來巨大的變化。
  • 關鍵字： AI  深度學習  

這七大顛覆性技術價值數(shù)十萬億美元 深度學習值35個亞馬遜

  • 　　7月2日消息，據(jù)外媒報道，專注于當今顛覆性技術發(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，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)新才是增長的關鍵。我們并非聚焦于過去，而是關注未來。我們認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.深度學習值35個亞馬遜 　　深度學習是機器學習的分支，而
  • 關鍵字： 深度學習  機器學習  

中美人工智能市場的概況與對比

夏季達沃斯公布年度全球十大新興技術：量子計算入圍

  • 　　世界經濟論壇(夏季達沃斯)6月26日發(fā)布了2017年度全球十大新興技術榜單(Top 10 Emerging Technologies 2017)，從空氣中提取飲用水的技術、能將二氧化碳轉化為燃料的“人工樹葉”等一系列突破性技術入選。 　　此榜單由世界經濟論壇與《科學美國人》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準。入選的新型技術均在改善生活質量、促進產業(yè)轉型和保護地球環(huán)境等方面具有巨大潛力。評選委員會同時對入選技術的成熟程度進行評估，以期
  • 關鍵字： 量子計算  深度學習  

Deep Learning(深度學習)神經網(wǎng)絡為啥可以識別呢？

  • 　　今天看到一些感興趣的東西，現(xiàn)在總結了給大家分享一下，如果有錯，希望大家指正批評，謝謝!那就開始進入正題。　　先從簡單的說起來吧!　　一、基本變換：層　　一般的神經網(wǎng)絡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
  • 關鍵字： 深度學習  神經網(wǎng)絡  

深度學習、機器學習驅動“芯”需求 英特爾能否抓住機遇成功轉型？

  • 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架構功耗較大等問題，如何更好地適應物聯(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。
  • 關鍵字： 深度學習  機器學習  

光子代替電子 新光子芯片助力深度學習

  • 　　基于人工神經網(wǎng)絡算法的計算機深度學習系統(tǒng)已成為目前計算機領域研究的前沿熱點，它的原理是使人工神經網(wǎng)絡算法模仿人腦從實踐中學習的方式進行學習。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)學數(shù)據(jù)來進行醫(yī)學診斷，或者通過搜尋化學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
  • 關鍵字： 芯片  深度學習  

深度學習來助陣，無人駕駛攻克三大識別技術不在話下

  • 深度學習以前的可行駛區(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。
  • 關鍵字： 無人駕駛  傳感器  深度學習  

NVIDIA黃仁勛看產業(yè)：10年內有重大變革

  • 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，收購自動駕駛技術先驅公司，看來國際間的這股AI風潮，幾年之內將成為業(yè)界中炙手可熱的話題。
  • 關鍵字： NVIDIA  深度學習  

湯曉鷗談AI：深度學習三大核心要素

  • 　　5月20日，以“科研·產業(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會主辦，科技創(chuàng)新產業(yè)服務平臺Xtecher協(xié)辦。 　　中國工程院院士趙沁平、香港中文大學教授湯曉鷗、百度創(chuàng)始七劍客之一雷鳴、清華大學教授鄭緯民、IEEE Fellow陳熙霖、中國人民大學教授杜小勇、中國計算機學會秘書長杜子德、中國人民大學信息學院院長文繼榮、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、CCF YOCSEF學術委
  • 關鍵字： 深度學習  人工智能  

深度學習之GoogLeNet解讀

  • 　　提出背景　　?始于LeNet-5，一個有著標準的堆疊式卷積層冰帶有一個或多個全連接層的結構的卷積神經網(wǎng)絡。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，GoogLeNet做到了22層，利用inception結構，這個結構很好地利用了網(wǎng)絡中的計算資源，并且在不增加計算負載的情況下，增加網(wǎng)絡的寬度和深度。同時，為了優(yōu)化網(wǎng)絡質量，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?！　?最近深度學習的發(fā)展，大多來源于新的想法，算法以及網(wǎng)絡結構的改
  • 關鍵字： 深度學習  GoogLeNet  
共176條 10/12 |‹ « 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 »

深度學習介紹

您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條深度學習!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對深度學習的理解，并與今后在此搜索深度學習的朋友們分享。    創(chuàng)建詞條

熱門主題

樹莓派    linux   
關于我們 - 廣告服務 - 企業(yè)會員服務 - 網(wǎng)站地圖 - 聯(lián)系我們 - 征稿 - 友情鏈接 - 手機EEPW
Copyright ?2000-2015 ELECTRONIC ENGINEERING & PRODUCT WORLD. All rights reserved.
《電子產品世界》雜志社 版權所有 北京東曉國際技術信息咨詢有限公司
備案 京ICP備12027778號-2 北京市公安局備案：1101082052    京公網(wǎng)安備11010802012473