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      標(biāo)簽　>　深度學(xué)習(xí)

      深度學(xué)習(xí)

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      深度學(xué)習(xí)技術(shù)

      人工智能知識(shí)分享之機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系

      人工智能的浪潮正在席卷全球，諸多詞匯時(shí)刻縈繞在我們耳邊：人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。不少人對(duì)這些高頻詞匯的含義及其背后的關(guān)系總是似懂非懂、一知半解。

      2017-10-28 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8207 0

      如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)

      如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)

      深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長(zhǎng)。當(dāng)數(shù)據(jù)很少時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法的性能并不好。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)來...

      2017-10-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1997 0

      一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的語音分離技術(shù)

      一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的語音分離技術(shù)

      由于語音分離已經(jīng)變成分類問題，所以語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)的方法在語音處理領(lǐng)域也得到了廣泛研究。

      2017-10-27 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 2.4萬 0

      淺析微軟的MMLSpark技術(shù)

      淺析微軟的MMLSpark技術(shù)

      深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）在圖像識(shí)別和語音識(shí)別等領(lǐng)域不遜于人類，但是DNN模型的訓(xùn)練需要專業(yè)人員方可進(jìn)行，與SparkML的整合也十分不易。

      2017-10-27 標(biāo)簽：微軟人工智能深度學(xué)習(xí) 1514 0

      基于FPGA的通用CNN加速設(shè)計(jì)

      基于FPGA的通用CNN加速設(shè)計(jì)

      基于FPGA的通用CNN加速器整體框架如下，通過Caffe/Tensorflow/Mxnet等框架訓(xùn)練出來的CNN模型，通過編譯器的一系列優(yōu)化生成模型對(duì)...

      2017-10-27 標(biāo)簽：fpga深度學(xué)習(xí)cnn 1.0萬 0

      漫談?dòng)螒虻纳疃葘W(xué)習(xí)算法,從FPS和RTS角度分析

      在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ANN）的監(jiān)督訓(xùn)練中，智能體通過樣本進(jìn)行學(xué)習(xí) ［56］， ［86］。智能體需要做出決策（已知正確答案），之后，使用誤差函數(shù)確定智能體提供...

      2017-10-19 標(biāo)簽：fps人工智能深度學(xué)習(xí) 7399 0

      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

      算法對(duì)于內(nèi)存帶寬的需求通常使用「運(yùn)算強(qiáng)度 （operational intensity，或稱 arithmetic intensity）」這個(gè)量來表示，...

      2017-10-19 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 2097 0

      深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）=人類大腦皮層結(jié)構(gòu)？

      深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）=人類大腦皮層結(jié)構(gòu)？

      深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面門的權(quán)重也是 反向傳播訓(xùn)練出來的，也有漸變的這個(gè)性質(zhì)，當(dāng)對(duì)于快速變化的刺激，有一定的滯后。從這個(gè)角度來說，人類神經(jīng)系統(tǒng)要更靈活一些，可以...

      2017-10-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5947 0

      深度學(xué)習(xí)之神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)11大常見陷阱及對(duì)策

      未訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常會(huì)輸出約在-1到1范圍之間的值。如果你希望輸出其他范圍的值（例如RBG圖像以0-255范圍的字節(jié)存儲(chǔ)）會(huì)出現(xiàn)一些問題。在開始訓(xùn)練時(shí)，...

      2017-10-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1077 0

      深度學(xué)習(xí)如何進(jìn)行MRI圖像右心室分割

      人類心臟是一臺(tái)令人驚嘆的機(jī)器，它能持續(xù)運(yùn)轉(zhuǎn)長(zhǎng)達(dá)一個(gè)世紀(jì)而不失靈。測(cè)量心臟功能的關(guān)鍵方法之一是計(jì)算其射血分?jǐn)?shù)，即每搏輸出量占心室舒張末期容積量的百分比。而...

      2017-10-17 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 1.0萬 0

      如何從代碼的角度解讀深度學(xué)習(xí)

      如何從代碼的角度解讀深度學(xué)習(xí)

      深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指的是除了輸入層和輸出層，中間還存在多層網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，這一概念首先由加利福尼亞大學(xué)計(jì)算機(jī)系認(rèn)知系統(tǒng)實(shí)驗(yàn)室的Rina Dechter提出...

      2017-10-10 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 2851 0

      阿里智能對(duì)話交互實(shí)踐及范式思考

      阿里巴巴的孫健博士表示，對(duì)于研發(fā)對(duì)話交互機(jī)器人的幾點(diǎn)思考和體會(huì)：堅(jiān)持用戶體驗(yàn)為先；降低產(chǎn)品和交互設(shè)計(jì)的不確定性；打造讓機(jī)器持續(xù)學(xué)習(xí)能力；打造數(shù)據(jù)閉環(huán)。

      2017-07-12 標(biāo)簽：阿里巴巴人機(jī)對(duì)話深度學(xué)習(xí) 3145 0

      如何讓IoT應(yīng)用得以從芯片自我學(xué)習(xí)中受益

      這款芯片能夠以數(shù)百毫秒（ms）的速度在大腦和義肢之間傳送訊號(hào)。雖然比人類的神經(jīng)傳導(dǎo)速度更慢，但較當(dāng)今的義肢所要求的秒數(shù)更快。

      2017-06-12 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)人工智能深度學(xué)習(xí) 970 0

      九張機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)代碼速查表分享_初學(xué)者必備

      九張機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)代碼速查表分享_初學(xué)者必備

      本文作者在 Github 上建立了一個(gè)代碼速查表，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)初學(xué)者來說是不可多得的一個(gè)資源。 對(duì)于初學(xué)者來講，入門機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)非常困難；同時(shí)深度學(xué)...

      2018-06-30 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4214 0

      科普：深度學(xué)習(xí)真的那么難嗎？

      今天，面對(duì)AI如此重要的江湖地位，深度學(xué)習(xí)作為重要的一個(gè)研究分支，幾乎出現(xiàn)在當(dāng)下所有熱門的AI應(yīng)用領(lǐng)域，其中包含語義理解、圖像識(shí)別、語音識(shí)別，自然語言處...

      2017-05-24 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 8151 0

      淺談“深度學(xué)習(xí)”發(fā)展遭遇的若干個(gè)瓶頸

      電子發(fā)燒友早八點(diǎn)訊：本文讓你了解當(dāng)下火爆的人工智能領(lǐng)域還存在著多少技術(shù)瓶頸。其實(shí)，我們離真正的人工智能之間的距離還很遠(yuǎn)。

      2017-04-13 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 2137 0

      關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來發(fā)展方向的6項(xiàng)預(yù)測(cè)

      深度學(xué)習(xí)是個(gè)復(fù)雜的概念，其中每項(xiàng)因素都不簡(jiǎn)單。即使您身為已經(jīng)熟練掌握人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識(shí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家，大家也需要時(shí)間了解加速卷積、復(fù)發(fā)、生成以及其它與多...

      2017-03-15 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 1470 0

      干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識(shí)別三種技術(shù)對(duì)比

      本文來自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個(gè)人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計(jì)算機(jī)...

      2017-02-16 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0

      深度學(xué)習(xí)算法有望在FPGA和超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行

      由NSF資助的一個(gè)研究項(xiàng)目，目前正在研究如何使用RDMA高性能連接器將深度學(xué)習(xí)算法在FPGA和跨系統(tǒng)之間運(yùn)行；另一個(gè)由Andrew Ng和兩個(gè)超算專家牽...

      2017-02-10 標(biāo)簽：FPGA人工智能深度學(xué)習(xí) 857 0

      深度學(xué)習(xí)的硬件架構(gòu)解析

      深度學(xué)習(xí)在這十年，甚至是未來幾十年內(nèi)都有可能是最熱門的話題。雖然深度學(xué)習(xí)已是廣為人知了，但它并不僅僅包含數(shù)學(xué)、建模、學(xué)習(xí)和優(yōu)化。算法必須在優(yōu)化后的硬件上...

      2016-11-18 標(biāo)簽：DSP深度學(xué)習(xí)硬件架構(gòu) 5802 0

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      • 工業(yè)4.0
        工業(yè)4.0
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        工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
      • 英偉達(dá)
        英偉達(dá)
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        Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國(guó)加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
      • BeagleBone
        BeagleBone
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      • mbed
        mbed
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      • 無人機(jī)技術(shù)
        無人機(jī)技術(shù)
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        以無人駕駛來說，城市中將建造一個(gè)巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時(shí)呼叫無人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準(zhǔn)判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
      • LD3320
        LD3320
        +關(guān)注
      • OpenWrt
        OpenWrt
        +關(guān)注
        OpenWrt 可以被描述為一個(gè)嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對(duì)比一個(gè)單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個(gè)完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
      • ARM架構(gòu)
        ARM架構(gòu)
        +關(guān)注
        ARM架構(gòu)過去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)32位精簡(jiǎn)指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
      • DragonBoard 410c
        DragonBoard 410c
        +關(guān)注
        Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)大，身材特別小巧的開發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對(duì)各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
      • OpenCL
        OpenCL
        +關(guān)注
        OpenCL是一個(gè)為異構(gòu)平臺(tái)編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺(tái)可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運(yùn)行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺(tái)的API組成。
      • 嵌入式操作系統(tǒng)
        嵌入式操作系統(tǒng)
        +關(guān)注
        嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡(jiǎn)稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動(dòng)軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動(dòng)接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器等。
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        Windows CE
        +關(guān)注
        　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動(dòng)計(jì)算平臺(tái)的基礎(chǔ)，它是一個(gè)開放的、可升級(jí)的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
      • JDI
        JDI
        +關(guān)注
        JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài)，例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類和實(shí)例等。
      • NFS
        NFS
        +關(guān)注
        　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
      • 麒麟960
        麒麟960
        +關(guān)注
        麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動(dòng)設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
      • tizen
        tizen
        +關(guān)注
      • SiliconLabs
        SiliconLabs
        +關(guān)注
      • X86架構(gòu)
        X86架構(gòu)
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      • uCOS II
        uCOS II
        +關(guān)注
      • ARM公司
        ARM公司
        +關(guān)注
        ARM公司是一家知識(shí)產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計(jì)方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
      • 米爾科技
        米爾科技
        +關(guān)注
        米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計(jì)費(fèi)控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
      • 數(shù)字電子鐘
        數(shù)字電子鐘
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        A6處理器
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      • 大聯(lián)大友尚
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        YunOS
        +關(guān)注
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        OpenStack
        +關(guān)注
        OpenStack是一個(gè)開源的云計(jì)算管理平臺(tái)項(xiàng)目，是一系列軟件開源項(xiàng)目的組合。由NASA（美國(guó)國(guó)家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會(huì)發(fā)布的一個(gè)自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項(xiàng)目。
      • MMU
        MMU
        +關(guān)注
        MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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      • OMAPL138
        OMAPL138
        +關(guān)注
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        中國(guó)硬件創(chuàng)新大賽
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