對(duì)比深度學(xué)習(xí)和經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)，分別介紹這兩種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)

在小數(shù)據(jù)上能更好地工作：為了實(shí)現(xiàn)高性能，深度學(xué)習(xí)需要非常大的數(shù)據(jù)集。之前提到的預(yù)訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)在120萬(wàn)張圖像上進(jìn)行了訓(xùn)練。對(duì)于許多應(yīng)用來(lái)說，這樣大的數(shù)據(jù)集...

2018-04-10 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.7萬(wàn) 0

四種微調(diào)大模型的方法介紹

全微調(diào)（Full Fine-tuning）：全微調(diào)是指對(duì)整個(gè)預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行微調(diào)，包括所有的模型參數(shù)。在這種方法中，預(yù)訓(xùn)練模型的所有層和參數(shù)都會(huì)被更新和優(yōu)...

2024-01-03 標(biāo)簽：gpu深度學(xué)習(xí)ChatGPT 2.6萬(wàn) 0

什么是CPU、GPU、TPU、DPU、NPU、BPU？有什么區(qū)別？

CPU由多個(gè)結(jié)構(gòu)組成，其中包括運(yùn)算器（ALU, Arithmetic and Logic Unit）、控制單元（CU, Control Unit）、寄存...

2023-06-05 標(biāo)簽：cpu人工智能深度學(xué)習(xí) 2.5萬(wàn) 0

初學(xué)C語(yǔ)言 先搞懂這些基礎(chǔ)知識(shí)再談深度學(xué)習(xí)吧！

很多初學(xué)者都會(huì)問我“我想學(xué)C,該怎么開始呢？”今天我們就來(lái)聊一聊屬于初學(xué)者必須懂的知識(shí)希望小伙伴們能夠牢記基

2018-06-09 標(biāo)簽：c語(yǔ)言深度學(xué)習(xí) 2.5萬(wàn) 0

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在哪？看完就知道了

如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別，閱讀該文章，我將用通俗易懂的語(yǔ)言為你介紹他們之間的差別。

2017-11-09 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.5萬(wàn) 0

利用自然語(yǔ)言處理NPL可以使人工智能工具與人類進(jìn)行交流

NLP被越來(lái)越多的應(yīng)用于機(jī)器翻譯程序當(dāng)中，這使得一種語(yǔ)言被自動(dòng)翻譯成另一種語(yǔ)言，谷歌是一個(gè)將你的文本翻譯為所需語(yǔ)言的先驅(qū)者。

2018-01-02 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 2.4萬(wàn) 0

一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)音分離技術(shù)

由于語(yǔ)音分離已經(jīng)變成分類問題，所以語(yǔ)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(yǔ)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(wàn) 0

把傳統(tǒng)的貝葉斯因果網(wǎng)絡(luò)和知識(shí)圖譜，與深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)融合

用一個(gè)例子來(lái)更具體地解釋 GN。考慮在任意引力場(chǎng)中預(yù)測(cè)一組橡膠球的運(yùn)動(dòng)，它們不是相互碰撞，而是有一個(gè)或多個(gè)彈簧將它們與其他球（或全部球）連接起來(lái)。我們將...

2018-06-16 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)知識(shí)圖譜 2.4萬(wàn) 0

全面闡述GNN及其方法和應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)的最大軟肋是什么？

在內(nèi)容上，模型方面，本文從GNN原始模型的構(gòu)建方式與存在的問題出發(fā)，介紹了對(duì)其進(jìn)行不同改進(jìn)的GNN變體，包括如何處理不同的圖的類型、如何進(jìn)行高效的信息傳...

2018-12-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2.4萬(wàn) 0

從AlexNet到ResNet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)步

自從2012年AlexNet在競(jìng)賽中成功“超神”后，參加ILSVRC 2013的CNN模型數(shù)量大幅提升，其中紐約大學(xué)的Matthew Zeiler和Ro...

2018-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 2.3萬(wàn) 0

用AlexNet對(duì)cifar-10數(shù)據(jù)進(jìn)行分類

AlexNet在圖像分類中是一個(gè)比較重要的網(wǎng)絡(luò)，在學(xué)習(xí)的過程中不僅要學(xué)會(huì)寫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，知道每一層的結(jié)構(gòu)，更重要的是得知道為什么要這樣設(shè)計(jì)，這樣設(shè)計(jì)有什么好處。

2018-06-06 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)CNNTensorflow 2.2萬(wàn) 0