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深度学习

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深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。

深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次，这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理，多媒体学习，语音，推荐和个性化技术，以及其他相关领域都取得了很多成果。深度学习使机器模仿视听和思考等人类的活动，解决了很多复杂的模式识别难题，使得人工智能相关技术取得了很大进步。收起

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    深度学习（deep learning）是机器学习的一个分支，是伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来的，并在计算机视觉、语言等感知领域迅速取得成功。DL源于对人工神经网络的研究，起源算法是感知机（perceptron）。深度学习网络通过神经元从输入数据中提取特征，并通过组合低层特征形成更加抽象的高层特征（表示），以发现数据的分布式特征，从而达到人们对数据进行分类、回归的目的。
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  • FPGA做深度学习能走多远？
    FPGA做深度学习能走多远？
    今天给大侠带来在FPAG技术交流群里平时讨论的问题答疑合集（十四），以后还会多推出本系列，话不多说，上货。FPGA做深度学习能走多远？现在用FPGA做深度学习加速成为一个热门，深鉴科技，商汤，旷视科技等都有基于FPGA做深度学习的项目。
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  • 留言送书 | 数据驱动的工业人工智能：原理、应用及发展
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    以深度学习为代表的新一代人工智能技术，都建立在数据驱动的理论与方法基础之上。例如，AlphaGo是建立在数百万盘围棋对局数据的基础上，通过深度神经网络和强化学习算法来提升对弈水平。
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    49评论
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  • 中国AI长卷（三）：算法生根
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    “中美AI差距究竟有几年？”这个问题困扰了不少人，也有很多声音尝试将中美AI实力进行比较。其中，算法，一定是评判的首要标准。中美AI算法究竟是什么水平？我们可以用“第七个烧饼”来理解。ChatGPT就是AI的“第七个烧饼”。深度学习算法的热潮持续了十多年，终于在LLM（大语言模型）能涌现之后，看到了实现通用人工智能的曙光。就像一个饥饿的人，连续吃了六个烧饼都没吃饱，直到吃完了第七个烧饼，终于觉得饱了。
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    08/06 11:30
    AI 深度学习
  • 写给小白的AI入门科普
    写给小白的AI入门科普
    AI，是artificial intelligence的缩写。Artificial，很多同学认字认半边，会以为是艺术（art）的什么形容词。其实不然，artificial的意思就是“人工的、人造的”，和natural（天然的）是反义词。Intelligence，这个不容易认错，是“智能”的意思。英特尔（Intel）公司的名字，就是基于这个词的前五个字母。
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    08/04 10:55
    AI 机器学习
  • 职场人必备丨AI术语小词典（4）
    职场人必备丨AI术语小词典（4）
    接着上一期的AI术语小词典，CLIP是一种基于对比学习的预训练方法，它利用大量的“图像-文本对”进行训练，使得模型能够学习到图像和文本之间的关联，从而实现跨模态的任务，如图像搜索、文本生成等。
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    07/27 11:25
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    断点续训是指模型在训练完后能保存下来，下一次训练能保持之前的成果继续训练。下面是在最简单的识别mnist数据集的DNN基础上逐渐加功能：
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  • 留言送书 | 《深度学习与人工智能实战》
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    在深度学习处理复杂任务时，数据预处理是至关重要的一环。PyTorch作为一款热门的深度学习框架，提供了丰富的数据处理工具。通过PyTorch，开发者可以轻松地完成数据的加载、清洗、增强、转换等操作，以确保数据的质量并适应模型的需求。这些操作对于提高模型的训练效率和泛化能力具有重要意义。
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    人工智能 深度学习
  • 深度学习——制造业的未来已来
    各行各业的制造商都面临着诸多方面的挑战，要雇佣并留住合格员工，要跟上技术创新的步伐，还要满足客户对于速度和精准度的更高要求。对于汽车制造业而言，可持续性、运营和供应链的数字化、更高的安全要求以及对个性化的需求也成为其首要关注的问题。斑马技术去年发布的《汽车生态系统愿景研究报告》显示，73%的受访行业决策者认为，如果不采用更多的数字化技术，他们的企业将处于竞争劣势，其中“开发软件专业知识”被列为决策
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    06/04 13:43
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  • 基于深度学习的人脸表情识别
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    05/22 08:37
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