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云计算进军深度学习的方法论
人工智能是当今的热议行业，深度学习是热门中的热门，但对传统 IT 从业人员来说，人工智能技术到处都是模型、算法、矢量向量，太晦涩难懂了。所以本文的目标是让 IT 从业者能看清读懂深度学习
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深度神经网络（DNN）=人类大脑皮层结构？
深度学习和神经科学这两个学科现在都很大，我们在学习的过程中总是难以正确解读深度学习和神经科学之间的联系。 神经元 在深度学习领域，神经元是最底层的单元，如果用感知机的
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深度学习之神经网络11大常见陷阱及对策
本文作者列举了搭建神经网络时可能遇到的11个常见问题，包括预处理数据、正则化、学习率、激活函数、网络权重设置等，并提供解决方法和原因解释，是深度学习实践的有用资料。
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从内存带宽与计算能力,解读深度学习执行的关键
对于内存而言，辨别内存带宽是一件相当简单的事情，因为SDRAM、DDR、RDRAM这三种内存在外观上有着很大的差别，唯一需要去辨认的便是不同频率的DDR内存。
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漫谈游戏的深度学习算法,从FPS和RTS角度分析
什么是PLC编程 PLC编程是一种数字运算操作的电子系统，专为在工业环境下应用而设计。它采用可编程序的存储器，用来在其内部存储执行逻辑运算、顺序控制、定时、计数和算术运算等操作的
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如何区分深度学习与机器学习
看着人工智能技术如此火爆，在这方面的船业者也是层出不穷。然而，在学习的过程中就遇到了一对双胞胎机器学习和深度学习，是不是还在傻傻的分不清啊，其实他们区别大着呢。 为了展示他们的火
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一文读懂深度学习中的语音分离技术
由于语音分离已经变成分类问题，所以语音分离也变得非常重要，已经在信号处理领域被研究了几十年，数据驱动的方法在语音处理领域也得到了广泛研究。 语音分离的目标是把目标语音从背景干扰中
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浅析微软的MMLSpark技术
MMLSpark为Apache Spark提供了大量深度学习和数据科学工具，包括将Spark Machine Learning管道与Microsoft CogniTIve Toolkit（C
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浅析深度学习的多体问题解决方案
在深度学习的过程中，我们有可能会碰到一个多体的问题，他带第十什么又会带来什么影响，我们该如何解决这个问题呢？下面我们就一起来分析分析一下。 「多体问题」（又叫 N 体问题）是看似
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人工智能在未来扮演什么角色,见证人工智能60年的偏见与误判
人工智能随着时间过得的推移逐渐走进我们的实现，从中他经历了六十年，在这六十年的漫漫时光里，它又经历了多少的偏见和误判。在未来他又会扮演着什么角色，他又会给我们带来哪些深思和危险。 &
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AI产业被催熟,AI终于能落地创造价值了吗？
近两个月，不断有人工智能技术被成功应用于生活场景中。有人说理想和情怀狠狠地催熟了AI产业，那么人工智能距离挣钱还有多远？政府的号召，市场的驱动，不断在加快人工智能的进程，人类需要多久才可以真
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阿尔法元大败阿尔法狗,将AI推入全新阶段
去年，在AlphaGo以4：1战胜了李世石之后，AI技术就开始走进了人们的视线，它华丽的出现让人对它更加的追捧。现在机器人阿尔法狗下一代友又引起了关注，将会把AI推入一个全新的阶段。
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深度学习的三种基本结构及原理详解
深度学习是计算机领域中目前非常火的话题，不仅在学术界有很多论文，在业界也有很多实际运用。本篇博客主要介绍了三种基本的深度学习的架构，并对深度学习的原理作了简单的描述。 简介 机器
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开源深度学习框架对比研究的三个主要维度学习
本节对5个开源深度学习框架进行对比研究，主要侧重于3个维度研究：硬件支持率、速度和准确率、社区活跃性。他们分别是：TensorFlow、Caffe、Keras、Torch、DL4j 。
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在AWS执行深度学习处理的11种操作及注意点
在AWS上执行大规模的深度学习处理是一个廉价而且有效的学习和开发方式。花少量的钱就可以使用数十GB的内存，数十个CPU，多个GPU，这是值得推荐的。 如果你是使用EC2或者Linux 命
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人工智能深度学习和机器学习的基础知识及其关系
学习 tensorflow，caffe 等深度学习框架前，需要先了解一些基础概念。本文以笔记的形式记录了一个零基础的小白需要先了解的一些基础概念。 人工智能，机器学习和深度学习的关系
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通过对比深度学习各大框架的优缺点寻找最优
开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？本文试图通过对比深度学习各大框架的优缺点，从而为各位读者
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国内首款FPGA云服务器的深度学习算法背景及算法分析
由腾讯云基础产品中心、腾讯架构平台部组成的腾讯云FPGA联合团队，在这里介绍国内首款FPGA云服务器的工程实现深度学习算法（AlexNet），讨论深度学习算法FPGA硬件加速平台的架构。
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TensorFlow实战之深度学习框架的对比
Google近日发布了TensorFlow 1.0候选版，这第一个稳定版将是深度学习框架发展中的里程碑的一步。自TensorFlow于2015年底正式开源，距今已有一年多，这期间TensorFl
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卷积神经网络检测脸部关键点的教程之两个重要参数：学习率，学习动量
Pybrain号称最好用的Python神经网络库。其实Scikit-Learn号称Python上最好用的机器学习库，但是它偏偏就没有神经网络这块，所以就与我无缘了。 之前也看过一些提到N
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