如果一个组织能够满足这两个需求,深度学习可以应用于数字助手、欺诈检测和面部识别等领域。深度学习还具有高识别准确率,这对于安全性是一个重要因素的潜在应用(如自动驾驶汽车或医疗设备)至关重要。 深度学习的工作原理 使用深度学习的计算机程序的学习过程与幼儿识别狗的过程非常相似。深度学习程序具有多个相互连接的节点...
图书>计算机与互联网>人工智能>机工出版 >深度学习:方法及应用自营 机械工业出版社京东自营官方旗舰店 登录查看更多图片 > 深度学习:方法及应用 [美] 邓力,俞栋 著,谢磊 译 京东价 ￥ 促销 展开促销 配送至 --请选择-- 支持 加入购物车
深度学习是目前人工智能、机器学习领域异常火热的研究方向,受到了学术界和工业界的高度关注,被《麻省理工学院技术评论》(MIT Technology Review)评为2013年十大突破性技术之首。深度学习已经在语音识别、图像识别、自然语言处理等诸多领域取得了突破性进展,对学术界和工业界产生了深远的影响。本书原著的作者——微软研究...
深度学习技术笔记,主要关注NLP领域 严昕 · 45 篇内容 简要介绍推测解码(Speculative Decoding)的实现原理 推测解码(Speculative Decoding)是一种新兴的大型语言模型(LLM)推理加速技术。这种方法在实现加速的同时,不损失LLM的解码质量,因此受到了广泛关注。本文将简单介绍Speculative Decoding的实现原理,以及针对该算法原始实...
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1、深度学习全称应该是深度结构学习,采用多层的、非线性信息处理方法,大概就是结构比较深的神经网络算法,也是包括输入层、隐层(多层)、输出层组成的多层网络,只有相邻层节点之间有连接,同一层以及跨层节点之间相互无连接,每一层可以看作是一个逻辑回归模型;这种分层结构,是比较接近人类大脑的结构的。深度学习算法的实...
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《深度学习:方法和应用》这本书对深度学习方法以及它在各种信号与信息处理任务中的应用进行了概述。本书中所列举的应用是根据以下三个标准来选取的:(1)本书作者所具备的专业技能和知识;(2)由于深度学习… 关注话题 管理 分享 简介 讨论
深度学习 : 方法及应用 : = Deep learning : methods and applications机械工业出版社邓力俞栋