1. 深度学习是机器学习的一个分支 2. 机器学习是人工智能的一个分支 深度学习、神经网络 深度学习概念...
本文花了很大篇幅讲解了深度学习的概念和其算法应用,其实除了算法外,深度学习还包括数据处理、模型训练、模型部署等,下图展现了深度学习的全流程开发流程。 数据处理阶段实际上占据深度学习开发的大部分时间,它的好坏直接影响算法的性能,其中主要涉及数据的采集、数据转换、数据标注和数据增广等过程。在模型训练过程中,需要...
02深度学习那么火,它究竟能做些什么?是中科院专家讲AI:深度学习入门路线及职业规划(合集)【中公教育IT培训优就业】的第2集视频,该合集共计6集,视频收藏或关注UP主,及时了解更多相关视频内容。
三、传统机器视觉技术与深度学习的融合 传统机器技术和深度学习方法之间存在明确的权衡。简而言之，传统的...
机器学习和深度学习在现代技术世界中发挥着越来越重要的作用,它们不仅限于预测能力,还能够进行图像识别、自然语言处理、推荐系统构建、异常检测等多个领域的任务。特别是图像识别技术,已经极大地推动了医疗诊断、安全监控和自动驾驶等行业的发展。 图像识别是通过机器学习和深度学习算法,让计算机能够像人类一样识别和处理图...
首先,深度学习的两个视角,一个为对学习数据的正确表示,如MLP,多层感知机。另一个为方便计算机并行执行。因此,一些深度模型的表示或设计方法并不总是focus于表示,而是为了计算机并行执行。例如,在某一层激活函数里面,并不是所有信息都用于解释变差因素,而是保存了某些状态信息,用于帮助程序理解输入。
深度学习技术与太空的相遇 在人类探索太空的征途中，深度学习能做什么？深度学习技术可以实现复杂的智能计算，在完成各项太空任务和降低操作成本方面是一个不错的选择。太空领域的深度学习应用也是移动和嵌入式机器学习的发展方向之一。在这项研究中，研究者阐述了包括机器学习在太空数据处理方面的多项应用（比如卫星影像）...
通过深度学习,自动驾驶系统不仅能做到基本的路径识别、行人识别、道路标识识别、信号灯识别、障碍物以及环境识别,还可以实现一些高难度的识别。 例如使用常规的图像识别方法,如果马路边缘的道牙没有特定的颜色,系统就无法很好的判断出道路的边界,自动驾驶汽车就很有可能会撞击道路边缘。而当使用了深度学习技术之后,图像...
深度学习(英语:deep learning)是机器学习拉出的分支,它试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。机器学习就是人工智能中的一支,机器学习使得我们可以将某些沉重的工作交给算法处理,就相当于在机器中植入 “大脑”,让其可以思考运作,进而解决相对于人类来说过于复杂的问题。我们...