了解深度学习的定义、深度学习的用途及其工作原理。获取有关神经网络和 BERT NLP 的工作原理及其优点的信息。
4. Faster R-CNN算法 2015年,S. Ren等人提出了Faster R-CNN算法,Faster R-CNN是第一个端到端算法,也是第一个接近实时深度学习的目标检测算法。使用ZF-Net网络骨架,在VOC2007数据集上,mAP达到了73.2%,算法速度达到了17fps。 Faster R-CNN最主要的贡献是使用卷积网络检测候选框。检测候选框、预测目标的类别、回...
深度学习平台 Deep Learning on QingCloud 基于强劲的 GPU 计算资源,搭载多个主流深度学习框架,可极速搭建深度学习开发环境,全面提速 AI 应用开发。
深度学习包含于机器学习，而机器学习又包含于人工智能。也就是说，深度学习包含于人工智能。人工智能是目...
ML.NET 中的深度学习 深度学习是机器学习技术的一个伞式术语,它使用“深度”神经网络。 如今,深度学习是机器学习中最引人注目的领域之一,因为它在计算机视觉、自然语言处理等方面的成功,以及应用于强化学习后,在游戏、决策和模拟等场景中的应用。 深度学习成功的关键要素是数据、计算、软件框架和运行时的可用性,有...
一、 深度学习概念深度学习(Deep Learning, DL),由Hinton等人于2006年提出,是机器学习(MachineLearning, ML)的一个新领域。 深度学习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...
深度学习是一种高级的机器学习形式,它尝试模拟人类大脑的学习方式。 深度学习的关键是创建一个人工神经网络,它通过使用数学函数模拟生物神经元中的电化学活动,如下所示。展开表 生物神经网络人工神经网络 神经元会因电化学刺激而触发反应。 触发时,信号会传递给连接的神经元。 每个神经元都是一个函数,它会处理一个...
深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(Artificial neural network)扩展开来并发展成为今天十分火热的深度学习(Figure 2)。实际上,...
深度学习(deep learning)是机器学习下的分支 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。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。 观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。
全球科技巨头纷纷拥抱深度学习,自动驾驶、AI医疗、语音识别、图像识别、智能翻译以及震惊世界的AlphaGo,背后都是深度学习在发挥神奇的作用。深度学习是人工智能从概念到繁荣得以实现的主流技术。经过深度学习训练的计算机,不再被动按照指令运转,而是像自然进化的生命那样,开始自主地从经验中学习。