深度学习
深度学习
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。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
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。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

动态

汽车汽车制造· 4天前
匿名用户
高性能计算(HPC)在汽车行业中的应用极为广泛,尤其在促进能源效率和减少排放方面具有显著影响。以下是几个主要方式,通过这些方式HPC能够帮助汽车行业实现这些目标:仿真与建模:HPC允许汽车工程师进行复杂的仿真和建模,包括动力总成系统的模拟、新型能源系统(如电动和氢能汽车)的开...(more)
工业制造其它HPC性能优化· 2024-04-11
HPC自身的调优方面,怎么考虑采用更高速的网络互联、故障检测机制、作业调度策略等方式提升吞吐和效率?
浏览666
工业制造其它HPC性能优化· 2024-04-11
制造企业可以通过哪些方式优化 HPC 的性能,比如优化代码、调整资源配置等?优化后可以提高仿真测试的速度吗?
浏览621
汽车HPC· 2024-04-11
对于HPC算力需求的不断增加和计算需求的不确定性,是否可以做到有效的资源需求预测,以免多建浪费,少建满足不了需求?
浏览724
IT咨询服务仿真测试· 2024-04-11
制造企业在仿真测试前需要做哪些准备工作?需要准备哪些仿真模型和测试用例?
浏览657
汽车安全合规· 2024-04-08
Qq 联盟成员 红宇精密   擅长领域:机器学习, 深度学习, 人工智能
根据调研信息收集到有效的落地方案,2017年长安汽车成立高性能服务器计算集群项目,HPC资源建设快速增长;长安汽车HPC建设结合自建HPC和云资源,构成混合云计算资源。演变过程中考虑了安全合规、数据安全等设计,具体细节不便透露。但通用的解决方案可从以下方面考虑:安全合规:评估...(more)
汽车汽车制造· 2024-04-08
Qq 联盟成员 红宇精密   擅长领域:机器学习, 深度学习, 人工智能
安全性:综合考虑网络安全、平台安全、数据安全等维度,HPC应具备强大的安全防护功能,支持最新的加密技术和安全更新,以防止非法访问、病毒攻击和数据泄露,同时做好数据备份方案。可靠性:方案设计:具备安全冗余和故障自动化监控处置能力。运维:应用层、平台层、操作系统层均有长期...(more)

描述

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。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
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。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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