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HPC· 2024-03-25
一一 制造业   擅长领域:人工智能, 机器学习, 深度学习
若只是HPC平台完全切换操作系统,框架不变的话,那么等同于重新部署一套新的环境,需要在切换前做好大量的验证工作,实施部署步骤可以参考以前的部署过程。需要特别注意的是:1:所有CAE软件与新的OS的兼容性和运行稳定性,不同版本的CAE软件兼容性,以及未来CAE软件升级的拓展性,做好矩...(more)
大数据·2024-03-18
cq陈 私营   擅长领域:服务器, 存储, 分布式系统
这篇文章很实用,值得学习,谢谢楼主
收藏14
评价22
金币5
汽车HPC· 2024-03-10
lrx00056015 福田汽车   擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
3 会员关注
操作系统侧的性能优化是一个综合性的工作,需要综合考虑硬件、软件、数据结果以及系统配置等多因素。 操作系统默认配置可能不适合特定的应用程序。通过调整系统参数和优化系统设置,可以提高计算速度。比如调整文件系统的缓存大小、调整进程调度算法和优化中断处理等,可以提...(more)
汽车HPC· 2024-03-07
我们现在的业务场景是使用HPC做园区供冷供热的关于供冷供热的规划+仿真,请问针对这样的场景,如何去设计和规划初期的HPC建设?
浏览441
证券大语言模型· 2024-02-22
xuyy 联盟成员 秦皇岛银行   擅长领域:人工智能, 大数据, 数据库
9 会员关注
大模型技术所构建的智能客服可以改变传统的人机交互过程,自动生成对话流程让运营智能客服更简单,在复杂缠绕问题解决率、人机交互感知程度,以及意图理解、流程构建、知识生成等运营内容的效率不断提升,同时也面临数据安全性和合规性的挑战。在金融行业智能客户场景,需要大量数...(more)
HPC·2024-02-04
  • 时间:2023-10-08
  • 地点:线上活动
  • 状态:已结束
  • 浏览11325
    报名26
    银行大语言模型· 2024-01-19
    先生_许 金融   擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
    大模型在金融服务中的应用日益广泛,其强大的数据处理和解析能力为银行等金融机构带来了显著的效率提升和成本节约。最新的算法和技术进展使得大模型能够在更广泛的领域发挥作用,同时,业界也在不断探索新的应用案例,以实现金融服务智能化升级。在算法层面 ,大模型通过自然语言...(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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