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

证券大语言模型· 2024-01-11
catalinaspring 联盟成员 金融   擅长领域:人工智能, 数据库, 大数据
3 会员关注
需求分析第一步先了解企业的业务需求和目标,明确是否要上大模型。主要从成本、量化需求和部署方式三个方面来考虑。模型选型模型选型需要考虑的事情包括资源分析和模型挑选。数据整理数据是新时代的石油,也是大模型的石油。在应用侧,企业能够提供的数据集也是与模型效果相关...(more)
智慧运营·2024-01-02
victorry 中信卡中心   擅长领域:云计算, 数字化转型, 大数据
2 会员关注
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金币1
能源采矿HPC· 2023-11-05
lrx00056015 福田汽车   擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
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目前主流的碰撞流体结构仍然是 cpu 计算为主,小部分工况可以支持 GPU ,部分软件可以支持 GPU (如 Altair 的流体软件 UFX ,完全基于 GPU 开发)
能源采矿HPC· 2023-10-06
zftang 小白一枚   擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
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可以使用基于遗传算法的测试用例优化方法,或者使用多核计算机上并行生成类测试用例的方法。
IT咨询服务HPC· 2023-10-06
zftang 小白一枚   擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
64 会员关注
并行计算:HPC的仿真测试通常需要进行大规模的并行计算,因此需要考虑如何优化并行计算的效率和稳定性。这包括如何划分任务、如何调度任务、如何管理并行进程等问题。数据传输:在仿真测试中,数据传输也是一个非常重要的问题。由于数据量非常大,因此需要考虑如何优化数据传输的...(more)
HPC·2023-09-28
jimnie evc   擅长领域:云计算, 容器, 容器云
学习,了解,
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HPC·2023-09-05
潘先生 联盟成员 上海同信网络信息技术有限公司   擅长领域:存储, 云计算, 服务器
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人工智能·2023-08-16
tackey 上海合合信息科技股份有限公司   擅长领域:人工智能, 机器学习, 大数据
前言随着深度学习的快速发展,图像分类、目标检测、语义分割以及实例分割都取得了突破性的进展,这些方法成为自然场景文本检测的基础。基于深度学习的自然场景文本检测方法在检测精度和泛化性能上远优于传统方法,逐渐成为了主流。下图列举了文本检测方法近几年来的发展历程。...(more)
浏览3072
HPC·2023-08-11
潘先生 联盟成员 上海同信网络信息技术有限公司   擅长领域:存储, 云计算, 服务器
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人工智能·2023-07-13
甘草片 安天科技   擅长领域:数据库, 服务器, 存储
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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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