Unlock deeper insights into machine learning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics
上传时间： 2017-10-26
上传用户：shawnleaves
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上传时间： 2018-06-13
上传用户：1203955829@qq.com
Although state of the art in many typical machine learning tasks, deep learning algorithmsareverycostly interms ofenergyconsumption,duetotheirlargeamount of required computations and huge model sizes. Because of this, deep learning applications on battery-constrained wearables have only been possible through wireless connections with a resourceful cloud. This setup has several drawbacks. First, there are privacy concerns. Cloud computing requires users to share their raw data—images, video, locations, speech—with a remote system. Most users are not willing to do this. Second, the cloud-setup requires users to be connected all the time, which is unfeasible given current cellular coverage. Furthermore, real-time applications require low latency connections, which cannot be guaranteed using the current communication infrastructure. Finally, wireless connections are very inefficient—requiringtoo much energyper transferredbit for real-time data transfer on energy-constrained platforms.
标签： Embedded_Deep_Learning Algorithms
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
mikolove 开源软件word2vec源码分析，深入了解deep learning模型
上传时间： 2015-06-18
上传用户：xuyue
深度学习，神经网络，卷积神经网络 Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
上传时间： 2020-01-02
上传用户：wzy2020
Inventors have long dreamed of creating machines that think. This desire dates back to at least the time of ancient Greece. The mythical figures Pygmalion, Daedalus, and Hephaestus may all be interpreted as legendary inventors, and Galatea, Talos, and Pandora may all be regarded as artificial life ( , Ovid and Martin 2004 Sparkes 1996 Tandy 1997 ; , ; , ).
上传时间： 2020-06-10
上传用户：shancjb
上面是一段实时目标识别的演示， 计算机在视频流上标注出物体的类别， 包括人、汽车、自行车、狗、背包、领带、椅子等。今天的计算机视觉技术已经可以在图片、视频中识别出大量类别的物体， 甚至可以初步理解图片或者视频中的内容， 在这方面，人工智能已经达到了3 岁儿童的智力水平。这是一个很了不起的成就， 毕竟人工智能用了几十年的时间， 就走完了人类几十万年的进化之路，并且还在加速发展。道路总是曲折的， 也是有迹可循的。在尝试了其它方法之后， 计算机视觉在仿生学里找到了正确的道路（至少目前看是正确的） 。通过研究人类的视觉原理，计算机利用深度神经网络（ Deep Neural Network，NN）实现了对图片的识别，包括文字识别、物体分类、图像理解等。在这个过程中，神经元和神经网络模型、大数据技术的发展，以及处理器（尤其是GPU）强大的算力，给人工智能技术的发展提供了很大的支持。本文是一篇学习笔记， 以深度优先的思路， 记录了对深度学习（Deep Learning）的简单梳理，主要针对计算机视觉应用领域。
上传时间： 2022-06-22
上传用户：lw125849842
该书的作者是来自 Y Combinator Research 的研究员 Michael Nielsen，他也是一位量子物理学家、科学作家、计算机编程研究人员。他的个人主页是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com书籍介绍 这是我个人以为目前最好的神经网络与机器学习入门资料之一。内容非常浅显易懂，很多数学密集的区域作者都有提示。全书贯穿的是 MNIST 手写数字的识别问题，每个模型和改进都有详细注释的代码。非常适合用来入门神经网络和深度学习！ 全书共分为六章，目录如下： 第一章：使用神经网络识别手写数字 第二章：反向传播算法如何工作 第三章：改进神经网络的学习方法 第四章：神经网络可以计算任何函数的可视化证明 第五章：深度神经网络为何很难训练 第六章：深度学习 《Neural Network and Deep Learning》这本书的目的是帮助读者掌握神经网络的核心概念，包括现代技术的深度学习。在完成这本书的学习之后，你将使用神经网络和深度学习来解决复杂模式识别问题。你将为使用神经网络和深度学习打下基础，来攻坚你自己设计中碰到的问题。 本书一个坚定的信念，是让读者更好地去深刻理解神经网络和深度学习，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推论。这就意味着这本书的重点不是作为一个如何使用一些特定神经网络库的教程。仅仅学会如何使用库，虽然这也许能很快解决你的问题，但是，如果你想理解神经网络中究竟发生了什么，如果你想要了解今后几年都不会过时的原理，那么只是学习些热?的程序库是不够的。你需要领悟让神经网络工作的原理。
标签： 深度学习
上传时间： 2022-07-24
上传用户：sheng199241
2.5 Neural Turing Machine - 2.1 Model - .DS_Store 10KB 2.4 RNN Sequence-to-Sequence Model - 2.8 One Shot Deep Learning - 2.7 Deep Transfer Learning Lifelong Learning especially for RL - 2.2 Optimization - 1.4 Speech Recognition Evolution - 1.2 Deep Belief Network(DBN)(Milestone of Deep Learning Eve) - 1.3 ImageNet Evolution（Deep Learning broke out from here） - 2.3 Unsupervised Learning Deep Generative Model - 2.6 Deep Reinforcement Learning
标签： MoldWizard 使用手册
上传时间： 2013-05-15
上传用户：eeworm
With the successful implementation of XML Schema, developers are learning how to increase productivity, improve software reliability, minimize development time, and decrease time to market. This in-depth reference is an all-in-one resource designed to help developers leverage the power and potential of XML schemas by offering a complete roadmap to their creation, design, and use.
标签： implementation successful developers productivi
上传时间： 2013-12-07
上传用户：gxrui1991
