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是否支持提出一個(gè)問題得到多個(gè)回答 問答機(jī)器人支持拓展問回答。在使用問答機(jī)器人導(dǎo)入問答語料時(shí)，可以參照模板補(bǔ)充相似問法和多答案。 父主題： 智能問答機(jī)器人
1974年，Paul Werbos提出了誤差反向傳導(dǎo)來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能。 1979年，Kunihiko Fukushima（福島邦彥），提出了Neocognitron， 卷積、池化的概念基本形成。 1986年，Geoffrey Hinton與人合著了一篇論文：Learning
類或定位問題），后來大家在各個(gè)業(yè)務(wù)上進(jìn)行使用。 3.3.2 AlexNet 2012年，Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever在多倫多大學(xué)Geoff Hinton的實(shí)驗(yàn)室設(shè)計(jì)出了一個(gè)深層的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AlexNet，奪得了2012年ImageNet LSVR
游戲開發(fā)：Unity3D引擎深度解析 ??前言 深度學(xué)習(xí)誕生時(shí)的環(huán)境，是辛頓的堅(jiān)持獲得成功的基礎(chǔ)。 ??一、拼命三郎李飛飛締造ImageNet 只有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，我們才能夠搜集到規(guī)模如此龐大的數(shù)據(jù)；也只有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，才能通過眾包的方式完成如此宏大的標(biāo)注工程；同樣，唯有在互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，深度學(xué)習(xí)這樣的突
上，在過去的兩年時(shí)間里，谷歌已經(jīng)完全將深度學(xué)習(xí)嵌入進(jìn)了谷歌翻譯中。事實(shí)上，這些對語言翻譯知之甚少的深度學(xué)習(xí)研究人員正提出相對簡單的機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，來打敗世界上最好的專家語言翻譯系統(tǒng)。文本翻譯可以在沒有序列預(yù)處理的情況下進(jìn)行，它允許算法學(xué)習(xí)文字與指向語言之間的關(guān)系。谷歌翻譯利用的
是因?yàn)?Hinton 本人在隨后幾年里經(jīng)常被解雇，特別是在 21 世紀(jì)初，深度學(xué)習(xí)再次失去了活力。另一種解釋是，Hinton 堅(jiān)信深度學(xué)習(xí)的成功。2012 年，深度學(xué)習(xí)再度重現(xiàn)，然而在這之前的十年里，深度學(xué)習(xí)給人的印象一直是為達(dá)目的不擇手段。到 2015 年，Hinton 反對符
體現(xiàn)了其在全球深度學(xué)習(xí)平臺技術(shù)的領(lǐng)先性。 在訓(xùn)練性能方面，ResNet50_on_ImageNet上的測試結(jié)果顯示，當(dāng)采用128塊V100時(shí)，華為云ModelArts上模型訓(xùn)練時(shí)間僅需4分08秒，較其2018年12月創(chuàng)下的9分22秒紀(jì)錄快了一倍，比此前fast.ai在AWS平臺
對象存儲服務(wù)OBS 應(yīng)用場景 端云協(xié)同 輕量級邊緣AI場景 端邊協(xié)同場景 端云協(xié)同AI應(yīng)用場景 將基礎(chǔ)AI能力部署到具備一定算力的攝像頭，在端側(cè)完成AI檢測或篩選，再上傳到云上進(jìn)行二次精確識別，并發(fā)送告警給業(yè)務(wù)側(cè)，由業(yè)務(wù)側(cè)完成與最終用戶的交互。同時(shí)，平臺提供AI能力在線部署更新、業(yè)務(wù)遠(yuǎn)程運(yùn)維等能力。
通過在邊緣設(shè)備上進(jìn)行初步數(shù)據(jù)處理，減少數(shù)據(jù)傳輸延遲，同時(shí)利用云計(jì)算的強(qiáng)大算力進(jìn)行復(fù)雜計(jì)算，實(shí)現(xiàn)高效、實(shí)時(shí)的交通管理。 4.3 強(qiáng)化學(xué)習(xí)與仿真技術(shù) 結(jié)合強(qiáng)化學(xué)習(xí)與仿真技術(shù)，可以在虛擬環(huán)境中對深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行大量訓(xùn)練，提高模型的泛化能力和應(yīng)對復(fù)雜交通場景的能力。例如，通過在模擬環(huán)境
1974年，Paul Werbos提出了誤差反向傳導(dǎo)來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能。 1979年，Kunihiko Fukushima（福島邦彥），提出了Neocognitron， 卷積、池化的概念基本形成。 1986年，Geoffrey Hinton與人合著了一篇論文：Learning
1974年，Paul Werbos提出了誤差反向傳導(dǎo)來訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，使得訓(xùn)練多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為可能。 1979年，Kunihiko Fukushima（福島邦彥），提出了Neocognitron， 卷積、池化的概念基本形成。 1986年，Geoffrey Hinton與人合著了一篇論文：Learning
加智能。借助深度學(xué)習(xí)，我們可以制造出具有自動駕駛能力的汽車和能夠理解人類語音的電話。由于深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，機(jī)器翻譯、人臉識別、預(yù)測分析、機(jī)器作曲以及無數(shù)的人工智能任務(wù)都成為可能，或相比以往有了顯著改進(jìn)。雖然深度學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)概念幾十年前便提出，但致力于創(chuàng)建和訓(xùn)練這些深度模型的編程庫
?????????? https://gitee.com/yinuo112/AI/blob/master/深度學(xué)習(xí)/嘿馬深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)性知識教程/note.md ???? ??????全教程總章節(jié) ??????本篇主要內(nèi)容 深度學(xué)習(xí)進(jìn)階 知道softmax回歸的原理 應(yīng)用softmax_cross_entro
、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學(xué)習(xí)是一個(gè)復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過先前相關(guān)技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器翻譯，自然語言處理，多媒體學(xué)習(xí)，語音，推薦和個(gè)性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學(xué)習(xí)使機(jī)器模仿視聽和思考等人
是馬爾可夫隨機(jī)場的一種特殊類型，包含一層隨機(jī)隱藏單元，即潛變量和一層可觀測變量。Hinton 和 Salakhutdinov(2011) 提出了一種利用受限玻爾茲曼機(jī) (RBM) 進(jìn)行文檔處理的深度生成模型。6.3 深度信念網(wǎng)絡(luò)深度信念網(wǎng)絡(luò) (Deep Belief Networks, DBN)
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本文轉(zhuǎn)載自機(jī)器之心。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在監(jiān)督學(xué)習(xí)中取得了巨大的成功。此外，深度學(xué)習(xí)模型在無監(jiān)督、混合和強(qiáng)化學(xué)習(xí)方面也非常成功。4.1 深度監(jiān)督學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)應(yīng)用在當(dāng)數(shù)據(jù)標(biāo)記、分類器分類或數(shù)值預(yù)測的情況。LeCun 等人 (2015) 對監(jiān)督學(xué)習(xí)方法以及深層結(jié)構(gòu)的形成給出了一個(gè)精簡的解釋。Deng
深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練過程語音2006年，Hinton提出了在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有效方法，具體分為兩步：首先逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元，這樣每次都是訓(xùn)練一個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)所有層訓(xùn)練完后，使用wake-sleep算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)。將除最頂層的其他層間的權(quán)重變?yōu)殡p向的，這樣最頂層仍然是一個(gè)單
2006年，Hinton提出了在非監(jiān)督數(shù)據(jù)上建立多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一個(gè)有效方法，具體分為兩步：首先逐層構(gòu)建單層神經(jīng)元，這樣每次都是訓(xùn)練一個(gè)單層網(wǎng)絡(luò)；當(dāng)所有層訓(xùn)練完后，使用wake-sleep算法進(jìn)行調(diào)優(yōu)。 將除最頂層的其他層間的權(quán)重變?yōu)殡p向的，這樣最頂層仍然是一個(gè)單層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而其他
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