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- 深度學(xué)習(xí)算法案例 內(nèi)容精選 換一換
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AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--機器學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--深度學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--生成對抗網(wǎng)絡(luò) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--強化學(xué)習(xí) AI技術(shù)領(lǐng)域課程--圖網(wǎng)絡(luò)來自:專題。這就意味著,開發(fā)者還得有一套對應(yīng)的推理框架才能真正實現(xiàn)AI與IoT設(shè)備的結(jié)合。 另外,目前深度學(xué)習(xí)雖然可以在很多領(lǐng)域超越傳統(tǒng)算法,不過真正用到實際產(chǎn)品中卻要面臨計算量大,內(nèi)存占用高,算法延時長的問題,而IoT設(shè)備又往往有算力低、內(nèi)存小及實時性要求高的特點。因此針對IoT資源受限來自:百科
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