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搜索关键字:caffe 深度学习    ( 4625个结果
如何运行具有奇点的NGC深度学习容器
如何运行具有奇点的NGC深度学习容器 How to Run NGC Deep Learning Containers with Singularity 高性能计算机和人工智能的融合使新的科学突破成为可能。现在需要在同一个系统上同时部署HPC和AI工作负载。 支持HPC和AI工作负载所需的软件环境的复 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-20 16:14:09    阅读次数:71
Python_DL_July_深度学习_06_让计算机学会人类的文字:词嵌入
要对词去做编码,词与词之间是有关联的,对词组变成一些向量。对于图片是由RGB三个颜色通道组成,像素点是直接由这三个通道表示,颜色的差异度是可以通过RGB三个颜色的差异值体现出来。而文本不一样,它是一些更高层的数据。它是人造出来的一些token。我们希望词在空间当中,显示为一个分布状态。想实现一个单词 ...
分类:编程语言   时间:2020-06-20 11:44:41    阅读次数:55
Adam梯度下降算法分析
(一)、什么是Adam算法?Adam(Adaptive momentum)是一种自适应动量的随机优化方法(A method for stochastic optimization),经常作为深度学习中的优化器算法。 (二)、Adam算法如何实现? ? ...
分类:编程语言   时间:2020-06-19 21:04:55    阅读次数:82
人工智能深度学习入门练习之(21)TensorFlow – 创建计算图
创建计算图 下面的代码在内存中创建一个默认计算图。 import tensorflow as tf x = tf.Variable(3, name="x") y = tf.Variable(4, name="y") f = x*x*y + y + 2 代码中声明了变量和函数,这将会在内存中创建一个默 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-19 18:08:57    阅读次数:54
人工智能深度学习入门练习之(11)TensorFlow – 理解人工智能
具有感知、学习、推理和解决问题等认知功能的机器被认为拥有人工智能。 当机器具有认知能力时,人工智能就产生了。人类在相关领域的能力是人工智能的衡量标准。 弱人工智能 弱人工智能执行特定任务,甚至比人类做得更好,例如,围棋人工智能AlphaGo。弱人工智能是目前人工智能的主要研究领域。 强人工智能 强人 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-19 16:29:58    阅读次数:48
人工智能深度学习入门练习之(12)TensorFlow – 数学基础
在创建TensorFlow中的应用程序之前,最好能先理解TensorFlow所需的数学概念。数学被认为是任何机器学习算法的核心。 线性代数 标量(scalar) 一个单独的数 向量(vector) 一列数,即一维数组 矩阵(matrix) 二维数组 张量(tensor) 多维数组 矩阵加法 如果2个 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-19 15:51:52    阅读次数:47
人工智能深度学习入门练习之(10)TensorFlow – 介绍
TensorFlow是一个开源的深度学习框架,由谷歌团队开发。TensorFlow使用方便,开发人员可以用来开发各种人工智能应用。 TensorFlow的官方网站: www.tensorflow.org TensorFlow的主要特性: 以张量(一种多维数组)为基础,轻松定义、计算数学算式 提供对深 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-19 15:37:53    阅读次数:53
NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化
NVIDIA GPUs上深度学习推荐模型的优化 Optimizing the Deep Learning Recommendation Model on NVIDIA GPUs 推荐系统帮助人在成倍增长的选项中找到想要的东西。是在许多在线平台上推动用户参与的关键组件。 随着工业数据集规模的迅速增长, ...
分类:其他好文   时间:2020-06-19 11:45:10    阅读次数:115
深度学习
神经网络 BPNN 感知机 神经网络入门 反向传播 tensorflow tf基础 控制依赖项 变量命名域和tensorboard 一元线性回归 模型持久化 交叉熵 global_steps的使用 手写数据集实现 CNN 激活函数 CNN过拟合 手写数据集CNN模型 权重初始化-CNN 批归一化 自 ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 17:49:05    阅读次数:63
Halcon深度学习——异常值检测
该方法属于无监督式的深度学习方法,优点: 1 无需标注 2 只训练正样本 3 可以在CPU下进行训练 4 具有较快的推断速度 适用场景:适合缺陷较为明显的项目 dev_update_off () dev_close_window () set_system ('seed_rand', 25) * * ...
分类:其他好文   时间:2020-06-18 12:44:21    阅读次数:89
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