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英偉達修改用戶許可協(xié)議 禁止數(shù)據(jù)中心用顯卡GeForce做深度學習
最近英偉達將EULA進行了更新，更新后的目的就是禁止數(shù)據(jù)中心使用消費者級顯卡GeForce做深度學習。有人認為這是英偉達利用市場地位進行產(chǎn)業(yè)壟斷，這一改動將會影響廣大的深度學習研究者和開發(fā)人員。
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深度學習領(lǐng)域Facebook等巨頭在2017都做了什么
深度學習是機器學習中一種基于對數(shù)據(jù)進行表征學習的方法，作為當下最熱門的話題，谷歌、Facebook、微軟等巨頭紛紛圍繞深度學習做了一系列研究，一直在支持開源深度學習框架的建設(shè)。 過去一年
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NEC研發(fā)深度學習自動優(yōu)化技術(shù)
日前，NEC宣布研發(fā)出提高辨識精準度更為簡易的「深度學習自動優(yōu)化技術(shù)」。以往進行深度學習（Deep Learning）時，依據(jù)類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)造來調(diào)整學習方式相當困難，所以無法在整個網(wǎng)絡(luò)學習時達到
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人工智能、機器學習、深度學習三者關(guān)系分析
1、人工智能、機器學習、深度學習三者關(guān)系 對于很多初入學習人工智能的學習者來說，對人工智能、機器學習、深度學習的概念和區(qū)別還不是很了解，有可能你每天都能聽到這個概念，也經(jīng)常提這個概念，但
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地平線機器人獲硅谷投資家yuri投資_地平線獲英特爾領(lǐng)投近億美金A+輪融資
地平線機器人獲硅谷投資家yuri投資 由前百度深度學習研究院（IDL）負責人余凱博士創(chuàng)辦的地平線機器人技術(shù)（HorizonRoboTIcs）近日獲得了著名風險投資家YuriMilner的
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關(guān)于深度學習現(xiàn)狀的不樂觀分析
深度學習雖然到現(xiàn)在依然火熱，Gary Marcus 卻向我們潑了冷水，Gary Marcus 表示別忽視深度學習的種種問題，其實深度學習的現(xiàn)狀一點都不樂觀，我們還有許多的難題沒有解決，學到的知識
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叫板谷歌,亞馬遜微軟推出深度學習庫 訓練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更加簡單
據(jù)報道，亞馬遜和微軟合力推出全新的深度學習庫，名字叫Gluon。此舉被認為是在云計算市場上與谷歌叫板，谷歌曾通過AI生態(tài)系統(tǒng)發(fā)力云計算，強調(diào)自身產(chǎn)品對深度學習的強大支持。Gluon可以讓訓練神經(jīng)
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谷歌工程師淺談Bengio深度學習論文的重要性
《理解深度學習需要重新思考泛化》論文引起了人們的深思，也有很多人表示不解。也曾在Quora上討論過。Google Brain工程師Eric Jang認為深度學習的工作機制，能促進深度學習在生
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無處不在 人工智能和深度學習將走向何方
雖然機器學習和深度學習都是人工智能學中構(gòu)成的要素，但是“深度學習”被人們賦予了家族中的“聰明之星”的稱號，改進了長期以來的預測準確性標準。在今年人
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開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片上色技術(shù)解析 解密深度學習自動上色
如何利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)給圖片自動上色，本文介紹了開源神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖片上色技術(shù)，解析深度學習會自動上色的核心技術(shù)，并且?guī)酌腌娋蛯崿F(xiàn)PS幾個月的效果。 如今，上色都是人手工用Photoshop做的
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2018年開啟深度學習硬件大戰(zhàn) 英偉達/AMD/英特爾誰能笑到最后
深度學習芯片領(lǐng)域的競爭從未停止過,2018年將開啟深度學習硬件大戰(zhàn)，在這場戰(zhàn)局中英偉達、AMD、英特爾誰能笑到最后。 隨著英偉達TItan V的發(fā)布，我們邁入了深度學習硬件發(fā)展的動蕩期。
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如何利用深度學習硬件的閑置算力自動挖礦？
如果沒有 GPU，現(xiàn)代深度學習是不可能發(fā)展到今天的水平的。即使是 MNIST 數(shù)據(jù)集上的簡單示例算法在 GPU 和 CPU 上運行速度的差別也有 10-100 倍。但是，當你沒有優(yōu)化所有設(shè)置時，
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閑談深度學習在自然語言處理領(lǐng)域的5大關(guān)鍵優(yōu)勢
在自然語言處理領(lǐng)域，深度學習將給予最大的幫助，深度學習方法主要依靠一下這五個關(guān)鍵優(yōu)勢，閱讀本文將進一步了解自然語言處理的重要深度學習方法和應用。 在自然語言處理領(lǐng)域，深度學習的承諾是：給
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Mathworks R2017b升級版,加強深度學習轉(zhuǎn)換CUDA代碼推斷速度再提升
Mathworks 推出了包含 MATLAB 和 Simulink 產(chǎn)品系列的 Release 2017b（R2017b），該版本大大加強了 MATLAB 對深度學習的支持，并簡化了工程師、研究
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百度開啟“燎原計劃”，成立國內(nèi)首個深度學習教育聯(lián)盟
百度AI開發(fā)者實戰(zhàn)營在北京收官，百度開啟“燎原計劃”，并同時宣布百度AI加速器一期開營，成立國內(nèi)首個深度學習教育聯(lián)盟。 為期2個月的百度AI開發(fā)者實戰(zhàn)營活動，陸續(xù)
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2018年的人工智能發(fā)展：加強數(shù)據(jù)安全保障
隨著我們的日常生活與各種各樣的技術(shù)越來越緊密地交織在一起，有時候，似乎未來已經(jīng)到來。然而，技術(shù)仍在不斷發(fā)展，人工智能（AI）已經(jīng)占據(jù)了這一領(lǐng)域的中心地位。在許多前進力量的支持下，人工智能繼續(xù)激發(fā)
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深度學習如何確定最佳深度？
確定最佳深度可以降低運算成本，同時可以進一步提高精度。針對深度置信網(wǎng)絡(luò)深度選擇的問題，文章分析了通過設(shè)定閾值方法選擇最佳深度的不足之處。從信息論的角度，驗證了信息熵在每層玻爾茲曼機（RBM）訓練
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人工智能之機器學習與深度學習介紹
我們周圍的事物正變得越來越智能。 從汽車到智能手機，到數(shù)字助理，甚至包括機器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設(shè)備、計算機和機器都在聰明地執(zhí)行任務。它們是如何
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如何運用AI作為犯罪偵防工具
利用人工智能(AI)技術(shù)分析監(jiān)視器影像，協(xié)助犯罪偵防的研究日益活絡(luò)，日本設(shè)備商OKI藉此偵測在ATM前方的提款者有無異狀，新創(chuàng)業(yè)者Earth-eyes研發(fā)了可預測偷竊者的偵測系統(tǒng)，諸如此類利用人
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機器學習的突飛猛進，這些進步很可疑
站在2018年，圖像分類準確率在95%以上的模型，已經(jīng)遍地都是。 回想2012年，Hinton帶著學生們以ImageNet上16.4%的錯誤率震驚計算機視覺研究界，似乎已經(jīng)是遠古時期的歷
