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人工智能有哪些優(yōu)勢(shì)?人工智能5項(xiàng)技術(shù)介紹!
為增進(jìn)大家對(duì)人工智能的認(rèn)識(shí)，本文將對(duì)人工智能的優(yōu)勢(shì)、人工智能的技術(shù)予以介紹。
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人工智能點(diǎn)火，物聯(lián)網(wǎng)、深度學(xué)習(xí)等起飛！
人工智能如今早已經(jīng)浸入生活的方方面面。從能夠戰(zhàn)勝人類(lèi)頂尖圍棋選手的AlphaGo，到能夠語(yǔ)音控制家電的智能音箱，人工智能使成千上萬(wàn)的行業(yè)和場(chǎng)景發(fā)生了前所未有的變化。
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關(guān)于深度學(xué)習(xí)、人工智能、物聯(lián)網(wǎng)你了解有多少？
想要了解“深度學(xué)習(xí)+”，我們必須回到深度學(xué)習(xí)技術(shù)在中國(guó)落地生根的歷史當(dāng)中。2006年，辛頓等人意外發(fā)現(xiàn)了多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的全新可能性，就此將上世紀(jì)80年代已經(jīng)產(chǎn)生的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，推動(dòng)到了深度學(xué)習(xí)的新階段，而深度學(xué)習(xí)技術(shù)在一系列AI測(cè)試任務(wù)上的優(yōu)異表現(xiàn)，也重新燃起了人們對(duì)AI的期待?？陀^來(lái)說(shuō)，經(jīng)歷了兩次寒冬的AI技術(shù)，能夠再次復(fù)興的核心要素就是深度學(xué)習(xí)技術(shù)的出現(xiàn)。
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什么是深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)是近10年機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域發(fā)展最快的一個(gè)分支，由于其重要性，三位教授(Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio)因此同獲圖靈獎(jiǎng)。深度學(xué)習(xí)模型的發(fā)展可以追溯到1958年的感知機(jī)(Perceptron)。1943年神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就已經(jīng)出現(xiàn)雛形(源自NeuroScience)，1958年研究認(rèn)知的心理學(xué)家Frank發(fā)明了感知機(jī)，當(dāng)時(shí)掀起一股熱潮。后來(lái)Marvin Minsky(人工智能大師)和Seymour Papert發(fā)現(xiàn)感知機(jī)的缺陷：不能處理異或回路等非線(xiàn)性問(wèn)題，以及當(dāng)時(shí)存在計(jì)算能力不足以處理大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的問(wèn)題。于是整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究進(jìn)入停滯期。
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用于可擴(kuò)展和節(jié)能 AI 的基于憶阻器交叉開(kāi)關(guān)的學(xué)習(xí)系統(tǒng)
得克薩斯 A&M 大學(xué)、Rain Neuromorphics 和桑迪亞國(guó)家實(shí)驗(yàn)室的研究人員最近設(shè)計(jì)了一種新系統(tǒng)，可以更有效地更大規(guī)模地訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。該系統(tǒng)在Nature Electronics上發(fā)表的一篇論文中介紹，它依賴(lài)于使用新的訓(xùn)練算法和憶阻器交叉開(kāi)關(guān)硬件，可以同時(shí)執(zhí)行多項(xiàng)操作。
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機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)3大本質(zhì)區(qū)別了解嗎?機(jī)器學(xué)習(xí)有哪些數(shù)據(jù)偏差
在這篇文章中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)內(nèi)容和情況加以介紹以幫助大家增進(jìn)對(duì)它的了解程度，和小編一起來(lái)閱讀以下內(nèi)容吧。
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機(jī)器學(xué)習(xí)、AI、DL有何區(qū)別?構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)避免哪些錯(cuò)誤?
一直以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
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如何用機(jī)器學(xué)習(xí)治理網(wǎng)絡(luò)安全?機(jī)器學(xué)習(xí)在工業(yè)領(lǐng)域存在哪些瓶頸?
在下述的內(nèi)容中，小編將會(huì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)消息予以報(bào)道，如果機(jī)器學(xué)習(xí)是您想要了解的焦點(diǎn)之一，不妨和小編共同閱讀這篇文章哦。
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基于實(shí)時(shí)語(yǔ)義分割模型的機(jī)場(chǎng)道面裂縫檢測(cè)方法研究
摘要:機(jī)場(chǎng)道面裂縫影響著飛機(jī)的安全起降,當(dāng)前機(jī)場(chǎng)主要依靠傳統(tǒng)的人工巡查方式檢測(cè)道面裂縫。隨著深度學(xué)習(xí)算法的快速發(fā)展,語(yǔ)義分割模型在保證精度的前提下推理速度不斷提高,為自動(dòng)實(shí)時(shí)檢測(cè)道面裂縫提供了技術(shù)支撐。在此背景下,結(jié)合語(yǔ)義分割模型的研究成果,提出了一種在機(jī)器人巡檢過(guò)程中實(shí)時(shí)檢測(cè)機(jī)場(chǎng)道面裂縫的方法。
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如何構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型?數(shù)據(jù)挖掘、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有何區(qū)別
一直以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
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AI大佬懟懟懟的背后，究竟暗藏哪些玄機(jī)？
在四年前的爭(zhēng)論中，Marcus認(rèn)為：“深度學(xué)習(xí)必須通過(guò)一些借鑒自經(jīng)典符號(hào)系統(tǒng)的操作得到增強(qiáng)，也就是說(shuō)需要充分利用經(jīng)典人工智能技術(shù)（允許顯式地表示層次結(jié)構(gòu)和抽象規(guī)則）的混合模型，并將其同深度學(xué)習(xí)的優(yōu)勢(shì)相結(jié)合?！笔聦?shí)上，符號(hào)學(xué)派的歷史頗為悠久，如果說(shuō)蒸汽機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)開(kāi)啟了第一次產(chǎn)業(yè)革命，內(nèi)燃機(jī)和電動(dòng)機(jī)發(fā)動(dòng)了第二次產(chǎn)業(yè)革命。人工智能掀起的新一輪從模擬化到數(shù)字化的革命就是自符號(hào)學(xué)派開(kāi)始的。
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大腦建模師：不要相信深度學(xué)習(xí)
過(guò)去20年間，深度學(xué)習(xí)通過(guò)一系列有效的商業(yè)應(yīng)用在人工智能研究和項(xiàng)目中占有優(yōu)勢(shì)。但光彩背后，一些根深蒂固的問(wèn)題威脅著技術(shù)的提升。舉例來(lái)說(shuō)，典型的深度學(xué)習(xí)程序無(wú)法很好地執(zhí)行一項(xiàng)以上的任務(wù)，嚴(yán)重限制了該技術(shù)在嚴(yán)格控制環(huán)境下特定任務(wù)的應(yīng)用。更嚴(yán)重的是，有人稱(chēng)深度學(xué)習(xí)不可信，因?yàn)槠錈o(wú)法解釋?zhuān)宜贿m合某些應(yīng)用程序，可能出現(xiàn)的遺忘可導(dǎo)致災(zāi)難性后果。說(shuō)得更直白一點(diǎn)，即使算法確實(shí)有效，也不能完全了解為什么有效。雖然深度學(xué)習(xí)工具正在慢慢學(xué)習(xí)新的數(shù)據(jù)庫(kù)，但其學(xué)習(xí)記憶的任意部分都可能會(huì)突然發(fā)生崩潰。
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嵌入式視覺(jué)和邊緣人工智能需要注意的五件事
首先，沒(méi)有人感到驚訝，深度學(xué)習(xí)仍然是該領(lǐng)域的主導(dǎo)力量。它從根本上改變了計(jì)算機(jī)視覺(jué)的可能性，以及我們?nèi)绾巫龅竭@一點(diǎn)。它使開(kāi)發(fā)更多地由數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)而不是代碼驅(qū)動(dòng)，它改變了我們使用的工具和技術(shù)。但數(shù)據(jù)是一種痛苦。你從哪里得到它?你需要多少?你如何得到更多?你怎么知道你有正確的數(shù)據(jù)?
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AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)有何聯(lián)系?機(jī)器學(xué)習(xí)3大算法介紹!
機(jī)器學(xué)習(xí)將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過(guò)這篇文章，小編希望大家可以對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。
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L3級(jí)自動(dòng)駕駛的技術(shù)原理是什么?自動(dòng)駕駛?cè)齻€(gè)要素了解嗎?
自動(dòng)駕駛將是下述內(nèi)容的主要介紹對(duì)象，通過(guò)這篇文章，小編希望大家可以對(duì)自動(dòng)駕駛的相關(guān)情況以及信息有所認(rèn)識(shí)和了解，詳細(xì)內(nèi)容如下。
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何基于學(xué)習(xí)策略分類(lèi)?機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)比較!
一直以來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)都是大家的關(guān)注焦點(diǎn)之一。因此針對(duì)大家的興趣點(diǎn)所在，小編將為大家?guī)?lái)機(jī)器學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹，詳細(xì)內(nèi)容請(qǐng)看下文。
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Imagination和Visidon聯(lián)合開(kāi)發(fā)基于深度學(xué)習(xí)的超分辨率技術(shù)
IMG Series4 NNA幫助先進(jìn)的AI軟件大幅提升圖像和視頻的分辨率
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基于RF和深度學(xué)習(xí)的中長(zhǎng)期用電量預(yù)測(cè)研究
摘要:針對(duì)中長(zhǎng)期用電量受多源因素綜合影響的特點(diǎn),先給出了眾多與用電量相關(guān)的協(xié)變量,然后運(yùn)用隨機(jī)森林)RF）方法對(duì)單一解釋變量的重要性進(jìn)行了數(shù)學(xué)估計(jì),從中識(shí)別出重要變量,在此基礎(chǔ)上構(gòu)建了基于深度信念網(wǎng)絡(luò))DBN）的預(yù)測(cè)模型。結(jié)合算例詳細(xì)介紹了該模型原理與建立過(guò)程,交叉驗(yàn)證顯示,經(jīng)RF變量選擇后能夠排除冗余特征、增益預(yù)測(cè)性能:同時(shí)DBN算法優(yōu)于RF和支持向量機(jī))SVM）等傳統(tǒng)方法。
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清晰易懂講解機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?
以下內(nèi)容中，小編將對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別的相關(guān)內(nèi)容進(jìn)行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進(jìn)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的了解，和小編一起來(lái)看看吧。
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無(wú)人駕駛“起飛”，成都和廣州智能無(wú)人車(chē)進(jìn)入“深度學(xué)習(xí)”
2021年，汽車(chē)產(chǎn)業(yè)由電動(dòng)化時(shí)代急速向智能化時(shí)代演進(jìn)，智能汽車(chē)的發(fā)展競(jìng)爭(zhēng)全面展開(kāi)。先后獲批建設(shè)國(guó)家新一代人工智能創(chuàng)新發(fā)展試驗(yàn)區(qū)、國(guó)家人工智能創(chuàng)新應(yīng)用先導(dǎo)區(qū)，成都已正式加入這場(chǎng)競(jìng)賽。
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