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深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法

一站式金融科技服務(wù)商天冕科技對外宣布由創(chuàng)新研究中心團(tuán)隊(duì)研發(fā)的“目標(biāo)物識別方法、裝置、電子設(shè)備及可讀存儲介質(zhì)”獲國家知識產(chǎn)權(quán)局頒發(fā)發(fā)明專利證書。該專利通過引入圖像分割技術(shù)和深度學(xué)習(xí)算法，可以有效完成對圖片中人體裸露程度的判斷，極大地提升了信貸行業(yè)的審核效率與準(zhǔn)確性。隨著技術(shù)的不斷進(jìn)步，我們期待看到更多類似的技術(shù)應(yīng)用于金融行業(yè)，推動整個(gè)行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型。...

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網(wǎng)絡(luò)媒體對“深度學(xué)習(xí)”描述

機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支

實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)

機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域

機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集

深度學(xué)習(xí)框架

機(jī)器學(xué)習(xí)的方法

機(jī)器學(xué)習(xí)的分支

機(jī)器學(xué)習(xí)的子集

機(jī)器學(xué)習(xí)的一種

機(jī)器學(xué)習(xí)的子領(lǐng)域

搜索引擎對“深度學(xué)習(xí)”的分析

提出：

2006年
框架：

TensorFlow

網(wǎng)友給“深度學(xué)習(xí)”貼的標(biāo)簽

技術(shù)
公司
工具
應(yīng)用
概念
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
領(lǐng)域
人工智能技術(shù)
系統(tǒng)
機(jī)器學(xué)習(xí)方法
學(xué)習(xí)方法
機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
課程
平臺
AI技術(shù)
研究領(lǐng)域
項(xiàng)目
術(shù)語
機(jī)器學(xué)習(xí)算法
人工智能
機(jī)器學(xué)習(xí)
模型
學(xué)科
詞匯
框架
產(chǎn)品
科技
企業(yè)
學(xué)習(xí)方式
服務(wù)

網(wǎng)絡(luò)媒體對“深度學(xué)習(xí)算法”描述

人工智能多個(gè)領(lǐng)域的底層框架

人工智能的核心要素

人工智能迎來新一輪飛速發(fā)展最重要的核心技術(shù)

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主要組成部分

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的升級版

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的更新

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的一個(gè)拓展

人造神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的主干之一

眾多排序算法當(dāng)中的一種

包含多層非線性變換的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

圖像算法中的重要組成部分

實(shí)現(xiàn)人工智能技術(shù)和應(yīng)用的核心

實(shí)現(xiàn)人工智能的重要技術(shù)手段

對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展

數(shù)據(jù)驅(qū)動的一種模擬計(jì)算

機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支

深度學(xué)習(xí)與眾不同的一部分

目前AI最常用的算法

強(qiáng)大的數(shù)據(jù)分析工具

深度學(xué)習(xí)一個(gè)非常獨(dú)特的部分

深度學(xué)習(xí)算法領(lǐng)域的重要里程碑

語義識別領(lǐng)域的最優(yōu)算法

超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要部分

近幾年機(jī)器學(xué)習(xí)革命般的成果

基于統(tǒng)計(jì)的概率模型

模擬人腦的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

近期人工智能領(lǐng)域中最大的突破之一

超越傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的重要一步

人工智能浪潮的三大技術(shù)基礎(chǔ)

人工智能領(lǐng)域最新的算法

搜索引擎對“深度學(xué)習(xí)算法”的分析

主要應(yīng)用于：

圖像識別
主要特征：

多模態(tài)
優(yōu)點(diǎn)：

自動學(xué)習(xí)對特定任務(wù)最有用的特征
依賴于：

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
假陽性率：

40%
分支：

物體檢測
包括：

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
區(qū)別：

特征工程
發(fā)明人：

Hinton
基本思想：

每一層進(jìn)行非線性變換
基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)：

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
屬于：

表示學(xué)習(xí)算法
應(yīng)用于：

ADAS公司
方法：

CNN
本質(zhì)目的：

優(yōu)化某個(gè)損失函數(shù)
核心組成部分：

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
核心：

表征學(xué)習(xí)
模仿對象：

人類大腦
特點(diǎn)：

處理多層次的數(shù)據(jù)
用于：

訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
組成部分：

反向傳播
錯(cuò)誤率：

4%
代表：

DBN
創(chuàng)始人：

Geoffery Hinton
創(chuàng)造：

阿爾法Go /Zero
核心假設(shè)：

數(shù)據(jù)樣本之間彼此
缺點(diǎn)：

加一些噪點(diǎn)
準(zhǔn)確率：

89-90%
負(fù)預(yù)測值：

0.81

網(wǎng)友給“深度學(xué)習(xí)算法”貼的標(biāo)簽

算法
技術(shù)
公司

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金融科技深度學(xué)習(xí)算法信貸行業(yè)
Synthesia：利用深度學(xué)習(xí)算法來合成逼真的數(shù)字人

Synthesia是一個(gè)基于人工智能的AI視頻生成制作平臺，利用深度學(xué)習(xí)算法來合成逼真的人臉表情和口型，從讓虛擬的人物能夠根據(jù)用戶輸入的文字來說話。用戶只需要在網(wǎng)頁上輸入文字，就可以生成一段專業(yè)、有說服力的視頻。其數(shù)據(jù)處理和系統(tǒng)符合SOC2和GDPR標(biāo)準(zhǔn)，并設(shè)有信任與安全團(tuán)隊(duì)保障數(shù)據(jù)安全和AI的道德應(yīng)用。
Socionext聯(lián)手大阪大學(xué)合作開發(fā)新型深度學(xué)習(xí)算法

SoC設(shè)計(jì)與應(yīng)用技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)廠商Socionext Inc.(以下“Socionext”，或“公司”)宣布，聯(lián)合大阪大學(xué)數(shù)據(jù)能力科學(xué)研究所長原教授研究小組共同開發(fā)新型深度學(xué)習(xí)算法，該算法無需制作龐大的數(shù)據(jù)集，只需通過融合多個(gè)模型便可在極度弱光的條件下進(jìn)行精準(zhǔn)檢測物體及圖像識別。Socionext笹川幸宏先生和大阪大學(xué)長原教授在 8 月 23 日至 28 日(英國夏令時(shí)間)舉辦的歐洲計(jì)算機(jī)視覺國際會議(ECCV 2020)上報(bào)告了這一研究成果。近年來盡管計(jì)算機(jī)視?

Socionext 深度學(xué)習(xí)算法
百度開源高性能深度學(xué)習(xí)算法，可提速31倍

美國時(shí)間 2 月 22 日，百度硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室(SVAIL)宣布向深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域開源了 Ring Allreduce算法庫，以實(shí)現(xiàn)在多個(gè)GPU之上更快速地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。Ring Allreduce是高性能計(jì)算領(lǐng)域的著名算法，但在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用不足。該技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)近乎線性的加速，以及幾十個(gè)甚至上百個(gè)GPU的擴(kuò)展。比如，運(yùn)用Ring Allreduce算法，百度硅谷人工智能實(shí)驗(yàn)室將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練擴(kuò)展至 40 個(gè)GPU并且訓(xùn)練速度提高 31 倍。百度研究員Shubho Sengu

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