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什么是真实感渲染（五）:前沿趋势之AI
渲染
深度学习
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图像处理
机器学习
首先分享一下我个人对深度学习的浅薄理解，第一，深度学习在数学上是基于梯度的优化策略，而梯度则要求可微（differentiable）；第二，深度学习是基于样本数据的训练优化，是一种基于贝叶斯概率的经验主义推断；第三，深度学习是一种计算能力，只要有价值，可以应用在任何领域。
Peter Lu
2022-05-17
1K
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《Never Lost Again》读后感
iphone
ios
机器学习
神经网络
本书主要介绍了Google Earth，GoogleMaps等地图产品的前世今生，特别是在重大转折点上所做的决策以及背后的考虑，能让我们近距离的了解这样一款改变世界的产品的很多内幕。
Peter Lu
2019-08-14
920
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人工智能的革命：人类的死或生(2/10)
人工智能
机器学习
（上一章尾声，我们引出了一个问题：如果真的实现了超级AI，作为人类应该何去何从？是走向永生，还是步入永别，下面，我们来看看这一领域的专家的想法。） 没有人能够告诉我们未来到底会怎样，但还是有不少非常聪明的人，在这类问题方面进行了长达数年的研究和思考。下面，就和大家一起分享这些专家们的真知灼见。 问题一：我们何时能碰到超级AI的天花板，或者说，还需要多久才能创造出一台具备超级AI的机器。 答案出乎意料可，也在情理之中。在科学界和思想领域，这些争论也非常激烈。比如以Vernor Vinge教授，科学家Ben G
Peter Lu
2018-06-20
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