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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
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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
949
0
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
559
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