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    深度学习:实际问题解决指南

    当你想进行预测的时候,使用深度学习要比其他机器学习技术更快更有效。 深度学习是一门快速发展的学科,它将数据中高层次化的模式建模成复杂的多层网络。因为这是建模一个问题最一般的方法,深度学习拥有这解决大部分机器学习和人工智能领域问题的潜力。类似微软、谷歌这样的公司使用深度学习来解决诸如语音识别,图像识别,三维物体识别,和自然语言处理等领域的难题。 然而,深度学习需要进行大量的计算来构建一个有用的模型。到目前为止,计算成本和可用性限制了其实际应用。此外,研究人员缺乏理论基础和将深度学习运用到实际问题之中的经验知识

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    从背景介绍到未来挑战,一文综述移动和无线网络深度学习研究

    选自arXiv 作者:Chaoyun Zhang等 机器之心编译 近来移动通信和 5G 网络等快速发展,它们的调控与配置因为充满了多样性和动态变化而面临非常多的挑战。因此近来很多研究科学家开始利用机器学习及深度学习加强移动和无线网络的配置,并帮助应对数据量和算法驱动的应用程序的增长。本论文基本是首篇综述深度学习及无线网络交叉学科研究面貌的调研,读者可以阅读原论文全面了解该新兴交叉学科。 互联网连接的移动设备正在渗透生活、工作和娱乐的各个方面。智能手机数量不断增加以及不断增多的应用程序引发了移动数据流量的激增

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    领券