据富士通公司官网报道，富士通实验室开发了一种具有唯一数值表示的电路技术，可以减少计算中使用的数据位宽，并能基于深度学习训练计算的特点，根据分布统计信息来自动控制小数点位置，保持深度学习所需的计算精度。在学习过程中，通过减少计算单元的位宽和记录学习结果的存储器位宽，可以提高能效。 富士通实验室通过对采用新电路技术的深度学习硬件进行仿真，证实该技术能显著提高能效。在使用LeNet卷积神经网络进行深度学习的案例中，能效可达到32位计算单元的四倍。利用该技术，可以拓展使用深度学习的高级人工智能的应用范围，使之包括云
1、背景 LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。 目前在机器学习领域，最大的热点毫无疑问是深度学习，从谷歌大脑（Google Brain）的猫脸识别，到ImageNet比赛中深度卷积神经网络的获胜，再到Alphago大胜李世石，深度学习受到媒体、学者以及相关研究人员越来越多的热捧。这背后的原因无非是深度学习方法的效果确实超越了传统机器学习方法许多。 从2012年Geoff
深度学习是一种新兴的技术，已经在许多领域中得到广泛的应用，如计算机视觉、自然语言处理、语音识别等。在深度学习中，算法是实现任务的核心，因此深度学习必备算法的学习和理解是非常重要的。
LSTM（Long Short-Term Memory）算法作为深度学习方法的一种，在介绍LSTM算法之前，有必要介绍一下深度学习（Deep Learning）的一些基本背景。
深度学习为啥被大家吹捧到这个地步，其实是因为我们大家都知道，深度神经网络能解决好多问题，其实并不需要很大的神经网络，但是得有深度，得有比较多的隐藏层，这是为什么呢？为什么必须得深层而不是大呢？
1 . 神经网络组成 : 由 一组 连接的 输入 和 输出单元 组成 , 每个连接都有一个 权值 ( 系数 ) ;
深度学习的起源 深度学习（Deep Learning）是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络。深度学习属于无监督学习。 深度学习的概念源于人工神经网络的研究。深度学习是相对于简单学习而言的，目前多数分类、回归等学习算法都属于简单学习，其局限性在于有限样本和计算单元情况下对复杂函数的表示能力有限，针对复杂分类问题其泛化能力受到一定制约。深度学习可通过学习一种深层非线性网络结构，实现复杂函数逼近，表征输入数据分布式表示，并展现了强大的从
深度学习作为AI时代的核心技术，已经被应用于众多场景。在系统设计层面，由于它具有计算密集的特性，所以与传统的机器学习算法在工程实践过程中存在诸多的不同。本文将介绍美团平台在应用深度学习技术的过程中，相关系统设计的一些经验。
[何在的天启德鑫私募]唯一微信公众账号 深度学习是机器学习大家族的一员，与任务指向性的算法不同，深度学习主要学习数据的表示（分布）。学习方法分为监督式，半监督式或者无监督式三种方式。深度学习思维导图分为三张表，前两张表把深度学习所有的概念、模型、算法总结成思维导图，最后一张表总结了Tensorflow的基本库，可以做为速查工具，非常不错。 1、基本概念图 主要整理了建立深度学习模型的一些基本单元，比如softmax，relu等等，以及这些单元背后涉及的数据理论。 📷 2、常用深度学习模型图 基于基本单元构成
计算机常见的处理器包括CPU和GPU，CPU即中央处理单元（Central processing unit），它是计算机的控制核心。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时在大量的逻辑判断中，包含了大量的分支跳转和中断处理，使得CPU的内部结构异常复杂，不擅长于快速计算。
导读：在过去的一个月中，Intel收购了深度学习芯片公司 Nervana Systems ，以及移动和嵌入式机器学习公司 Movidius，给未来的深度学习下了重注。而Intel所做的这一切，正是在为
神经网络和深度学习（一）——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。
神经网络和深度学习（一） ——深度学习概述 （原创内容，转载请注明来源，谢谢） 一、监督学习与神经网络 监督学习可以在一些地方应用，包括房价预测、广告精准定位、图像识别、声音识别、翻译、图像定位等。当需求更复杂时，可以考虑用神经网络来使用，包括标准神经网络（standard neural network）、卷积神经网络（CNN，ConvolutionalNeural Network）、循环神经网络(RNN，Recurrent Neural Networks )、复合神经网络等。 📷 二、各类NN 📷 1、神
这是新的系列教程，在本教程中，我们将介绍使用 FPGA 实现深度学习的技术，深度学习是近年来人工智能领域的热门话题。
摘要 最近几年数据量和可访问性的迅速增长，使得人工智能的算法设计理念发生了转变。人工建立算法的做法被计算机从大量数据中自动习得可组合系统的能力所取代，使得计算机视觉、语音识别、自然语言处理等关键领域都出现了重大突破。深度学习是这些领域中所最常使用的技术，也被业界大为关注。然而，深度学习模型需要极为大量的数据和计算能力，只有更好的硬件加速条件，才能满足现有数据和模型规模继续扩大的需求。现有的解决方案使用图形处理单元（GPU）集群作为通用计算图形处理单元（GPGPU），但现场可编程门阵列（FPGA）提供了另一个
随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为了模型普及的瓶颈！
从数据分析、经典机器学习到搜索、推荐，再到语言处理和图像识别，每个 AI 任务运行的背后都需要海量的数学计算。可以说，AI 真的就是数学，但却是很多很多的数学。
深度学习是机器学习的子集，它基于人工神经网络。学习过程之所以是深度性的，是因为人工神经网络的结构由多个输入、输出和隐藏层构成。每个层包含的单元可将输入数据转换为信息，供下一层用于特定的预测任务。得益于这种结构，机器可以通过自身的数据处理进行学习。
【IT168 评论】如果用刀来比喻芯片，通用处理器好比一把瑞士军刀，人工智能时代好比要拿刀来切肉，瑞士军刀可以拿来用，但它并非是为切肉设计的，所以效果并非最好。因此，需要专门打造一把切肉的刀，这把刀既要方便切肉，又要方便剁骨头，还需要具有一定的通用性。 从技术上而言，深度学习的人工神经网络算法与传统计算模式不同，它能够从输入的大量数据中自发的总结出规律，从而举一反三，泛化至从未见过的案例中。因此，它不需要人为的提取所需解决问题的特征或者总结规律来进行编程。人工神经网络算法实际上是通过大量样本数据训练建立了输
深度学习可以追溯到20世纪40年代。深度学习看似是一个全新的领域，最不过因为在目前流行的前几年它还是相对冷门的，同时也因为它被赋予了许多不同的名称(其中大部分已经不再使用)，最近才成为众所周知的“深度学习”。这个研究领域已经更换了很多名称，它反映了不同的研究人员和不同观点的影响。一般认为，迄今为止深度学习已经经历了3次发展浪潮：20世纪40年代到60年代，深度学习的雏形已经出现在控制论(cybeinetics)中；20世纪80年代到90年代，深度学习表现为连接主义(connectionsm)；直到2006年，才真正以深度学习之名复兴。
机器之心专栏 作者：刘斌 深度学习在 2006 年崭露头角后，近几年取得了快速发展，在学术界和工业界均呈现出指数级增长的趋势；伴随着这项技术的不断成熟，深度学习在智能语音领域率先发力，取得一系列成功的应用。本文将重点分享近年来深度学习在语音生成问题中的新方法，围绕语音合成和语音增强两个典型问题展开介绍。 一、深度学习在语音合成中的应用 语音合成主要采用波形拼接合成和统计参数合成两种方式。波形拼接语音合成需要有足够的高质量发音人录音才能够合成高质量的语音，它在工业界中得到了广泛使用。统计参数语音合成虽然整
在机器学习中，我们(1)读取数据，(2)训练模型，(3)使用模型对新数据做预测。训练可以看作是当模型拿到新数据的时候、逐步学习一个的过程。在每一步，模型做出预测并且得到准确度的反馈。反馈的形式即是某种衡量标准（比如与正确解的距离）下的误差，再被用于修正预测误差。
神经网络的基本思想是模拟计算机“大脑”中的多个相互关联的细胞，这样它就可以从环境中学习、识别不同的模式，并做出与人类相似的决定。
CPU和GPU是两种不同的微处理器，它们在电脑、手机、游戏机等设备中负责执行各种计算任务。CPU是中央处理器，它是电脑的大脑，负责处理各种复杂的逻辑运算和控制指令。GPU是图形处理器，它是电脑的眼睛，负责处理大量的图像和图形相关的运算。
选自xcelerit 机器之心编译 参与：蒋思源 RNN 是处理量化金融、风险管理等时序数据的主要深度学习模型，但这种模型用 GPU 加速的效果并不好。本文使用 RNN 与 LSTM 基于 Tenso
都怪这些购物软件太了解我的喜好，我脑子里想什么大聪明们就给我推什么、“引诱”我“剁手”，更何况各类折扣活动算得人云里雾里，如何才能占到最大的便宜将资金进行合理支配。
引言： 本文是黄文辉同学的第4篇文章，前面三篇分别是： SparkStreaming窗口操作 sqoop数据导入总结 SparkStreaming入门 最近AI领域真的很热，国际国内，大小巨头都投入巨
4月22日，2016全球人工智能技术大会（GAITC） 暨人工智能60年纪念活动启动仪式在北京国家会议中心举行，在人工智能技术大会上，地平线机器人联合创始人兼软件副总裁杨铭博士发表了演讲，阐述了深度学习发展的新趋势。从2006年开始，深度学习有爆发式增长，原因主要是利用了海量的数据。这些大数据的使用使得原来这种深度神经网络的一些问题都不再是问题了。 杨铭认为，深度学习目前有四个发展新趋势即“MARS”，第一是学习如何记忆（memory networks)；第二是学习如何关注与取舍（attention mod
现在有非常多的大公司在做人工智能方面的研究，包括Google、IBM、Facebook、Apple、百度等，也有数不尽的小型创业团队进入，使得人工智能方面变得热闹非凡。每一家公司都有自己的研究思路，也取得了不同程度的进展，比如百度李彦宏就透露，百度大脑已经相当于2~3岁小孩的智力水平，而按照我们对自己人工智能系统的模拟测试结果，可以达到12岁中学生的智力水平，大幅度领先百度深度学习研究院。下边在不泄露技术机密的前提下，简要分享我们人工智能系统的设计思路与背后基于的原理。 1、文字与编程语言（视频、图片、文
原文来自Nvidia开发者社区：Deep Learning in a Nutshell: Core Concepts 作者：Tim Dettmers, Author at Parallel Forall 翻译：Kaiser 本文旨在提供直观简明的深度学习引导，涵盖深度学习的基本概念，而不涉及很多数学和理论细节。当然如果要做更深入的研究，数学肯定是必不可少的，但是本系列主要还是用图片和类比等方式，帮助初学者快速建立大局观。 核心概念 机器学习(Machine Learning) 在机器学习中，
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～
老鼠使用网格细胞来导航，这一能力如今被 AI 程序所模拟。图片：Al Fenn/LIFE Coll
在过去的几年里，深度学习方法在几个领域的表现都超过了以往的机器学习技术，其中最突出的一个例子就是计算机视觉。这篇综述文章简要介绍了计算机视觉问题中最重要的一些深度学习方案，即卷积神经网络、深度玻尔兹曼机和深度信念网络，以及叠加去噪自编码器。简要介绍了它们的历史、结构、优点和局限性，然后介绍了它们在各种计算机视觉任务中的应用，如对象检测、人脸识别、动作和活动识别以及人体姿态估计。最后，简要介绍了未来计算机视觉问题深度学习方案的设计方向和面临的挑战。
Course1：神经网络和深度学习，包括： ---- [1] Week1：深度学习概述 [2] Week2：神经网络基础 [3] Week3：浅层神经网络 [4] Week4：深层神经网络 [
机器之心专栏 作者：李飞 随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能
【导语】本文带你以前所未有的方式了解深度学习神经网络，并利用NLP构建Chatbot！
本系列为 斯坦福CS231n 《深度学习与计算机视觉(Deep Learning for Computer Vision)》的全套学习笔记，对应的课程视频可以在 这里 查看。更多资料获取方式见文末。
人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。近日，IBM 官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地介绍了感知器、聚类算法、基于规则的系统、机器学习、深度学习、神经网络等技术的概念和原理。 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过。期间，人工智能的发展起起伏伏，有成功，也有失败，以及其中暗藏的潜力。今天，有太多的新闻报道是关于机器学习算法的应用问题，从癌症检查预测到图像理解、自然语言处理，人工智能正在赋能并改变
选自Nature 作者：Alison Abbott 机器之心编译 今天，DeepMind 在《Nature》上新发表的一篇论文引起了业内极大的关注，他们使用深度学习技术来训练一只老鼠，在虚拟环境中追
选自Nature 作者：Alison Abbott 机器之心编译 今天，DeepMind 在《Nature》上新发表的一篇论文引起了业内极大的关注，他们使用深度学习技术来训练一只老鼠，在虚拟环境中追踪其位置，模拟人类大脑的空间导航能力。据文章介绍，该研究能够协助传统的神经科学研究来测试大脑工作原理。 老鼠使用网格细胞来导航，这一能力如今被 AI 程序所模拟。图片：Al Fenn/LIFE Coll 科学家已经使用人工智能来创造复杂神经节点来模拟人类大脑的空间导航能力。这一成绩证明了人工智能算法的强大能力，
Charlie Tang是多伦多大学机器学习组的一个博士生，他与Geoffrey Hinton和Ruslan Salakhutdinov一起工作，他们的研究领域包括机器学习、计算机视觉和认知科学。更具体地讲，他已经开发出多种高阶扩展用于在视觉深度学习中生成模型。 在下个月的波士顿深度学习峰会上，Charlie将演讲“结构深度学习（DEEP LEARNING WITH STRUCTURE）”。基于大量数据集的有监督神经网络训练最近在计算机视觉，语音识别，以及许多其他任务上取得了骄人的业绩。虽然非常灵活，但神经
很多人觉得深度学习上手非常困难，让我们看看，对于程序员来说，着手深度学习的实践需要准备什么样的工具。 硬件 从硬件来讲，我们可能需要的计算能力，首先想到的就是CPU。除了通常的CPU架构以外，还出现
是否曾经幻想过能和自己的私人助理对话或是漫无边际地探讨任何问题？多亏机器学习和深度神经网络，你曾经的幻想很快会变成现实。让我们来看一下Apple的Siri或亚马逊的Alexa所展示的这一神奇功能吧。
info: C. Hu and B. Li, “Distributed Inference with Deep Learning Models across Heterogeneous Edge Devices,” in IEEE INFOCOM 2022 - IEEE Conference on Computer Communications, London, United Kingdom: IEEE, May 2022, pp. 330–339. doi: 10.1109/INFOCOM48880.2022.9796896.
说到图像压缩算法，最典型的就是 JPEG、JPEG2000 等。 图 1：典型图像压缩算法 JPEG、JPEG2000 其中 JPEG 采用的是以离散余弦转换（Discrete Cosine Tra
源 | 小象 本文节选自人民邮电出版社最新出版的 AI 圣经《深度学习DEEP LEARNING[1]》。《深度学习DEEP LEARNING[2]》英文版由美国麻省理工学院 MIT 出版社于 2016 年 12 月推出，一经出版就风靡全球。《深度学习DEEP LEARNING[3]》的一大特点是介绍深度学习算法的本质，脱离具体代码实现给出算法背后的逻辑，不写代码的人也完全可以看。 由深度学习领域三位前沿、权威的专家 Ian Goodfellow、Yoshua Bengio 和 Aaron Courvill
【新智元导读】 11月22日，谷歌在蒙特利尔的现有办公室开设了一个全新的深度学习和人工智能研究小组。新团队将作为位于山景城的 Google Brain 团队的远程部门，由从 Twitter 深度学习部门出来的 Hugo Larochelle 领导。Hugo Larochelle 是 Yoshua Bengio的博士生，Geoffrey Hinton之前的博士后。本文是他主讲的神经网络教程，内容包括神经网络原理介绍、深度学习及应用层面的计算机视觉和自然语言处理等等，课程深入浅出，且全面系统，是不可多得的了解深
选自苹果 机器之心编译 参与：蒋思源、李亚洲、路雪 Siri 是一个使用语音合成技术与人类进行交流的个人助手。从 iOS 10 开始，苹果已经在 Siri 的语音中用到了深度学习，iOS 11 中的 Siri 依然延续这一技术。使用深度学习使得 Siri 的语音变的更自然、流畅，更人性化。机器之心对苹果期刊的该技术博客进行了介绍，更详细的技术请查看原文。 介绍 语音合成，也就是人类声音的人工产品，被广泛应用于从助手到游戏、娱乐等各种领域。最近，配合语音识别，语音合成已经成为了 Siri 这样的语音助手不可
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
