Unlock deeper insights into machine learning with this vital guide to cutting-edge predictive analytics
上傳時間： 2017-10-27
上傳用戶：shawnleaves
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上傳時間： 2018-06-13
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Although state of the art in many typical machine learning tasks, deep learning algorithmsareverycostly interms ofenergyconsumption,duetotheirlargeamount of required computations and huge model sizes. Because of this, deep learning applications on battery-constrained wearables have only been possible through wireless connections with a resourceful cloud. This setup has several drawbacks. First, there are privacy concerns. Cloud computing requires users to share their raw data—images, video, locations, speech—with a remote system. Most users are not willing to do this. Second, the cloud-setup requires users to be connected all the time, which is unfeasible given current cellular coverage. Furthermore, real-time applications require low latency connections, which cannot be guaranteed using the current communication infrastructure. Finally, wireless connections are very inefficient—requiringtoo much energyper transferredbit for real-time data transfer on energy-constrained platforms.
標簽： Embedded_Deep_Learning Algorithms
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：shancjb
mikolove 開源軟件word2vec源碼分析，深入了解deep learning模型
上傳時間： 2015-06-18
上傳用戶：xuyue
深度學習，神經網絡，卷積神經網絡 Analysis of Deep Learning Models using CNN Techniques
上傳時間： 2020-01-02
上傳用戶：wzy2020
Inventors have long dreamed of creating machines that think. This desire dates back to at least the time of ancient Greece. The mythical figures Pygmalion, Daedalus, and Hephaestus may all be interpreted as legendary inventors, and Galatea, Talos, and Pandora may all be regarded as artificial life ( , Ovid and Martin 2004 Sparkes 1996 Tandy 1997 ; , ; , ).
上傳時間： 2020-06-10
上傳用戶：shancjb
上面是一段實時目標識別的演示， 計算機在視頻流上標注出物體的類別， 包括人、汽車、自行車、狗、背包、領帶、椅子等。今天的計算機視覺技術已經可以在圖片、視頻中識別出大量類別的物體， 甚至可以初步理解圖片或者視頻中的內容， 在這方面，人工智能已經達到了3 歲兒童的智力水平。這是一個很了不起的成就， 畢竟人工智能用了幾十年的時間， 就走完了人類幾十萬年的進化之路，并且還在加速發展。道路總是曲折的， 也是有跡可循的。在嘗試了其它方法之后， 計算機視覺在仿生學里找到了正確的道路（至少目前看是正確的） 。通過研究人類的視覺原理，計算機利用深度神經網絡（ Deep Neural Network，NN）實現了對圖片的識別，包括文字識別、物體分類、圖像理解等。在這個過程中，神經元和神經網絡模型、大數據技術的發展，以及處理器（尤其是GPU）強大的算力，給人工智能技術的發展提供了很大的支持。本文是一篇學習筆記， 以深度優先的思路， 記錄了對深度學習（Deep Learning）的簡單梳理，主要針對計算機視覺應用領域。
上傳時間： 2022-06-22
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該書的作者是來自 Y Combinator Research 的研究員 Michael Nielsen，他也是一位量子物理學家、科學作家、計算機編程研究人員。他的個人主頁是：Neural networks and deep learningneuralnetworksanddeeplearning.com書籍介紹 這是我個人以為目前最好的神經網絡與機器學習入門資料之一。內容非常淺顯易懂，很多數學密集的區域作者都有提示。全書貫穿的是 MNIST 手寫數字的識別問題，每個模型和改進都有詳細注釋的代碼。非常適合用來入門神經網絡和深度學習！ 全書共分為六章，目錄如下： 第一章：使用神經網絡識別手寫數字 第二章：反向傳播算法如何工作 第三章：改進神經網絡的學習方法 第四章：神經網絡可以計算任何函數的可視化證明 第五章：深度神經網絡為何很難訓練 第六章：深度學習 《Neural Network and Deep Learning》這本書的目的是幫助讀者掌握神經網絡的核心概念，包括現代技術的深度學習。在完成這本書的學習之后，你將使用神經網絡和深度學習來解決復雜模式識別問題。你將為使用神經網絡和深度學習打下基礎，來攻堅你自己設計中碰到的問題。 本書一個堅定的信念，是讓讀者更好地去深刻理解神經網絡和深度學習，如果你很好理解了核心理念，你就可以很快地理解其他新的推論。這就意味著這本書的重點不是作為一個如何使用一些特定神經網絡庫的教程。僅僅學會如何使用庫，雖然這也許能很快解決你的問題，但是，如果你想理解神經網絡中究竟發生了什么，如果你想要了解今后幾年都不會過時的原理，那么只是學習些熱?的程序庫是不夠的。你需要領悟讓神經網絡工作的原理。
標簽： 深度學習
上傳時間： 2022-07-24
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2.5 Neural Turing Machine - 2.1 Model - .DS_Store 10KB 2.4 RNN Sequence-to-Sequence Model - 2.8 One Shot Deep Learning - 2.7 Deep Transfer Learning Lifelong Learning especially for RL - 2.2 Optimization - 1.4 Speech Recognition Evolution - 1.2 Deep Belief Network(DBN)(Milestone of Deep Learning Eve) - 1.3 ImageNet Evolution（Deep Learning broke out from here） - 2.3 Unsupervised Learning Deep Generative Model - 2.6 Deep Reinforcement Learning
標簽： MoldWizard 使用手冊
上傳時間： 2013-05-15
上傳用戶：eeworm
With the successful implementation of XML Schema, developers are learning how to increase productivity, improve software reliability, minimize development time, and decrease time to market. This in-depth reference is an all-in-one resource designed to help developers leverage the power and potential of XML schemas by offering a complete roadmap to their creation, design, and use.
標簽： implementation successful developers productivi
上傳時間： 2013-12-08
上傳用戶：gxrui1991
