深度学习名称注意

本文介绍了卷积神经网络（CNN）的基本概念、常见结构及其各层的功能。重点讨论了LeNet-5、AlexNet、ZFNet、VGGNet和ResNet等经典模型，并详细解释了输入层、卷积层、激活层、池化层和全连接层的工作原理及优化方法。 ... [详细]

尽管深度学习带来了广泛的应用前景，其训练通常需要强大的计算资源。然而，并非所有开发者都能负担得起高性能服务器或专用硬件。本文探讨了如何在有限的硬件条件下（如ARM CPU）高效运行深度神经网络，特别是通过选择合适的工具和框架来加速模型推理。 ... [详细]

本文介绍百度AI Studio这一集成开发平台，涵盖丰富的AI教程、经典数据集及云端计算资源。通过具体示例——在AI Studio上构建线性回归项目，帮助初学者快速掌握其核心功能与操作方法。 ... [详细]

NVIDIA的Titan RTX被誉为当前最强大的桌面显卡之一，其卓越的性能和高昂的价格吸引了众多专业人士和技术爱好者的关注。本文将详细介绍Titan RTX的技术规格、性能表现及应用场景。 ... [详细]

本文详细介绍了如何在PyCharm中成功安装用于PyTorch深度学习的d2l包，包括环境配置、安装步骤及常见问题的解决方案。 ... [详细]

本文详细记录了一名新手在Windows 10操作系统上搭建深度学习环境的过程，包括安装必要的软件和配置环境变量等步骤，旨在帮助同样初入该领域的读者避免常见的错误。 ... [详细]

随着2018年的临近，我们一同回顾过去一年中人工智能领域的重要进展。这一年，无论是政策层面的支持，还是技术上的突破，都显示了人工智能发展的迅猛势头。以下是精选的2017年人工智能领域最具影响力的事件。 ... [详细]

本文探讨了在多智能体系统中应用分布式奖励估计技术，以解决由于环境和代理互动引起的奖励不确定性问题。通过设计多动作分支奖励估计和策略加权奖励聚合方法，本研究旨在提高多智能体强化学习（MARL）的有效性和稳定性。 ... [详细]

本文精选了几所优秀的PHP实训和培训学校，为希望深入学习PHP编程的学员提供参考。 ... [详细]

本文探讨了亚马逊Go如何通过技术创新推动零售业的发展，以及面临的市场和隐私挑战。同时，介绍了亚马逊最新的‘刷手支付’技术及其潜在影响。 ... [详细]

近日，国际权威AI基准测试平台MLPerf发布了最新的推理测试结果，浪潮AI服务器NF5488A5在此次测试中创造了18项性能纪录，显著提升了数据中心AI推理性能。 ... [详细]

本文探讨了《Bag of Tricks for Image Classification with Convolutional Neural Networks》论文中的多项技术，旨在通过具体实例和实验验证，提高卷积神经网络在图像分类任务中的性能。文章详细介绍了从模型训练加速、网络结构调整到训练参数优化等多个方面的改进方法。 ... [详细]

随着5G、云计算、人工智能、大数据等新技术的广泛应用，人们的生活生产方式发生了深刻变化。从人际互联到万物互联，数据存储与处理需求激增，推动了数据与算力设施的发展。 ... [详细]

量子位报道，deeplearning.ai最新发布了TensorFlow实践课程，适合希望使用TensorFlow开发AI应用的学习者。该课程涵盖机器学习模型构建、图像识别、自然语言处理及时间序列预测等多个方面。 ... [详细]

随着强人工智能的崛起，区块链技术在新的技术生态中扮演着怎样的角色？本文探讨了区块链与强人工智能之间的互补关系及其在未来技术发展中的重要性。 ... [详细]