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深度学习的现实应用近年来掀起的深度学习革命已经深刻地改变了诸多应用领域，并将在越来越多的领域取得成功。其中最广为人知的领域包括自动语音识别、图像识别、自然语言理解及很多其他交叉领域（如医疗、生物、金融等）一、语音识别在语音识别和智能语音助手领域，我们可以利用深度神经网络开发出更准
神经网络是人工智能的核心之一，那么它是何时提出的呢？又是如何实现”智能“的呢？最近一段时间在学习周志华老师的经典书籍《机器学习》，对其中的一些重点做了些总结和一些个人的理解。如有错误，还请批评指正。1、神经元模型Kohonen在1988提出了神经网络的定义：神经网络是由具有适应性
要将模型服务部署运行，我们期望服务延迟越低越好，吞吐越高越好。这里会从显存优化，计算优化两个方面来分析一下如何进行深度学习模型推理优化。 1. 显存优化 1.1 显存分布 模型推理需要占用一定量的显存空间（以GPU推理为例），其中主要包括如下4个部分: 不可控制空间 用户数据
我们现在用pytorch写了一个目标检测模型，不知道能不能部署在atlas200上？另外atlas200的GPU加速库可以调用吗？类似cuda库这种的
过程中，我也产生了一些怀疑。比如机器学习过拟合的原因是参数过多，可最近听了智源一个讲座说，深度学习的一个现象是参数比数据特征多得多，为什么不会过拟合？目前理论上还没有很好的解释。那么深度学习跟传统机器学习是否有本质上的不同？他们的边界、各自的擅长是什么？希望在后续章节的学习当中我能够理解这些问题。参考书：Bishop
深度学习概念 深度学习是使用多层结构从原始数据中自动学习并提取高层次特征的一类机器学习算法。通常，从原始数据中提取高层次、抽象的特征是非常困难的。深度学习将原始的数据表示成一个嵌套的特征层级，这样一来，每层特征均可以由更简单的特征来定义和计算。尤为重要的是，深度学习可以自动
1.流处理器的数量（越多越好） 2.新架构的显卡效率更高 （最新的图灵架构具有深度学习的能力） 3.显卡的核心频率 （越高越好） 4.显存容量（存储大小，并不是最重要的） 位宽（每次运输多少数据，单位bit） 频率（运输的次数，单位Mhz） 公板显卡：显卡研发厂家英伟达或AMD官方售卖的显卡（稳定）
收敛一致性可能解释不了深度学习中的泛化现象推荐理由：为了探究深度学习泛化能力背后的原理，学术界提出了泛化边界的概念，然后尝试用「收敛一致性」理论推导、设计出了各种各样的泛化边界描述方法，似乎已经取得了不少成果。但这篇论文中作者们通过大量实验发现，虽然其中的许多泛化边界从数值角度看
韩国蔚山国立科技大学与美国田纳西大学、橡树岭国家实验室的研究团队合作开发出一种新技术，成功优化了专门用于6G通信的太赫兹（THz）纳米谐振器，将太赫兹电磁波放大3万倍以上。这一突破有望为6G通信频率的商业化带来变革。相关论文发表于最新一期《纳米快报》杂志。研究示意图图片来源：《纳米快报》
4G改变生活，5G改变社会，未来的6G又会带给我们怎样的世界呢？在近日举行的“第五届数字中国建设峰会”的“5G应用与6G愿景”论坛上，爱立信中国首席技术官彭俊江表示，6G将成为连接虚拟和现实世界的桥梁，6G将引领人类进入“虚拟世界”和“现实世界”的“统一体”。连接虚拟和现实世界的
基于深度学习的图像压缩编码 自编码器 Ballé1 提出了一种基于变分自编码器的端到端图像压缩模型，采用结合边信息（side information）的超先验的方案。 模型如下图所示： Q 表示量化；AE 和 AD 分别表示算术编码和解码；卷积参数表示为层\times×长
对算力使用频繁波动，任务B无法获取充足的算力资源，导致任务B计算超时； 显存隔离：任务A和任务B共用共用一块GPU资源，按照程序设计，任务A使用8G显存，任务B使用6G显存，某一时刻，任务A图像占用10G显存，导致任务B运行失败，故障退出； 驱动故障：任务A和任务B共用一块GPU
通感一体化 . 点击下载《6G：无线通信新征程》 了解详情 . 精彩导读 在5G的基础上，6G将跨越人联、物联，迈向万物智联，把智能带给每个人、每个家庭、每个企业，引领新一波创业浪潮。 本文将从整体上阐述6G愿景，探索6G的关键能力，新用例
文章目录 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念）1、概念2、相关应用场景3、简介4
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翻译仅为学习，欢迎转载。【题目】Deep Residual Shrinkage Networks for Fault Diagnosis【翻译】基于深度残差收缩网络的故障诊断Abstract (摘要)1598845097790066743.png【翻译】本文提出了一种新的深度学习
初读：2021年1月5日至2021年1月14日啃书进度会在目录中标出来。本次目标是完成第三章 3.4节用MindSpore实现简单神经网络（P31-P34）终于到了实战的部分了。先是一段LeNet的简介：LeNet主要用来进行手写字符的识别与分类，并在美国的银行中投入使用，LeN
封装了大部分的底层操作，支持GPU加速，并为用户提供了各种语言的接口，以方便用户使用。随着这些框架的不断发展和优化，文档越来越详细、清晰，显存优化越来越好，接口支持的语言也越来越多。因此现在利用深度学习框架提供的接口，我们可以像搭积木一样灵活地搭建我们想要的网络，然后训练网络得到结果，这也大大加快了算法的产出。
目标：掌握小样本学习、Transformer等前沿方法和基本思想，了解小样本学习、Transformer等在实际场景下的应用。 八、实验实操之实操环境搭建 硬件准备：GPU显存11GB以上 软件准备：Linux操作系统（Ubuntu16.04以上），显卡驱动安装（512.54），CUDA Toolkit（10.1）和cuDNN加速库（7
常容易上手，积累的用户也很多；缺点是安装比较麻烦，会涉及各种环境依赖，另外要想灵活应用的话对新手而言还是比较困难的，而且该框架本身比较占用显存。TensorFlow是目前应用最为广泛的深度学习框架，TensorFlow的优点在于丰富的接口以及Google的强大技术支持，从开源以来
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