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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
2.11 池化面计算在卷积神经网络中，下采样过程又称为池化过程。相应地，平均下采样和最大下采样又分别称为平均池化和最大池化。池化面的输入既可以是卷积面，也可以是池化面。如果输入的是卷积面C，并对其进行块大小为λ×τ的不重叠下采样，那么平均池化面和最大池化面的计算过程可分别表示为图2
“胶囊”方法），这种高度平行化，就可能失去。总结 其实深度学习 只需要理解两句话： 1. 深度学习可以让计算机通过简单的概念构建复杂的概念。 2. 深度学习是机器学习的一种， 能使计算机系统从经验和数据中得到提高的技术。
度而非计算图的深度记为一种模型的深度。值得注意的是，后者用来计算表示的计算图可能比概念图要深得多。鉴于这两种观点的共存，一般在一个模型有多深才算作“深度”模型上并没有达成共识。不过一般深度学习指的是比传统的机器学习需要更多的计算步骤或者概念学习的模型。 绝大多数的深度学习模型是以人工神经网络（Artificial
不断发展和进步，深度学习逐渐被应用于企业界，并取得了显著的成功和商业价值。从2012年开始，深度学习在企业界的应用开始加速发展。许多大型科技公司开始将深度学习应用于语音识别、图像分类、自然语言处理等领域，并取得了突破性的进展。这些成功的应用案例进一步推动了深度学习在企业界的发展，
学习的典型应用场景： 1. 计算机视觉 计算机视觉任务通常需要大量的标注数据来训练深度学习模型。通过迁移学习，研究人员和开发者可以使用在大规模数据集上训练的预训练模型（如ResNet、VGG、Inception等），然后对其进行微调，应用于特定的计算机视觉任务，如人脸识别、目标检测、医学影像分析等。
第2章TensorFlow深度学习框架构建方法与图像分类的实现Google公司不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习领域也有很好的实践和积累，其内部使用的深度学习框架TensorFlow使深度学习爱好者的学习门槛越来越低。TensorFlow作为一个用于机器智能的开源
2.4 MNIST数据集MNIST是一个包含60 000个0～9这十个数字的28×28像素灰度图像的数据集。MNIST也包括10 000个测试集图像。数据集包含以下四个文件：train-images-idx3-ubyte.gz：训练集图像（9 912 422字节），见http://yann
LineAcc（评价直线的保直度），以及ShapeAcc(评价人脸校正的准确度)。简单说来，LineAcc计算的是已标注的线段在校正后图像上的像素点的平均夹角，夹角越小，直线越直。而ShapeAcc则是计算校正前后人脸上每个关键点与中心点形成的线段的夹角，夹角越小，人脸效果越接近Ground T
为众所周知的“深度学习’’。这个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。全面地讲述深度学习的历史超出了本书的范围。然而，一些基本的背景对理解深度学习是有用的。一般来说，目前为止深度学习已经经历了三次发展浪潮：20世纪40年代到60年代深度学习的雏形出现在控
深度学习是支撑人工智能发展的核心技术，云服务则是深度学习的主要业务模式之一。OMAI深度学习平台（以下简称OMAI平台）即是在上述前提下诞生的平台软件。OMAI深度学习平台是具备深度学习算法开发、模型训练、推理服务等能力的一站式平台软件。OMAI平台以支持高性能计算技术和大规模分
4），P100（2015）计算NVIDIA Tesla系列GPU的计算能力。] 图6. a）生成的全球数据，b）保存在蛋白质数据库中的结构数量，c）保存在Pub-Chem中的化合物数量，以及d）用于科学计算的GPU计算能力（GPU计算功率数据点 （2010年）
是雨水的群组，而我们所说的云计算是计算机与互联网汇集起来的群组而已。这不是一个普通的计算机，是一个超级计算机，可以进行运算的计算机。它将一个又一个的电脑与服务器连接在一起，形成一个云组，而再通过云计算超级强大的运算能力获得信息。而云计算也不仅仅是云计算这一种，还有云存储，以及云物
CCE集群部署计算节点：同一时刻，同一项目，同一集群，同一命名空间下，只能有一个“部署中”的计算节点。 IEF边缘节点部署计算节点：纳管节点只负责运行TICS的计算节点服务；每个纳管节点，只能运行一个计算节点。 IEF上部署的计算节点不支持创建ModelArts和DWS类型类型的连接器。
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谭婧等的方法总体上来说是一种监督型的训练方法，因此需要一个带有Ground Truth信息的数据集。然而以前从来没有广角畸变校正的标准数据集，因此作者用5个超广角的拍照手机，在各种场景下进行采集，制作了一个超过5000张图像的数据集，每张图像的人像分布在1到6人之间。由于有这几个
所有对世界影响最大的方法(包括深度学习)。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动学习的算法。举个例子，假设要构建一个识别猫的程序。传统上如果我们想让计算机进行识别，需要输入一串指令，例如猫长着毛茸茸的毛、顶着一对三角形的的耳朵等，然后计算机根据这些指令执行下去。但是如果
但这一过程很慢。 •计算能力：深度神经网络(DNN)需要高度先进的计算机基础设施，通常是具有大量图形处理单元(GPU)的高性能计算(HPC)系统，这些系统尤其擅长深度学习所需的计算类型。在过去，这种水平的硬件对于大多数组织来说成本费用太高。然而，基于云计算的机器学习服务的增长意
比较好的指导，但实际的计算过程中还会遇到各种各样的问题。这个时候一是要靠经验，二是也希望会有越来越多的数学理论来支持深度学习的系统分析。还有就是，我们在做计算的时候都知道有一个天然的矛盾，就是计算量和精度的问题。计算量大就会让精度提高，但是有时候过大的计算量又是我们承受不了的，所
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