检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
检测到您已登录华为云国际站账号，为了您更好的体验，建议您访问国际站服务网站 https://www.huaweicloud.com/intl/zh-cn
不再显示此消息
研究人员进行了一项“深度学习算力”的研究，发现训练模型的进步取决于算力的大幅提高，具体来说，计算能力提高10倍相当于三年的算法改进，那么深度学习的发展仅仅是需要研究算法了吗，研究算法才是程序员的出路吗？
来最广泛的研究领域之一。其中很大一部分是由自然语言处理任务的进展所推动，该领域的重点是让计算机读懂人的工作。这个领域的机器翻译和问题回答两个热门的任务已经取得了一些进展。当前需要处理序列数据的核心人物包括：语言建模、序列到序列转换、问答等 深度学习模型那么多，科学研究选哪个？序
图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不
阶段 图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。始于 数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程
本文转载自机器之心。相关研究 在过去的几年中，有许多关于深度学习的综述论文。他们以很好的方式描述了 DL 方法、方法论以及它们的应用和未来研究方向。这里，我们简要介绍一些关于深度学习的优秀综述论文。Young 等人（2017）讨论了 DL 模型和架构，主要用于自然语言处理（NLP）。他们在不同的
本身是手段"机器学习成为一种支持和服务技术。如何基于机器学习对复杂多样的数据进行深层次的分析，更高效地利用信息成为当前大数据环境下机器学习研究的主要方向。所以，机器学习越来越朝着智能数据分析的方向发展，并已成为智能数据分析技术的一个重要源泉。另外，在大数据时代，随着数据产生速度的
之前的方法能够解决大多数的深度学习问题，但是偶尔会求助到更高级的深度学习方法，特别是生成模型和强化学习。不过这些方法通常需要更复杂的实现，可能需要问题的特定属性才能有用，例如强化学习对优秀环境模型/模拟器要求比较高。生成性建模有两个基本目标。首先，从高维数据分布（如自然图
们非常适合处理必须考虑事先输入的任务(比如时间序列数据)。递归神经网络(RNN)非常适合处理文本、语音、视频等时间序列数据样本。注意力在深度学习中可以大致理解为对于某一个向量关注的程度如何，这个向量可能表示的是图像中的某一局部区域或是句子中的某个词，使用注意力向量来估计关注的部分
关系网、道路交通网、信息互联网等等。相比于传统的图模型，图网络最大的优势在于它不只可以对一个节点进行语义表示。 可以把图神经网络看做将深度学习技术应用到符号表示的图数据上，或者说是从非结构化数据扩展到了结构化数据。应用特点：数据具有固有的图形结构特点，能够在图结构上学习到一些函数，无论是某些顶点，还是全局都可以。
图像识别的发展经历了三个阶段：文字识别、数字图像处理与识别、物体识别。文字识别的研究是从 1950年开始的，一般是识别字母、数字和符号，从印刷文字识别到手写文字识别， 应用非常广泛。数字图像处理和识别的研究开始于1965年。数字图像与模拟图像相比具有存储，传输方便可压缩、传输过程中不
本文对目前深度学习中的图像数据增广方法进行研究综述，梳理了目前深度学习领域为缓解模型过拟合问题而提出的各类数据增广方法，按照方法本质原理的不同，将其分为单数据变形、多数据混合、学习数据分布和学习增广策略等4类方法，并以图像数据为主要研究对象，对各类算法进一步按照核心思想进行细分，
其实自从2018年三大佬靠深度学习拿了图灵奖之后，基本宣告深度学习容易解决的问题做的差不多了，这两年这个领域没有太大的突破。时至今日，深度学习领域有哪些值得追踪的前沿研究？
深度学习目前主要有哪些研究方向?研究生想选择深度学习方向，也对这方面有了一些了解，但是还是不能把握里面隐含的脉络，有人说现在深度学习呈现出过度的繁荣，真的是这样吗
昨天我的表妹（研一）问我深度学习目前主要有哪些研究方向，哪个方向比较容易？然后她学比较容易的那个，方便毕业，就想问问大佬们，有什么建议
异步事件信息处理、网络自组织学习等能力。SNN 的研究属于交叉学科，将深入融合脑科学和计算机科学，因此对其研究 也可以主要分为两大类：一类是以更好的理解生物系统为最终目的；另一类是以追求卓越计算性能为优化目标。本文首先 对当前这两大类 SNN 的研究进展、研究特点等进行分析，重点介绍基于 Spike
下：深度学习通常被描述为一个实验驱动的领域，并且不断被指责缺乏相应的理论基础。这个问题已被目前大量尚未整理好的文献部分地解决。本文回顾和整理了深度学习理论的最新进展。这些理论文献被分为六类：(1)分析深度学习泛化的复杂性和能力的方法；(2)用于建模随机梯度下降及其变量的随机微分方
有数据进行总结和比较，采用私有数据的目的是测试各类方法在全新场景下的泛化性能。这篇论文能够为研究深度立体匹配的研究人员提供详细的参考资料，同时，作者在最后一节提到的7种未来发展方向对于研究深度立体匹配具有很好的思考价值，值得细细品读。转自AI科技评论，https://www.leiphone
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、区别于浅层学习5、典型模型案例6、深度学习是如何进行训练的自下上升的非监督学习自顶向下的监督学习 深度学习 - 深度学习 （人工神经网络的研究的概念） 1、概念
一个比较流行的方法是序列到序列的转换，即将一个序列转换为另一个序列。此方法一般机器翻译常用，通常依赖于具有编码器-解码器结构的神经网络模型，其中编码器神经网络接收输入序列并学习提取重要特征，然后解码器神经网络使用该特征来产生目标输出。该范式已经用于生物学和能源预测，其中在
近些年深度学习范式的发展使引起了学术界和工业界对基于深度学习的无线通信技术的研究，研究结果证实了深度学习技术可以提高无线通信系统的性能，并有潜力应用在物理层进行干扰调整、信道估计和信号检测、信号处理等方面。2 深度学习范式深度学习的概念源于人工神经网络（ANN）的研究，由Hin
长按/截图保存，微信识别二维码
或者关注公众号“华为云”
