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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
这些学习过程中获得的信息对诸如文字，图像和声音等数据的解释有很大的帮助。它的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力，能够识别文字、图像和声音等数据。 深度学习是一个复杂的机器学习算法，在语音和图像识别方面取得的效果，远远超过先前相关技术。 深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器
搭建起来的一样，稍有不同的是，在神经网络中层的类型更多样，而且层与层之间的联系复杂多变。深度学习中的深度主要就是来描述神经网络中层的数量，目前神经网络可以达到成百上千层，整个网络的参数量从万到亿不等，所以深度学习并不是非常深奥的概念，其本质上就是神经网络。神经网络并不是最近几年才
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到
计算机视觉香港中文大学的多媒体实验室是最早应用深度学习进行计算机视觉研究的华人团队。在世界级人工智能竞赛LFW（大规模人脸识别竞赛）上，该实验室曾力压FaceBook夺得冠军，使得人工智能在该领域的识别能力首次超越真人。语音识别微软研究人员通过与hinton合作，首先将RBM和DBN引入到
另一种是在深度概率模型中使用的方法，它不是将计算图的深度视为模型深度，而是将描述概念彼此如何关联的图的深度视为模型深度。在这种情况下，计算每个概念表示的计算流程图的深度 可能比概念本身的图更深。这是因为系统对较简单概念的理解在给出更复杂概念的信息后可以进一步精细化。
实地执行，所以当用户的代码出现缺陷（bug）的时候，可以通过这些信息轻松快捷地找到出错的代码，不会让用户在调试（Debug）的时候因为错误的指向或者异步和不透明的引擎浪费太多的时间。 PyTorch的代码相对于TensorFlow而言，更加简洁直观，同时对于TensorFlow高
深度学习是机器学习的一种，而机器学习是实现人工智能的必经路径。深度学习的概念源于人工神经网络的研究，含多个隐藏层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征，以发现数据的分布式特征表示。研究深度学习的动机在于建立模拟人脑进行分析学
为什么要特别使用 −v(t) 和粘性阻力呢？部分原因是因为 −v(t) 在数学上的便利——速度的整数幂很容易处理。然而，其他物理系统具有基于速度的其他整数幂的其他类型的阻力。例如，颗粒通过空气时会受到正比于速度平方的湍流阻力，而颗粒沿着地面移动时会受到恒定大小的摩擦力。这些选择都不合适
Network）的扩展和应用为基础，这次浪潮的出现标志着深度学习时代的来临。这一阶段的研究主要集中在如何提高深度神经网络的性能和泛化能力上。SVM作为一种经典的机器学习算法，在分类问题上表现出了良好的性能。随着深度学习的不断发展，其应用领域也在不断扩大。深度学习已经成为了许多领域的重要工具，例如自然语言处理、计算机视
遇到任何网络分区故障的时候，仍然能够对外提供满足一致性和可用性的服务 CAP定理 一个分布式系统不可能同时满足一致性，可用性和分区容错性这三个基本需求，最多只能同时满足其中的2个。 CP CP指的是在分布式部署中,抛弃一定的可用性,保证数据的最终一致性 例如在分布式系统中
在本节中，我们将简要地讨论深度神经网络 (DNN)，以及它们最近的改进和突破。神经网络的功能与人脑相似。它们主要由神经元和连接组成。当我们说深度神经网络时，我们可以假设有相当多的隐藏层，可以用来从输入中提取特征和计算复杂的函数。Bengio(2009) 解释了深度结构的神经网络，如卷积神经网络
L2惩罚法也是一个经典的正则化方法。 它是在原有损失函数的基础上，在构造一个新的损失函数。（带有惩罚项 是一个超参数）模型集成（model ensemble)可以提供模型的预测准确度，思想就是， 先训练大量结构不同的模型，通过平均、或投票方式综合所有模型的结构，得到最终预测。在实际中，有较大限制，原因很简单，
经网络的基础知识，然后我们已经将深度学习介绍为一种特殊的超级网络：层数的增加和网络的复杂性被称为深度学习，类似于类固醇(steroids)上的常规网络。为什么这种复杂性是一个优势？知识在各个层间流动。就像人类学习，一个逐步学习的过程。第一层专注于学习更具体的概念，而更深的层将使用
Gated Recurrent Unit – GRU 是 LSTM 的一个变体。他保留了 LSTM 划重点，遗忘不重要信息的特点，在long-term 传播的时候也不会被丢失。
1.2 深度学习框架目前大部分深度学习框架都已开源，不仅提供了多种多样的接口和不同语言的API，而且拥有详细的文档和活跃的社区，因此设计网络更加灵活和高效。另外，几乎所有的深度学习框架都支持利用GPU训练模型，甚至在单机多卡和分布式训练方面都有很好的支持，因此训练模型的时间也大大
深度学习是实现机器学习的一种技术。早期机器学习研究者中还开发了一种叫人工神经网络的算法，但是发明之后数十年都默默无闻。神经网络是受人类大脑的启发而来的：神经元之间的相互连接关系。但是，人类大脑中的神经元可以与特定范围内的任意神经元连接，而人工神经网络中数据传播要经历不同的层，传播
律文件、提供医疗建议的计算机。”四十年来，我第一次对人工智能的发展感到乐观“缩放”的论点存在严重的漏洞。首先，我们的度量方式并没有考虑到迫切需要解决的问题，即真正的理解。业内人士早就知道，人工智能研究中最大的问题之一是我们用来评估人工智能系统的测试基准。著名的图灵测试旨在判断机器
深度神经网络：深度学习的模型有很多，目前开发者最常用的深度学习模型与架构包括卷积神经网络 (CNN)、深度置信网络 (DBN)、受限玻尔兹曼机 (RBM)、递归神经网络 (RNN & LSTM & GRU)、递归张量神经网络 (RNTN)、自动编码器 (AutoEncoder)、生成对抗网络
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
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