電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）深度學(xué)習(xí)框架是一種底層開發(fā)工具，是集深度學(xué)習(xí)核心訓(xùn)練和推理框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開發(fā)套件、豐富的工具組件于一體的平臺(tái)。 ? 有了深度學(xué)習(xí)框架，工程師在工作時(shí)調(diào)
2022-06-07 00:01:00
3415 一個(gè)非常有意思且非常重要的副產(chǎn)物。另一個(gè)是深度學(xué)習(xí)框架的可觸碰深度，這點(diǎn)直接關(guān)系到深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的發(fā)展未來和用戶的自由度。
2016-11-26 10:00:392315 現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域最熱門的方向仍舊是深度學(xué)習(xí)。相應(yīng)地，深度學(xué)習(xí)框架也處于飛速變革之中。現(xiàn)在最流行的框架，除Theano外，5年前都不存在。
2018-10-15 11:50:178557 據(jù)官方消息，清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系圖形實(shí)驗(yàn)室宣布開源一個(gè)全新的深度學(xué)習(xí)框架：Jittor，中文名計(jì)圖。 Jittor 是一個(gè)采用元算子表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元、完全基于動(dòng)態(tài)編譯（Just-in-Time
2020-11-25 11:08:372782 深度學(xué)習(xí)這幾年特別火，就像5年前的大數(shù)據(jù)一樣，不過深度學(xué)習(xí)其主要還是屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇領(lǐng)域內(nèi)，所以這篇文章里面我們來嘮一嘮機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的算法流程區(qū)別。
2023-09-06 12:48:401181 
3月25日下午，曠視科技舉辦線上發(fā)布會(huì)，宣布開源新一代AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++的核心深度學(xué)習(xí)框架曠視天元（MegEngine）
2020-03-26 09:15:383482 近日，國(guó)產(chǎn)深度學(xué)習(xí)框架OneFlow發(fā)布了人工智能方向深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的DLPerf測(cè)評(píng)報(bào)告，填補(bǔ)了業(yè)內(nèi)針對(duì)深度學(xué)習(xí)框架測(cè)評(píng)的空白。 報(bào)告數(shù)據(jù)顯示，OneFlow
2020-12-17 09:31:503887 的一種仿生模擬。深度學(xué)習(xí)在一些應(yīng)用的突破從一個(gè)側(cè)面展示了腦機(jī)理的研究對(duì)于智能技術(shù)發(fā)展的重要性。智能的本質(zhì)來源于腦的工作機(jī)理，我們對(duì)于腦不斷的認(rèn)識(shí)、不斷的理解，應(yīng)用到我們的計(jì)算技術(shù)中，這就是腦啟發(fā)計(jì)算
2017-03-22 17:16:00
學(xué)習(xí)了三個(gè)月的SARADC資料分享
2021-06-22 08:03:43
21小時(shí)上手深度學(xué)習(xí)2-開源項(xiàng)目之繪畫
2019-05-20 12:31:34
TensorFlow&TensorFlow-GPU：深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow&TensorFlow-GPU的簡(jiǎn)介、安裝、使用方法詳細(xì)攻略
2018-12-25 17:21:10
CPU優(yōu)化深度學(xué)習(xí)框架和函數(shù)庫(kù)機(jī)器學(xué)***器
2021-02-22 06:01:02
一：深度學(xué)習(xí)DeepLearning實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)：1 月 15日— 1 月18 日二：深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)核心技術(shù)實(shí)戰(zhàn)時(shí)間地點(diǎn)： 1 月 27 日— 1 月30 日(第一天報(bào)到 授課三天；提前環(huán)境部署 電腦
2021-01-09 17:01:54
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示?；逎y懂的概念，略微有些難以
2018-07-04 16:07:53
（包括振動(dòng)，圖像，時(shí)間序列和結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)）的普遍適用性。它還揭示了深度學(xué)習(xí)為主要PHM子字段提供了萬能的框架：故障
2021-07-12 06:46:47
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
的同一神經(jīng)元的循環(huán)連接（與前一層的連接除外）。因此，深度學(xué)習(xí)可以被定義為以下四個(gè)基本網(wǎng)絡(luò)框架中具有大量參數(shù)和層數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：無監(jiān)督預(yù)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在這篇文章中，我主要討論三個(gè)
2019-03-07 20:17:28
個(gè)人認(rèn)為，對(duì)DSP的學(xué)習(xí)，主要有三個(gè)方面：1）芯片的外設(shè)的使用，同時(shí)學(xué)習(xí)軟件開發(fā)環(huán)境；2）DSP的內(nèi)核結(jié)構(gòu)與匯編指令；3）DSP算法的移植和優(yōu)化工作。 第一部分：芯片的使用 學(xué)習(xí)哪些內(nèi)容：芯片
2019-02-28 14:53:31
就能實(shí)現(xiàn)！還請(qǐng)關(guān)注我后面的日記。實(shí)際上我也是剛剛有時(shí)間學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)，我是個(gè)純初學(xué)者，但面對(duì)深度學(xué)習(xí)里的各種復(fù)雜理論和公式推導(dǎo)，自己實(shí)現(xiàn)個(gè)小功能會(huì)更快了解入門，因此我會(huì)從現(xiàn)有深度學(xué)習(xí)框架
2018-06-04 22:32:12
，TIDL TIOVX Node 調(diào)用TIDL 的深度學(xué)習(xí)加速庫(kù)進(jìn)行感知，并將結(jié)果進(jìn)行輸出。 圖4. TIDL Runtime如圖5所示，是TIDL的軟件框架。在TIDL上，深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用開發(fā)主要分為
2022-11-03 06:53:11
當(dāng)Spark遇上TensorFlow分布式深度學(xué)習(xí)框架原理和實(shí)踐
2019-09-09 08:46:51
stm32 三個(gè)文件夾學(xué)習(xí)小結(jié)，包括自己對(duì)寄存器，時(shí)鐘，簡(jiǎn)單的編程思想的理解?？赡苣阕约嚎催^了三個(gè)文件夾，再看看這個(gè)東西，會(huì)有一點(diǎn)幫助。半年前寫的，高手勿噴。不好意思剛才忘記添加附件了。。。
2013-09-01 14:54:43
近幾年各種深度學(xué)習(xí)框架涌現(xiàn)，大家可能很難從眾多的深度學(xué)習(xí)框架中選擇一個(gè)合適的框架進(jìn)行學(xué)習(xí)。對(duì)于深度學(xué)習(xí)的初學(xué)者，或者覺得Tensorflow,Caffe等框架學(xué)習(xí)困難難以上手的人，可以考慮學(xué)習(xí)
2018-07-17 11:40:31
DL：主流深度學(xué)習(xí)框架多個(gè)方向PK比較
2018-12-26 11:10:18
深度學(xué)習(xí)是什么意思
2020-11-11 06:58:03
上述分類之外，還被用于多項(xiàng)任務(wù)（下面顯示了四個(gè)示例）。在 FPGA 上進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的好處我們已經(jīng)提到，許多服務(wù)和技術(shù)都使用深度學(xué)習(xí)，而 GPU 大量用于這些計(jì)算。這是因?yàn)榫仃嚦朔ㄗ鳛?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)中的主要
2023-02-17 16:56:59
的最佳運(yùn)行時(shí)資源，以同時(shí)最大化整體推斷準(zhǔn)確率，最小化所有并行應(yīng)用程序的總體處理延遲。據(jù)我們所知，NestDNN 是第一個(gè)支持資源感知的多重租賃設(shè)備端深度學(xué)習(xí)移動(dòng)視覺系統(tǒng)的框架。它為克服現(xiàn)有方法的局限性
2018-10-31 16:32:24
在RK3399開發(fā)板上如何去實(shí)現(xiàn)一種人工智能深度學(xué)習(xí)框架呢？
2022-03-07 07:00:05
ABSTRACT1.基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)的研究方法進(jìn)行結(jié)構(gòu)化和全面的概述2.回顧這些方法在各個(gè)領(lǐng)域這個(gè)中的應(yīng)用情況，并評(píng)估他們的有效性。3.根據(jù)基本假設(shè)和采用的方法將最先進(jìn)的深度異常檢測(cè)技術(shù)分為
2021-07-12 06:36:22
異常檢測(cè)的深度學(xué)習(xí)研究綜述原文：arXiv:1901.03407摘要異常檢測(cè)是一個(gè)重要的問題，在不同的研究領(lǐng)域和應(yīng)用領(lǐng)域都得到了很好的研究。本文的研究目的有兩個(gè)：首先，我們對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的異常檢測(cè)
2021-07-12 07:10:19
嵌入式學(xué)習(xí)步驟主要分為三個(gè)階段
2021-01-13 06:42:50
[嵌入式系統(tǒng)無疑是當(dāng)前國(guó)內(nèi)最熱門的技術(shù)之一，但是該如何來學(xué)好嵌入式系統(tǒng)？好的學(xué)習(xí)方法是前提，但正確的學(xué)習(xí)步驟依然不可缺少，分享一下比較主流的嵌入式學(xué)習(xí)步驟，對(duì)不知該從哪里開始學(xué)習(xí)和入手的朋友都會(huì)有一定的幫助，可以為你指點(diǎn)迷經(jīng)。嵌入式學(xué)習(xí)步驟主要分為三個(gè)階段
2021-01-14 07:25:13
與基于CNN的網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行遷移性能的對(duì)比。培訓(xùn)專家培訓(xùn)專家來自中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所、清華大學(xué)、北京理工大學(xué)等科研機(jī)構(gòu)和大學(xué)的高級(jí)專家，擁有豐富的科研及工程技術(shù)經(jīng)驗(yàn)，長(zhǎng)期從事人工智能芯片、FPGA、深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域的教學(xué)與研究工作。審核編輯：符乾江
2022-04-28 18:56:07
項(xiàng)目組基于深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)了視頻風(fēng)格化和人像摳圖的功能，但這是在PC/服務(wù)端上跑的，現(xiàn)在需要移植到移動(dòng)端，因此需要一個(gè)移動(dòng)端的深度學(xué)習(xí)的計(jì)算框架。 同類型的庫(kù) caffe-Android-lib 目前
2017-09-28 20:02:26
0 界聲譽(yù)卓著。在此前接受CSDN采訪時(shí)，楊強(qiáng)介紹了他目前的主要工作致力于一個(gè)將深度學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和遷移學(xué)習(xí)有機(jī)結(jié)合的Reinforcement Transfer Learning（RTL）體系的研究。那么，這個(gè)技術(shù)框架對(duì)工業(yè)界的實(shí)際應(yīng)用有什么用的實(shí)際意義？在本文中，CSDN結(jié)合楊強(qiáng)的另外一個(gè)身份國(guó)內(nèi)人工智能創(chuàng)業(yè)
2017-10-09 18:23:180 深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長(zhǎng)。當(dāng)數(shù)據(jù)很少時(shí)，深度學(xué)習(xí)算法的性能并不好。這是因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)來完美地理解它。另一方面，在這種情況下，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法使用制定的規(guī)則，性能會(huì)比較好。
2017-10-27 16:50:181720 
我們對(duì)23種用于數(shù)據(jù)科學(xué)的開源深度學(xué)習(xí)庫(kù)作了排名。這番排名基于權(quán)重一樣大小的三個(gè)指標(biāo)：Github上的活動(dòng)、Stack Overflow上的活動(dòng)以及谷歌搜索結(jié)果。下面是23種用于數(shù)據(jù)科學(xué)的開源深度
2017-11-15 11:35:13710 開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。那么如何決定哪個(gè)開源框架最適合你呢？本文試圖通過對(duì)比深度學(xué)習(xí)各大框架的優(yōu)缺點(diǎn)，從而為各位讀者提供
2017-11-15 19:04:0822198 
不斷給人以驚喜。在這一年多時(shí)間，TensorFlow已從初入深度學(xué)習(xí)框架大戰(zhàn)的新星，成為了幾近壟斷的行業(yè)事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)。本文節(jié)選自《TensorFlow實(shí)戰(zhàn)》第二章。 主流深度學(xué)習(xí)框架對(duì)比 深度學(xué)習(xí)研究
2017-11-16 11:52:014287 
總體來講keras這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架真的很“簡(jiǎn)易”，它體現(xiàn)在可參考的文檔寫的比較詳細(xì)，不像caffe，裝完以后都得靠技術(shù)博客，keras有它自己的官方文檔（不過是英文的），這給初學(xué)者提供了很大的學(xué)習(xí)空間。
2017-12-15 08:22:044391 深度學(xué)習(xí)正以迅雷不及掩耳之勢(shì)發(fā)展著，近幾年各種不同的深度學(xué)習(xí)框架也如雨后春筍般紛紛出現(xiàn)，在大廠的支持下這些框架在深度學(xué)習(xí)的舞臺(tái)上華麗登場(chǎng)各顯神通。
2018-01-05 15:12:588403 
1月17日，院友袁進(jìn)輝博士回到微軟亞洲研究院做了題為《打造最強(qiáng)深度學(xué)習(xí)引擎》的報(bào)告，分享了深度學(xué)習(xí)框架方面的技術(shù)進(jìn)展。
2018-01-25 09:23:454492 
深度學(xué)習(xí)框架是幫助使用者進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的工具，它的出現(xiàn)降低了深度學(xué)習(xí)入門的門檻，你不需要從復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始編代碼，就可以根據(jù)需要使用現(xiàn)有的模型。 做個(gè)比喻，一套深度學(xué)習(xí)框架就像是一套積木，各個(gè)組件就是某個(gè)模型或算法的一部分，使用者可以自己設(shè)計(jì)和組裝符合相關(guān)數(shù)據(jù)集需求的積木。
2018-02-13 03:43:002899 
幾乎所有深度學(xué)習(xí)的研究者都在使用GPU，但是對(duì)比深度學(xué)習(xí)硬鑒方案，ASIC、FPGA、GPU三種究竟哪款更被看好？主要是認(rèn)清對(duì)深度學(xué)習(xí)硬件平臺(tái)的要求。
2018-02-02 15:21:4010206 
Caffe是一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架，具有表達(dá)力強(qiáng)、速度快和模塊化的思想，由伯克利視覺學(xué)習(xí)中心（BVLC）和社區(qū)貢獻(xiàn)
2018-04-29 16:23:003953 
4月6日消息（美國(guó)硅谷當(dāng)?shù)貢r(shí)間4月5日）今日，在2016年GPU全球技術(shù)大會(huì)（GTC16）上，浪潮開源發(fā)布深度學(xué)習(xí)計(jì)算框架Caffe-MPI。同時(shí)，浪潮還表示將設(shè)立深度學(xué)習(xí)計(jì)劃，具體從硬件設(shè)施、系統(tǒng)優(yōu)化與并行框架三方面入手。
2018-05-18 18:03:001432 在這篇文章中，我想向大家介紹推動(dòng)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個(gè)主力框架。這些框架使數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師更容易為復(fù)雜問題構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案，并執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。這只是眾多開源框架中的一小部分，由不同的科技巨頭支持，并相互推動(dòng)更快創(chuàng)新。
2018-05-04 10:30:003747 
在本文中文小編將為大家詳細(xì)介紹16種GitHub中最受歡迎的深度學(xué)習(xí)開源平臺(tái)和開源庫(kù)，除此之外，還有些比較不錯(cuò)的平臺(tái)和框架雖然沒有進(jìn)入榜單，文小編也列了出來，供大家參考。
2018-05-10 12:13:001443 
MACE，是指小米公司自研的移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架Mobile AI Compute Engine。2017年12月，這一深度學(xué)習(xí)框架就在小米公司內(nèi)部正式發(fā)布了。
2018-07-26 14:06:463502 MACE，是指小米公司自研的移動(dòng)端深度學(xué)習(xí)框架Mobile AI Compute Engine。2017年12月，這一深度學(xué)習(xí)框架就在小米公司內(nèi)部正式發(fā)布了。
2018-07-26 14:06:464715 本深度學(xué)習(xí)是什么？了解深度學(xué)習(xí)難嗎?讓你快速了解深度學(xué)習(xí)的視頻講解本文檔視頻讓你4分鐘快速了解深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工智能的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征表示。
2018-08-23 14:36:1616 開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。
2018-09-21 17:02:536364 該視頻概述了Apache Spark *的BigDL分布式深度學(xué)習(xí)框架。
2018-10-30 06:41:002947 對(duì)于難以與BAT研發(fā)能力比肩的眾多互聯(lián)網(wǎng)公司而言，工業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)框架XDL及內(nèi)置算法方案的開源，將助力各大公司的技術(shù)升級(jí)，大大提升廣告/推薦/搜索場(chǎng)景的精準(zhǔn)性，縮短技術(shù)迭代周期。
2018-11-29 09:29:403554 Uber上個(gè)月加入了Linux基金會(huì)，并加入了AT&T和諾基亞等其他科技公司的行列，支持LF深度學(xué)習(xí)基金會(huì)的開源項(xiàng)目。LF深度學(xué)習(xí)基金會(huì)成立于3月，旨在支持針對(duì)深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的開源項(xiàng)目，是Linux基金會(huì)的一部分。
2018-12-19 15:50:544883 Lingvo 是一個(gè) Tensorflow 框架，為協(xié)作式深度學(xué)習(xí)研究提供了一個(gè)完整的解決方案，特別側(cè)重于 sequence-to-sequence 模型。Lingvo 模型由靈活且易于擴(kuò)展的模塊化
2019-02-27 09:28:5010988 
開源的深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟，而現(xiàn)在有許多框架具備為個(gè)性化方案提供先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的能力。
2019-07-08 10:31:302057 
據(jù)MONOist網(wǎng)站報(bào)道，12月5日，PFN宣布今后將不再進(jìn)行深度學(xué)習(xí)開源框架Chainer的重大升級(jí)，只對(duì)其進(jìn)行修復(fù)和維護(hù)工作，今后的研究方向?qū)⑥D(zhuǎn)向。
2019-12-06 11:05:392525 FAIR一直是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域研究和開源框架的定期貢獻(xiàn)者。從PyTorch到ONNX, FAIR團(tuán)隊(duì)為實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的簡(jiǎn)化做出了不可思議的貢獻(xiàn)。
2020-03-13 15:23:051503 3月25日下午，曠視科技舉辦線上發(fā)布會(huì)，宣布開源新一代AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain++的核心深度學(xué)習(xí)框架曠視天元（MegEngine）。
2020-03-25 16:56:202228 3月25日下午，中國(guó)人工智能領(lǐng)軍企業(yè)曠視科技舉辦線上發(fā)布會(huì)，正式宣布開源新一代AI生產(chǎn)力平臺(tái)Brain＋＋的核心深度學(xué)習(xí)框架曠視天元（MegEngine），成為全球首個(gè)將底層框架開源的人工智能企業(yè)。
2020-03-26 11:50:063658 Brain++是曠視自主研發(fā)的端到端人工智能算法平臺(tái)，具備大規(guī)模算法研發(fā)能力。針對(duì)框架、算力和數(shù)據(jù)三個(gè)核心要素，曠視Brain++在總體架構(gòu)上分為三部分，包括深度學(xué)習(xí)框架MegEngine、深度學(xué)習(xí)
2020-03-26 15:24:272265 清華大學(xué)計(jì)算機(jī)系胡事民教授研究團(tuán)隊(duì)提出了一個(gè)全新的深度學(xué)習(xí)框架——計(jì)圖（Jittor）。Jittor是一個(gè)采用元算子表達(dá)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算單元、完全基于動(dòng)態(tài)編譯（Just-in-Time）的深度學(xué)習(xí)框架。
2020-03-26 15:50:296456 百度飛槳是自主研發(fā)、開源開放、功能最完備的產(chǎn)業(yè)級(jí)深度學(xué)習(xí)平臺(tái)，集深度學(xué)習(xí)核心框架、基礎(chǔ)模型庫(kù)、端到端開發(fā)套件、工具組件和服務(wù)平臺(tái)于一體，包含完整的開發(fā)、訓(xùn)練、推理的端到端深度學(xué)習(xí)AI模型開發(fā)工具鏈。
2020-05-29 14:59:402667 近年來，開發(fā)者社區(qū)中，「開源」成了新流行趨勢(shì)。
尤其是深度學(xué)習(xí)框架，自騰訊2017年將ncnn開源之后，各大AI實(shí)驗(yàn)室都「慷慨」的將自己的框架開源，以實(shí)現(xiàn)較為快速的創(chuàng)新。
2020-07-10 18:37:371116 微軟和谷歌一直在積極研究用于訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的新框架，并且在最近將各自的成果開源微軟的 PipeDream 和谷歌的 GPipe。 原則上看，他們都遵循了類似的原則來訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型。這兩個(gè)項(xiàng)目已在
2020-11-01 10:49:411696 
向往深度學(xué)習(xí)技術(shù)，可是深度學(xué)習(xí)框架太難學(xué)怎么辦？百度傾心打造飛槳框架高層 API，零基礎(chǔ)也能輕松上手深度學(xué)習(xí)，一起來看看吧？另：文末有福利，一定要看完呦~ 高層 API，What 深度學(xué)習(xí)
2020-12-02 17:52:522053 最近，天才黑客 George Hotz 開源了一個(gè)小型深度學(xué)習(xí)框架 tinygrad，兼具 PyTorch 和 micrograd 的功能。tinygrad 的代碼數(shù)量不到 1000 行，目前該項(xiàng)
2020-12-16 09:36:563883 回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-08 14:29:594257 回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變，我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-21 13:46:552477 深度學(xué)習(xí)技術(shù)在解決¨大面積缺失圖像修復(fù)”問題時(shí)具有重要作用并帶來了深遠(yuǎn)影響，文中在簡(jiǎn)要介紹傳統(tǒng)圖像修復(fù)方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的修復(fù)模型，主要包括模型分類、優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比、適用范圍和在常用數(shù)據(jù)集上的
2021-04-08 09:38:0020 三個(gè)基于WebRTC開源MCU框架的橫向對(duì)比
2021-12-05 10:06:107 導(dǎo)讀：近幾年隨著深度學(xué)習(xí)算法的發(fā)展，出現(xiàn)了許多深度學(xué)習(xí)框架。這些框架各有所長(zhǎng)，各具特色。常用的開源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK
2022-04-26 18:45:437252 Apache MXNet 是一個(gè)靈活且可擴(kuò)展的深度學(xué)習(xí)框架，支持多種深度學(xué)習(xí)模型、編程語言，并且有一個(gè)開發(fā)接口，因其易用性而受到高度重視。
2022-06-17 09:23:211693 PyTorch 是一種開源深度學(xué)習(xí)框架，以出色的靈活性和易用性著稱。這在一定程度上是因?yàn)榕c機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家所青睞的熱門 Python 高級(jí)編程語言兼容。
2022-07-29 10:26:553565 電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《bAIwatch、深度學(xué)習(xí)和沖浪開源硬件.zip》資料免費(fèi)下載
2022-12-06 14:12:060 在 AI 技術(shù)興起后，深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 和 TensorFlow 兩大陣營(yíng)似乎也爆發(fā)了類似的「戰(zhàn)爭(zhēng)」。這兩個(gè)陣營(yíng)背后都有大量的支持者，并且他們都有充足的理由來說明為什么他們所喜歡的框架是最好的。
2023-02-02 10:28:14825 深度學(xué)習(xí)(DL, Deep Learning)是機(jī)器學(xué)習(xí)(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個(gè)新的研究方向，它被引入機(jī)器學(xué)習(xí)使其更接近于最初的目標(biāo)——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。
2023-02-22 10:23:39297 
Tensorflow: 谷歌開源的向更加易用發(fā)展的主流學(xué)習(xí)框架
2023-03-15 10:17:25341 深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式，以預(yù)測(cè)組成圖像的對(duì)象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，或者是特定的CNN框架，如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計(jì)算機(jī)視覺的深度學(xué)習(xí)模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行，以減少計(jì)算時(shí)間。
2023-05-05 11:35:28729 PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開發(fā)的一種基于Lua編寫的Torch庫(kù)的Python實(shí)現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫(kù)，也是目前使用范圍和體驗(yàn)感最好的一款深度學(xué)習(xí)框架。
2023-05-08 14:20:58774 
。深度學(xué)習(xí)算法作為其中的重要組成部分，不僅可以為諸如人工智能、圖像識(shí)別以及自然語言處理等領(lǐng)域提供支持，同時(shí)也受到了越來越多的關(guān)注和研究。在本文中，我們將著重介紹深度學(xué)習(xí)算法，包括其是什么和有哪些種類。 一、什么是
2023-08-17 16:02:566007 什么是深度學(xué)習(xí)算法？深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心，它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體，主要通過變換各種架構(gòu)來對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041301 的。PyTorch是一個(gè)開源的深度學(xué)習(xí)框架，在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域得到了廣泛應(yīng)用。本文將介紹PyTorch框架的基本知識(shí)、核心概念以及如何在實(shí)踐中使用PyTorch框架。 一、PyTorch框架概述 PyTorch是一個(gè)Facebook開源項(xiàng)目，是一個(gè)動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的深度學(xué)習(xí)框架。與靜態(tài)計(jì)算圖的T
2023-08-17 16:03:061075 高模型的精度和性能。隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的迅猛發(fā)展，深度學(xué)習(xí)框架已成為了研究和開發(fā)人員們必備的工具之一。 目前，市場(chǎng)上存在許多深度學(xué)習(xí)框架可供選擇。本文將為您介紹一些較為常見的深度學(xué)習(xí)框架，并探究它們的特點(diǎn)
2023-08-17 16:03:091586 深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)非常重要的技術(shù)，它們能夠加速深度學(xué)習(xí)的開發(fā)與部署過程。在深度學(xué)習(xí)中，我們通常需要進(jìn)行兩個(gè)關(guān)鍵的任務(wù)，即訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練是指使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:03:11906 深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么 深度學(xué)習(xí)是一種計(jì)算機(jī)技術(shù)，它利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬人類的學(xué)習(xí)過程。由于其高度的精確性和精度，深度學(xué)習(xí)已成為現(xiàn)代計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域的重要工具。然而，要在深度學(xué)習(xí)中實(shí)現(xiàn)高度復(fù)雜
2023-08-17 16:10:571072 深度學(xué)習(xí)框架pytorch介紹 PyTorch是由Facebook創(chuàng)建的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，其中TensorFlow是完全基于數(shù)據(jù)流圖的。它是一個(gè)使用動(dòng)態(tài)計(jì)算圖的框架，允許用戶更靈活地定義和修改模型
2023-08-17 16:10:59992 深度學(xué)習(xí)框架tensorflow介紹 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow由Google開發(fā)，是一個(gè)開放源代碼的深度學(xué)習(xí)框架，可用于構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序
2023-08-17 16:11:021283 深度學(xué)習(xí)算法的選擇建議 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及，越來越多的開發(fā)者將它應(yīng)用于各種領(lǐng)域，包括圖像識(shí)別、自然語言處理、聲音識(shí)別等等。對(duì)于剛開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的開發(fā)者來說，選擇適合自己的算法和框架是非
2023-08-17 16:11:05342 深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架的相關(guān)知識(shí)點(diǎn)以及它們之間的比較。 1. Tensorflow Tensorflow是Google家的深度學(xué)習(xí)框架，已經(jīng)成為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“事實(shí)標(biāo)準(zhǔn)”。它是個(gè)非常強(qiáng)大的庫(kù)，主要用于構(gòu)建和訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。Tensorflow支持多種編程語言，例如
2023-08-17 16:11:07412 的深度學(xué)習(xí)框架，并對(duì)它們進(jìn)行對(duì)比。 1. TensorFlow TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊(duì)開發(fā)的一款深度學(xué)習(xí)框架，目前是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中最常用的框架之一。 TensorFlow 主要的優(yōu)勢(shì)是其可擴(kuò)展性和豐富的社區(qū)支持，擁有非常強(qiáng)大的計(jì)算圖優(yōu)化、自動(dòng)微分
2023-08-17 16:11:13458 深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù) 深度學(xué)習(xí)框架是一個(gè)能夠幫助機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能開發(fā)人員輕松進(jìn)行模型訓(xùn)練、優(yōu)化及評(píng)估的軟件庫(kù)。深度學(xué)習(xí)框架連接技術(shù)則是需要使用深度學(xué)習(xí)模型的應(yīng)用程序必不可少的技術(shù)，通過連接技術(shù)
2023-08-17 16:11:16443 ，CNTK框架是非常重要的一部分。本篇文章將介紹CNTK框架的概覽、起源、結(jié)構(gòu)以及應(yīng)用等內(nèi)容，更深入了解CNTK框架。 一、CNTK框架的概述 CNTK（Microsoft Cognitive Toolkit）框架是微軟公司開發(fā)的一個(gè)深度學(xué)習(xí)工具箱，由微軟亞洲研究院研發(fā)，是目前市
2023-08-17 16:11:23881 深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支，多年來深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用，成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26638 Torchvision是基于Pytorch的視覺深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練框架，當(dāng)前支持的圖像分類、對(duì)象檢測(cè)、實(shí)例分割、語義分割、姿態(tài)評(píng)估模型的遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練與評(píng)估。支持對(duì)數(shù)據(jù)集的合成、變換、增強(qiáng)等，此外還支持預(yù)訓(xùn)練模型庫(kù)下載相關(guān)的模型，直接預(yù)測(cè)推理。
2023-09-22 09:49:51391 
2016年AlphaGo 擊敗韓國(guó)圍棋冠軍李世石，在媒體報(bào)道中，曾多次提及“深度學(xué)習(xí)”這個(gè)概念。
2024-01-15 10:31:30405 
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