特定領(lǐng)域的真人專家更快且更精確地檢測(cè)出產(chǎn)品瑕疵。藉由打造務(wù)實(shí)可行的人工智能 (AI) 平臺(tái)，能更快地處理異常及生產(chǎn)過程的問題，耗費(fèi)成本低于以往，并可大幅減少制程所需的無塵室投資達(dá)20%，降低生產(chǎn)流程中10%的投注時(shí)間。 希捷全球的工廠每年生產(chǎn)超過十億個(gè)
2019-04-12 10:00:09
3785 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）不久前，IBM 研究院推出了一款AI處理器，名為人工智能單元（Artificial Intelligent Unit，AIU），這是IBM首個(gè)用于運(yùn)行和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型
2022-11-24 01:53:002197 （Artificial?Intelligent Unit，AIU），這是IBM首個(gè)用于運(yùn)行和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的完整 SoC。IBM聲稱，其比通用CP
2023-07-19 01:22:001387 
訓(xùn)練數(shù)據(jù)仍然需要大量的人工，為進(jìn)一步減少這一部分的人工，我們對(duì)弱標(biāo)注數(shù)據(jù)下的深度學(xué)習(xí)進(jìn)行了一些探索。隨著所要求監(jiān)督信息的減弱，可用訓(xùn)練數(shù)據(jù)會(huì)大量增加。同時(shí)，深度模型已經(jīng)具有了很好的推廣能力，我們用深度
2017-03-22 17:16:00
集。一般將深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)與“典型”前饋多層網(wǎng)絡(luò)從如下方面進(jìn)行區(qū)分：深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)具有比前饋網(wǎng)絡(luò)更多的神經(jīng)元深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)連接層之間的方式更復(fù)雜深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)需要有像“寒武紀(jì)大爆發(fā)”式的計(jì)算能力進(jìn)行訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)
2019-03-07 20:17:28
智能呼叫中心通過深度學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)分析，能夠準(zhǔn)確識(shí)別、分析和記錄用戶的個(gè)人信息、歷史記錄和偏好，從而為用戶提供更加個(gè)性化的服務(wù)。例如，在用戶撥打電話進(jìn)入呼叫中心時(shí)，AI智能呼叫中心可自動(dòng)彈出用戶的個(gè)人資料
2023-09-20 17:53:17
）是世界上首款專為深度學(xué)習(xí)而打造的系統(tǒng)，具備全面集成的硬件和軟件，可以輕松快速地完成部署。NVIDIADGX-1革命性的性能可大幅加快訓(xùn)練速度，成為世界上首款體積小性能強(qiáng)（單機(jī)箱）的深度學(xué)習(xí)超級(jí)計(jì)算機(jī)
2018-06-11 08:20:23
發(fā)展的芯片。云端運(yùn)算已在深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的效能表現(xiàn)相當(dāng)顯著，然而若要運(yùn)用到終端產(chǎn)品上，除了功耗與芯片體積的限制，加上云端運(yùn)算有數(shù)據(jù)存取、實(shí)時(shí)性與安全性的考慮，預(yù)期將會(huì)催生AI芯片向終端的「 邊緣運(yùn)算」邁進(jìn)
2017-12-05 08:09:38
可以顯著幫助開發(fā)有效的實(shí)時(shí)分析和異常檢測(cè)功能，以檢測(cè)和消除系統(tǒng)內(nèi)基于用戶的威脅。保護(hù)隱私的機(jī)器學(xué)習(xí)很容易識(shí)別AI的數(shù)據(jù)提供者在訓(xùn)練階段或推理階段不希望提供不受保護(hù)的數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序。隨著新的歐盟通用數(shù)據(jù)
2019-05-29 10:47:34
圖像傳感器制造IP的授權(quán)?？逻_(dá)推出了新的300和500萬像素的CMOS圖像傳感器，將由IBM在美國佛蒙特州的半導(dǎo)體工廠制造。 IBM的代工服務(wù)基于它的0.18微米銅CMOS制造工藝。IBM表示
2018-11-20 15:43:24
;而深度學(xué)習(xí)使用獨(dú)立的層、連接，還有數(shù)據(jù)傳播方向，比如最近大火的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是第一個(gè)真正多層結(jié)構(gòu)學(xué)習(xí)算法，它利用空間相對(duì)關(guān)系減少參數(shù)數(shù)目以提高訓(xùn)練性能，讓機(jī)器認(rèn)知過程逐層進(jìn)行，逐步抽象，從而大幅度提升
2018-07-04 16:07:53
的數(shù)據(jù)可以對(duì)未來的數(shù)據(jù)進(jìn)行推測(cè)與模擬，因此都是使用歷史數(shù)據(jù)建立模型，即使用已經(jīng)產(chǎn)生的數(shù)據(jù)去訓(xùn)練，然后使用該模型去擬合未來的數(shù)據(jù)。 在我們機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的訓(xùn)練過程中，經(jīng)常會(huì)出現(xiàn)過擬合和欠擬合的現(xiàn)象。訓(xùn)練一開始，模型通常會(huì)欠擬合，所以會(huì)對(duì)模型進(jìn)行優(yōu)化，然而等到訓(xùn)練到一定程度的時(shí)候，就需要解決過擬合的問題了。
2021-01-28 06:57:47
深度學(xué)習(xí)入門 中根據(jù)源代碼下載到mnist數(shù)據(jù)集,訓(xùn)練識(shí)別率超級(jí)低問題
2020-07-08 16:53:17
最終來實(shí)現(xiàn)更通用的識(shí)別。這些多層的優(yōu)點(diǎn)是各種抽象層次的學(xué)習(xí)特征。例如，若訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）來對(duì)圖像進(jìn)行分類，則第一層學(xué)習(xí)識(shí)別邊緣等最基本的東西。下一層學(xué)習(xí)識(shí)別成形的邊緣的集合。后續(xù)圖層學(xué)習(xí)
2019-03-13 06:45:03
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
/A2C6.DDPG7.PPO8.SAC1.深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)訓(xùn)練場(chǎng)-OpenAI Gym 安裝與使用2.Pytorch安裝與使用3.自動(dòng)駕駛賽車任務(wù)4.月球飛船降落任務(wù)實(shí)操解析與訓(xùn)練一實(shí)驗(yàn)：倒立擺和冰壺控制實(shí)踐1.環(huán)境編寫
2022-04-21 14:57:39
摘要與深度學(xué)習(xí)算法的進(jìn)步超越硬件的進(jìn)步，你如何確保算法明天是一個(gè)很好的適合現(xiàn)有的人工智能芯片下發(fā)展？，這些人工智能芯片大多是為今天的人工智能算法算法進(jìn)化，這些人工智能芯片的許多設(shè)計(jì)都可能成為甚至在
2020-11-01 09:28:57
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
訓(xùn)練好的ai模型導(dǎo)入cubemx不成功咋辦，試了好幾個(gè)模型壓縮了也不行，ram占用過大，有無解決方案？
2023-08-04 09:16:28
上漲，因?yàn)槭聦?shí)表明，它們的 GPU 在訓(xùn)練和運(yùn)行 深度學(xué)習(xí)模型 方面效果明顯。實(shí)際上，英偉達(dá)也已經(jīng)對(duì)自己的業(yè)務(wù)進(jìn)行了轉(zhuǎn)型，之前它是一家純粹做 GPU 和游戲的公司，現(xiàn)在除了作為一家云 GPU 服務(wù)
2024-03-21 15:19:45
著手，使用Nanopi2部署已訓(xùn)練好的檢測(cè)模型，例如硅谷電視劇的 Not Hotdog 檢測(cè)器應(yīng)用，會(huì)在復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)歷程中有些成就感。 目前已有幾十種流行的深度學(xué)習(xí)算法庫，參考網(wǎng)址：https
2018-06-04 22:32:12
STM32微控制器生成優(yōu)化的C代碼，無需事先安裝軟件。數(shù)據(jù)科學(xué)家和開發(fā)人員受益于STM32Cube.AI久經(jīng)考驗(yàn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化性能，以開發(fā)邊緣AI項(xiàng)目。? 訪問STM32模型庫，這是一個(gè)可訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)
2023-02-02 09:52:43
處理器，最新一代的TDA4處理器在算例上得到了大幅提高的同時(shí)，在軟件方面提供了更好地支持，同時(shí)提供了更多的深度學(xué)習(xí)模型的部署示例，方便開發(fā)人員快速開發(fā)迭代產(chǎn)品，極大地縮短的產(chǎn)品開發(fā)周期。圖1. TIDL
2022-11-03 06:53:11
Tir-RK3399+movidius是什么呢？Tir-RK3399+movidius AI深度學(xué)習(xí)評(píng)估板有哪些性能呢？RK3399的板卡配置主要有哪幾點(diǎn)呢？
2022-03-07 07:51:05
` 本帖最后由 wcl86 于 2021-5-28 19:37 編輯
通過labview深度學(xué)習(xí)標(biāo)注工具對(duì)樣本進(jìn)行標(biāo)注，兩類NG進(jìn)行標(biāo)注，標(biāo)注完成后擴(kuò)展樣本數(shù)量級(jí)，以少量樣本獲得較好的標(biāo)注訓(xùn)練
2021-05-27 22:25:13
算法。其編程特點(diǎn)是上手快，開發(fā)效率高，兼容性強(qiáng)，能快速調(diào)用c++，c#等平臺(tái)的dll類庫。如何將labview與深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來，來解決視覺行業(yè)越來越復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景所遇到的困難。下面以開關(guān)面板為例講解
2020-07-23 20:33:10
云深度學(xué)習(xí)服務(wù)的發(fā)布，大幅降低了企業(yè)深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練的技術(shù)門檻、性能門檻和數(shù)據(jù)量門檻，因此，華為云深度學(xué)習(xí)服務(wù)的發(fā)布，讓企業(yè)智能從此不求人，也就順理成章了。那么，為什么華為云的深度學(xué)習(xí)服務(wù)具備這些能力呢
2018-08-02 20:44:09
，本周將會(huì)推出針對(duì)異構(gòu)計(jì)算GPU實(shí)例GN5年付5折的優(yōu)惠活動(dòng)，希望能夠打造良好的AI生態(tài)環(huán)境，幫助更多的人工智能企業(yè)以及項(xiàng)目順利上云。隨著深度學(xué)習(xí)對(duì)人工智能的巨大推動(dòng)，深度學(xué)習(xí)所構(gòu)建的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2017-12-26 11:22:09
的固定架構(gòu)之外進(jìn)行模型優(yōu)化探究。同時(shí)，F(xiàn)PGA在單位能耗下性能更強(qiáng)，這對(duì)大規(guī)模服務(wù)器部署或資源有限的嵌入式應(yīng)用的研究而言至關(guān)重要。本文從硬件加速的視角考察深度學(xué)習(xí)與FPGA，指出有哪些趨勢(shì)和創(chuàng)新使得
2018-08-13 09:33:30
√情緒分析例如，自駕駕駛汽車需要計(jì)算機(jī)具有視覺感知能力，另外像Siri這樣的應(yīng)用程序需要具有語音識(shí)別能力。AI背后的大腦包括機(jī)器學(xué)習(xí)，深度學(xué)習(xí)和自然語言處理等建模技術(shù)。 那我們從機(jī)器學(xué)習(xí)開始學(xué)習(xí)吧！機(jī)器
2017-09-25 10:03:05
介紹：人工智能AI到來，工業(yè)上很多學(xué)員不了解C#中l(wèi)abview中如何調(diào)用tensorflow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和調(diào)用，推出一整套完整的簡易學(xué)的視頻課程，使學(xué)員能在沒有任何深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，不懂
2020-11-27 11:19:37
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
很多學(xué)員不了解labview中如何調(diào)用tensorflow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和調(diào)用，推出一整套完整的簡潔易學(xué)的視頻課程，使學(xué)員能在沒有任何深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，不懂python編程語言的前提下
2020-08-10 10:38:12
語言使用，數(shù)學(xué)庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)算法，深入學(xué)習(xí)AI算法模型訓(xùn)練、分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等因此，為了幫助大家更好的入門學(xué)習(xí)AI人工智能，包括：Python語法編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、機(jī)器學(xué)習(xí)
2019-11-27 12:10:39
了串音，提供了較高的藍(lán)色感光度和真正的相關(guān)二次抽樣；同時(shí)，它還包括正在申請(qǐng)專利的創(chuàng)新技術(shù)，可大幅改善圖像延遲現(xiàn)象，即使在暗光和視頻應(yīng)用中也能達(dá)到最佳的效果?！ “步輦惪萍加邢薰景雽?dǎo)體產(chǎn)品事業(yè)部中國
2018-11-19 15:13:05
本文由回映電子整理分享，歡迎工程老獅們參與學(xué)習(xí)與評(píng)論內(nèi)容? 射頻系統(tǒng)中的深度學(xué)習(xí)? Deepwave Digital技術(shù)? 信號(hào)檢測(cè)和分類示例? GPU的實(shí)時(shí)DSP基準(zhǔn)測(cè)試? 總結(jié)回映電子是一家
2022-01-05 10:00:58
，小網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)學(xué)生讓小網(wǎng)絡(luò)逐漸學(xué)習(xí)到大網(wǎng)絡(luò)的能力三、邊緣側(cè)的訓(xùn)練方法傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法是把數(shù)據(jù)在服務(wù)器上訓(xùn)練好，然后使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)是用戶不把數(shù)據(jù)上傳，而是把模型下發(fā)到對(duì)應(yīng)的用戶那里用戶訓(xùn)練以后用戶會(huì)把訓(xùn)練好的模型上傳到服務(wù)器，服務(wù)器再把訓(xùn)練的模型進(jìn)行合成，
2021-12-14 06:57:15
、針對(duì)性能和精度目標(biāo)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練和優(yōu)化，以及學(xué)習(xí)使用在嵌入式邊緣處理器上部署模型的專用工具。從模型選擇到在處理器上部署，TI可免費(fèi)提供相關(guān)工具、軟件和服務(wù)，為您深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)開發(fā)工作流程的每一步
2022-11-03 06:53:28
、LSTM以及強(qiáng)化學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)等算法在內(nèi)的應(yīng)用加速平臺(tái)和完整的生態(tài)系統(tǒng)。深度學(xué)習(xí)包含兩個(gè)計(jì)算環(huán)節(jié)，即線下訓(xùn)練和線上推理環(huán)節(jié)。GPU在深度學(xué)習(xí)算法模型訓(xùn)練上非常高效，但在推理時(shí)，一次性只能對(duì)于一個(gè)輸入項(xiàng)進(jìn)行
2021-09-17 17:08:32
怎樣去開發(fā)一種Echarts消防訓(xùn)練成績大數(shù)據(jù)可視化綜合分析系統(tǒng)？如何去編寫其代碼？
2021-08-31 07:06:59
的課程學(xué)習(xí)策略，以減少訓(xùn)練開始時(shí)每個(gè)時(shí)期的訓(xùn)練時(shí)間。訓(xùn)練從小圖像開始，然后逐漸將大圖像添加到訓(xùn)練中。除了為降低訓(xùn)練成本而引入的算法更改之外，還通過包括資源限制（1 GPU和24小時(shí)時(shí)間預(yù)算）正式定義了在
2022-11-24 14:56:31
機(jī)器學(xué)習(xí) API（tf.contrib.learn），可以更容易地配置、訓(xùn)練和評(píng)估大量的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。可以在 TensorFlow 上使用高級(jí)深度學(xué)習(xí)庫 Keras。Keras 非常便于用戶使用，并且
2020-07-28 14:34:04
，可大大降低您的訓(xùn)練成本、縮短訓(xùn)練周期、提高訓(xùn)練質(zhì)量。 港口集裝箱起重機(jī)操作訓(xùn)練仿真器集現(xiàn)代數(shù)控技術(shù)、人機(jī)工程學(xué)、精密機(jī)械與機(jī)械動(dòng)力學(xué)、計(jì)算機(jī)仿真、虛擬現(xiàn)實(shí)、現(xiàn)代起重機(jī)操作等高新技術(shù)于一體，突現(xiàn)
2012-08-12 14:36:58
AI/DL在迅速發(fā)展隨著數(shù)據(jù)量的爆發(fā)式增長和計(jì)算能力的不斷提升，以及在算法上的不斷突破，人工智能（AI，Artificial Intelligence ）和其支持的深度學(xué)習(xí)（DL，Deep
2018-08-23 17:39:35
摘要： 近日，阿里云重磅推出視頻點(diǎn)播新功能——視頻AI ，基于深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)和海量數(shù)據(jù)，為廣大用戶提供多場(chǎng)景的視頻AI服務(wù)。近日，阿里云重磅推出視頻點(diǎn)播新功能——視頻AI，基于深度學(xué)習(xí)
2018-01-23 15:19:23
課程介紹 針對(duì)很多學(xué)員不了解labview中如何調(diào)用tensorflow進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和調(diào)用，推出一整套完整的簡潔易學(xué)的視頻課程，使學(xué)員能在沒有任何深度學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)，不懂python編程語言
德州儀器最新數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)可大幅降低功耗、空間和成本
日前，德州儀器 (TI) 宣布推出一款在 2.2 V 電壓下電源流耗僅為 600 μA 的完整型片上數(shù)據(jù)采集系統(tǒng) (DAS) 100 kSPS AD
2009-12-23 08:52:06505 韓國成功改良NOR芯片 可大幅提升手機(jī)性能
首爾大學(xué)指出，1組韓國工程師已改良手機(jī)用芯片技術(shù)，可大幅提升手機(jī)性能。
2010-01-28 09:23:52899 
IBM宣布半導(dǎo)體技術(shù)重大突破 耗能少傳輸快
IBM研究人員宣布，在半導(dǎo)體傳輸技術(shù)上有了重大突破，可大幅提高傳輸速度，并同時(shí)減少能源損耗。
此項(xiàng)技術(shù)目
2010-03-08 09:34:36556 IBM今天宣布推出全新的云服務(wù)品牌“SmartCloud”，該服務(wù)2015年有望帶來50億美元的收入。IBM的服務(wù)方式與亞馬遜的Web Services略有不同
2011-04-09 09:44:431036 飛行訓(xùn)練成績?cè)u(píng)估模型的建立與實(shí)現(xiàn)，有興趣的同學(xué)可以下載學(xué)習(xí)
2016-05-04 14:37:53
0 安立公司在其市場(chǎng)領(lǐng)先的 E 系列 Site Master?、Spectrum Master? 和 Cell Master? 手持式現(xiàn)場(chǎng)分析儀中推出 CPRI RF 測(cè)量性能，可大幅簡化安裝在 4G 塔上的遠(yuǎn)端射頻頭 (RRH) 的測(cè)試過程，并降低相關(guān)成本。
2016-07-06 16:47:451052 IBM一直在努力促使計(jì)算機(jī)變得更智能化、更人性化。本周該公司宣布，已經(jīng)開發(fā)出一種技術(shù)，可以大幅縮短處理海量數(shù)據(jù)并得出有用結(jié)論的時(shí)間。IBM使用的“深度學(xué)習(xí)”技術(shù)是人工智能（AI）的一個(gè)分支，可模仿
2018-06-29 12:03:001521 中。這些矩陣運(yùn)算（深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試都需要）在計(jì)算和功耗上都有很高的成本。我們提出了一種全新的基于哈希法（hashing）的技術(shù)，可以極大地減少深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和測(cè)試所需的計(jì)算量。我們的方法結(jié)合了自適應(yīng)dropout（adap
2017-09-29 18:53:321 深度學(xué)習(xí)（DeepLearning）的概念由Hinton等人于2006年提出?；?b class="flag-6" style="color: red">深度置信網(wǎng)絡(luò)（DBN）提出非監(jiān)督貪心逐層訓(xùn)練算法，為解決深層結(jié)構(gòu)相關(guān)的優(yōu)化難題帶來希望，隨后提出多層自動(dòng)編碼器深層
2018-07-13 08:35:00112912 今天我們將討論深度學(xué)習(xí)中最核心的問題之一：訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在現(xiàn)實(shí)世界得到了廣泛運(yùn)用，例如：無人駕駛汽車，收據(jù)識(shí)別，道路缺陷自動(dòng)檢測(cè)，以及交互式電影推薦等等。
2017-12-25 10:34:2810255 日前IBM發(fā)布POWER 9處理器是基于14nm工藝制程，并且專為AI、加速計(jì)算設(shè)計(jì) ，相比 X86 系統(tǒng)，可縮短在機(jī)器學(xué)習(xí)框架下的訓(xùn)練時(shí)間。IBM表示設(shè)計(jì)之初的理念就是未來為 AI 服務(wù)，且率先使用了PCIe 4.0技術(shù)。
2017-12-26 09:21:263552 據(jù)報(bào)道，亞馬遜和微軟合力推出全新的深度學(xué)習(xí)庫，名字叫Gluon。此舉被認(rèn)為是在云計(jì)算市場(chǎng)上與谷歌叫板，谷歌曾通過AI生態(tài)系統(tǒng)發(fā)力云計(jì)算，強(qiáng)調(diào)自身產(chǎn)品對(duì)深度學(xué)習(xí)的強(qiáng)大支持。Gluon可以讓訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)像開發(fā)APP一樣簡單，簡潔的代碼構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，而不需要犧牲性能。
2018-01-05 16:56:102002 今日，IBM公司宣布為人工智能（AI）開發(fā)人員推出新的深度計(jì)劃，名為“深度學(xué)習(xí)即服務(wù)”計(jì)劃（Deep Learning as a Service，簡稱DLaaS）。開發(fā)者可以借助TensorFlow
2018-03-31 20:30:00612 處理等方面問題的瓶頸?？紤]到深度學(xué)習(xí)能夠提供的復(fù)雜性，這樣的研究還可能擴(kuò)展到其它多個(gè)領(lǐng)域。微軟AI研究員黃學(xué)東認(rèn)為，這項(xiàng)研究甚至可能推動(dòng)深度學(xué)習(xí)的界限，因?yàn)樗砹?b class="flag-6" style="color: red">訓(xùn)練及評(píng)估深度學(xué)習(xí)算法的大突破。
2018-05-11 12:55:002434 ，根據(jù)IBM最近委托進(jìn)行的一項(xiàng)研究，由于潛在的責(zé)任問題，三分之二的企業(yè)對(duì)采用AI持謹(jǐn)慎態(tài)度。?為了幫助企業(yè)解決這一問題，IBM今天宣布推出基于云的全自動(dòng)服務(wù)，該服務(wù)“不斷為人工智能系統(tǒng)制定決策提供洞察力
2018-09-21 11:01:303530 本文檔的主要內(nèi)容詳細(xì)介紹的是深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練技巧匯總，總結(jié)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的各種經(jīng)驗(yàn)和技巧
2019-03-07 08:00:0010 據(jù)外媒報(bào)道，IBM在其新發(fā)表的論文《分布式深度學(xué)習(xí)自動(dòng)語音識(shí)別策略》(Distributed Deep Learning Strategies for Automatic Speech
2019-04-18 16:05:07688 服務(wù)平臺(tái)則主要由可定制化訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的EasyDL以及一站式開發(fā)平臺(tái)AI Studio組成。EasyDL目前已經(jīng)支持圖像識(shí)別、文本分類、聲音分類等深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，而AI Studio則集合了AI教程、代碼環(huán)境、算法算力、數(shù)據(jù)集和比賽，屬于百度大腦的深度學(xué)習(xí)實(shí)訓(xùn)平臺(tái)。
2019-04-29 10:58:194537 
，Infortrend普安科技推出了EonStor GSi深度學(xué)習(xí)AI存儲(chǔ)一體機(jī)。圖12- EonStor GSi系統(tǒng)架構(gòu)圖EonStor GSi支持NVIDIA 最新的Turing平臺(tái)與Pascal計(jì)算平臺(tái)
2019-05-20 20:34:17868 中，一個(gè)關(guān)鍵的問題是，為了達(dá)到比如分類器準(zhǔn)確度等特定性能指標(biāo)，我們需要多少訓(xùn)練數(shù)據(jù)才夠。訓(xùn)練數(shù)據(jù)多少的問題在相關(guān)文獻(xiàn)中也稱為樣本復(fù)雜度。 在這篇文章中，我們將從回歸分析開始到深度學(xué)習(xí)等領(lǐng)域，快速而廣泛地回顧目前關(guān)于訓(xùn)練數(shù)
2019-06-13 16:37:102997 AI（人工智能）是當(dāng)今科技圈的熱門話題，深度學(xué)習(xí)則是AI訓(xùn)練的重要手段之一。如何學(xué)習(xí)要靠硬件和算法支撐，這方面，Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。
2020-03-06 08:53:132645 AI（人工智能）是當(dāng)今科技圈的熱門話題，深度學(xué)習(xí)則是AI訓(xùn)練的重要手段之一。如何學(xué)習(xí)要靠硬件和算法支撐，這方面，Intel力挺CPU，NVIDIA則力挺GPU。
2020-03-06 10:36:043423 深度學(xué)習(xí)的最新成功是由于大量數(shù)據(jù)（大數(shù)據(jù)）的可用性增加以及圖形處理單元（GPU）的出現(xiàn)，顯著增加了用于訓(xùn)練計(jì)算機(jī)的數(shù)據(jù)的廣度和深度，并減少了所需的時(shí)間用于訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)算法。
2020-04-02 09:20:182281 隨著圖靈架構(gòu)的誕生，NVIDIA打造了基于AI人工智能的全新深度學(xué)習(xí)抗鋸齒DLSS，但是初代技術(shù)存在訓(xùn)練成本太高、畫面容易模糊等缺點(diǎn)，支持的游戲也不多。
2020-04-07 10:52:434686 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、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 在PCB電路的開發(fā)階段，通常要經(jīng)歷幾次電路設(shè)計(jì)送代，包括測(cè)試、再設(shè)計(jì)、重新加工電路等。這些多次的更改可能導(dǎo)致成本上升項(xiàng)日從開始開發(fā)到推出市場(chǎng)經(jīng)歷4次到8次的更改并不少見。比較慣用的方式是使用電路仿真軟件做好精確的仿真從而可以大幅度減少變更次數(shù)和相關(guān)成本。
2020-07-17 10:25:003 訓(xùn)練最新 AI 系統(tǒng)需要驚人的計(jì)算資源，這意味著囊中羞澀的學(xué)術(shù)界實(shí)驗(yàn)室很難趕上富有的科技公司。但一種新的方法可以讓科學(xué)家在單臺(tái)計(jì)算機(jī)上訓(xùn)練先機(jī)的 AI。2018 年 OpenAI 報(bào)告每 3.4 個(gè)月訓(xùn)練最強(qiáng)大 AI 所需的處理能力會(huì)翻一番，其中深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)對(duì)處理尤為苛刻。
2020-07-29 09:45:38581 近日，AWS表示，其Amazon SageMaker機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)兩個(gè)云實(shí)例ml.p2和ml.p3 GPU成本大幅降低，高達(dá)18%。
2020-10-10 09:35:031755 12月10日消息，據(jù)國外媒體報(bào)道，亞馬遜云服務(wù)（AWS）利用Gaudi AI處理器，來降低深度學(xué)習(xí)模型成本。 ? 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)使用的增加和復(fù)雜性的增加，培訓(xùn)模型的成本和時(shí)間對(duì)企業(yè)來說是一個(gè)挑戰(zhàn)
2020-12-10 11:56:502539 深度學(xué)習(xí)算法現(xiàn)在是圖像處理軟件庫的組成部分。在他們的幫助下，可以學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的功能;但他們的應(yīng)用也不是萬能的。 “機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”有什么區(qū)別？ 在機(jī)器視覺和深度學(xué)習(xí)中，人類視覺的力量和對(duì)視
2021-03-12 16:11:007763 
語義槽填充是對(duì)話系統(tǒng)中一項(xiàng)非常重要的任務(wù)，旨在為輸入句子的毎個(gè)單詞標(biāo)注正確的標(biāo)簽，其性能的妤壞極大地影響著后續(xù)的對(duì)話管理模塊。目前，使用深度學(xué)習(xí)方法解決該任務(wù)時(shí)，一般利用隨機(jī)詞向量或者預(yù)訓(xùn)練詞向量
2021-04-20 14:29:0619 本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型，大致分為模型轉(zhuǎn)換，...
2022-01-26 19:42:3511 TensorRT ，第二個(gè)例子是在 Cityscapes 數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的基于?英偉達(dá)數(shù)據(jù)中心深度學(xué)習(xí)產(chǎn)品性能?的語義分割。
2022-04-01 15:45:042473 
因此，處理的劃分帶來了兩種技術(shù)的最佳效果。因此，它可能是 AI 應(yīng)用程序的更好選擇。但是，大多數(shù)應(yīng)用程序都需要更快的實(shí)時(shí)更新訓(xùn)練，因此 Edge AI 比 Cloud AI 技術(shù)壽命更長。因此，Edge AI 在深度學(xué)習(xí)應(yīng)用方面正在超越 Cloud AI。
2022-07-10 11:07:491752 會(huì)開發(fā)AI的AI：超網(wǎng)絡(luò)有望讓深度學(xué)習(xí)大眾化 超網(wǎng)絡(luò)（hypernetwork）可以加快訓(xùn)練AI的過程。 編者按：在執(zhí)行特定類型任務(wù)，如圖像識(shí)別、語音識(shí)別等方面，AI已經(jīng)可以與人類相媲美了，甚至有
2022-10-13 09:30:23404 
AI在汽車中的應(yīng)用：實(shí)用深度學(xué)習(xí)
2022-11-01 08:26:190 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道（文/李彎彎）不久前，IBM 研究院推出了一款AI處理器，名為人工智能單元（Artificial Intelligent Unit，AIU），這是IBM首個(gè)用于運(yùn)行和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型
2022-11-24 07:10:03788 在MLCommons近日發(fā)布的AI性能行業(yè)基準(zhǔn)測(cè)試結(jié)果中，代號(hào)為Sapphire Rapids的第四代英特爾至強(qiáng)可擴(kuò)展處理器和專用于深度學(xué)習(xí)AI訓(xùn)練的Habana Gaudi2加速器展現(xiàn)了卓越的訓(xùn)練表現(xiàn)。
2022-12-01 15:24:24381 深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)Colossal-AI使用戶能夠以大幅降低成本的方式最大限度地提高AI訓(xùn)練和推理的效率。它集成了高效的多維并行、異構(gòu)內(nèi)存管理、自適應(yīng)任務(wù)調(diào)度等先進(jìn)技術(shù)。
2023-03-23 16:03:094516 
預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。 如果要教一個(gè)剛學(xué)會(huì)走路的孩子什么是獨(dú)角獸，那么我們首先應(yīng)
2023-04-04 01:45:021025 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 預(yù)訓(xùn)練 AI 模型是為了完成特定任務(wù)而在大型數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練的深度學(xué)習(xí)模型。這些模型既可以直接使用，也可以根據(jù)不同行業(yè)的應(yīng)用需求進(jìn)行自定義。
2023-05-25 17:10:09595 ，實(shí)現(xiàn)高效的遷移學(xué)習(xí)。因此，PEFT 技術(shù)可以在提高模型效果的同時(shí)，大大縮短模型訓(xùn)練時(shí)間和計(jì)算成本，讓更多人能夠參與到深度學(xué)習(xí)研究中來。
2023-06-02 12:41:45449 
深度學(xué)習(xí) AI 應(yīng)用是解鎖生產(chǎn)力新時(shí)代的關(guān)鍵，人類的創(chuàng)造力能夠通過機(jī)器得到提高與增強(qiáng)。我們致力于將大量培訓(xùn)數(shù)據(jù)和海量數(shù)學(xué)運(yùn)算用于全面訓(xùn)練每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練可使用大規(guī)模批處理功能離線進(jìn)行，歷時(shí)數(shù)天。經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)要投入部署，那就面臨嚴(yán)格得多的時(shí)限要求。
2023-08-04 11:29:35372 END 原文標(biāo)題：AI新品 | 兆瀚RA5900-B AI訓(xùn)練服務(wù)器 文章出處：【微信公眾號(hào)：拓維信息】歡迎添加關(guān)注！文章轉(zhuǎn)載請(qǐng)注明出處。
2023-08-14 17:25:02567 深度學(xué)習(xí)框架是什么？深度學(xué)習(xí)框架有哪些？? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具，它可以幫助開發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動(dòng)編寫代碼相比，深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開發(fā)和調(diào)試的時(shí)間和精力，并提
2023-08-17 16:03:091588 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 。因此，深度學(xué)習(xí)服務(wù)器逐漸成為了人們進(jìn)行深度學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的必要工具。本文將介紹深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的DIY，并討論如何選擇主板。 一、深度學(xué)習(xí)服務(wù)器的DIY 1.選擇適合的處理器 深度學(xué)習(xí)對(duì)處理器的要求非常高，因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型需要進(jìn)行
2023-08-17 16:11:29489 近期，一支來自中國的研究團(tuán)隊(duì)正是針對(duì)這些問題提出了解決方案，他們推出了FLM-101B模型及其配套的訓(xùn)練策略。FLM-101B不僅大幅降低了訓(xùn)練成本，而且其性能表現(xiàn)仍然非常出色，它是目前訓(xùn)練成本最低的100B+ LLM。
2023-09-12 16:30:30924 
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)練模型庫下載相關(guān)的模型，直接預(yù)測(cè)推理。
2023-09-22 09:49:51391 
興地宣布 IBM Z 大型主機(jī)推出新的 AI 產(chǎn)品套件，它旨在幫助客戶加速在廣泛的用例和行業(yè)中，借助 IBM Z 落地企業(yè)級(jí) AI，進(jìn)而改善業(yè)務(wù)成果。我們正在將 AI 引入新的用例中，與瑞士保險(xiǎn)服務(wù)商 La
2023-09-27 18:15:07270 
友思特 Neuro-T為傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)方案提供了“自動(dòng)深度學(xué)習(xí)”的解決方案，結(jié)合自動(dòng)標(biāo)注功能，一鍵生成高性能視覺檢測(cè)模型，無需AI領(lǐng)域?qū)I(yè)知識(shí)即可創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)視覺檢測(cè)模型。
2023-11-24 17:58:33242 
算法工程、數(shù)據(jù)派THU深度學(xué)習(xí)在近年來得到了廣泛的應(yīng)用，從圖像識(shí)別、語音識(shí)別到自然語言處理等領(lǐng)域都有了卓越的表現(xiàn)。但是，要訓(xùn)練出一個(gè)高效準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)模型并不容易。不僅需要有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、合適的模型
2023-12-07 12:38:24547 
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