深度學習使用的理論SEARCH AGGREGATION
回答:這個就不用想了，自己配置開發平臺費用太高，而且產生的效果還不一定好。根據我這邊的開發經驗，你可以借助網上很多免費提供的云平臺使用。1.Floyd，這個平臺提供了目前市面上比較主流框架各個版本的開發環境，最重要的一點就是，這個平臺上還有一些常用的數據集。有的數據集是系統提供的，有的則是其它用戶提供的。2.Paas，這個云平臺最早的版本是免費試用半年，之后開始收費，現在最新版是免費的，當然免費也是有限...
enda
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回答:ubt20我任是沒裝上tensorflow, apt源的質量堪憂. 我還是用我的centos7 ,這個穩定1903
XboxYan
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回答:根據我一位非常權威的教授操作系統的老師說：從專業性地眼光來看，windows系統沒有Liunx系統更符合操作系統的定義。這句話的意思就是Windows系統更適合普通用戶使用，因為它良好的人機交互（圖形化界面），而Liunx系統是計算機專業人士經常使用的。而在我看來原因也無非這點，另外我個人還總結了兩點：計算機專業的學生的從業方向更多偏向于服務器端開發、系統運維。這些職業都是非常需要程序員對更常用來...
Backache
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回答:首先必須明確一點，安卓吃硬件和 Linux 系統沒有關系，重點是，安卓僅僅是使用了 Linux 系統的底層，而所有的應用都是基于安卓的虛擬機來運行的。正是因為這層虛擬機，導致安卓操作系統相比 iOS 系統來說，比較耗費系統資源。而谷歌公司這么多年來，每年都在精心的打磨這套虛擬層，期待讓他更快，更順滑一些。最終谷歌也實在受不了這層虛擬層了，于是開啟了另外一個獨立的移動端操作系統的開發，也就是 Fuc...
codeKK
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回答:我們通常看到的卷積過濾器示意圖是這樣的：（圖片來源：cs231n）這其實是把卷積過濾器壓扁了，或者說拍平了。比如，上圖中粉色的卷積過濾器是3x3x3，也就是長3寬3深3，但是示意圖中卻畫成二維——這是省略了深度（depth）。實際上，卷積過濾器是有深度的，深度值和輸入圖像的深度相同。也正因為卷積過濾器的深度和輸入圖像的深度相同，因此，一般在示意圖中就不把深度畫出來了。如果把深度也畫出來，效果大概就...
zhangke3016
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回答:AI人工智能絕對會成為未來最大的變革之一，但是這能否成為一種趨勢我持懷疑態度。因為AI技術需要的數據樣本和硬件投入都是非常高規格的，只有那些滲透到生活場景中的大型科技公司才有能力去經營這一事業。放一組資料：2014年，Facebook的DeepFace人臉庫包含了4030位樣本人物的4400萬張圖，算法方面由多達8層網絡、1.2億訓練參數的系統來支持。而谷歌的FaceNet數據庫規模更大，容量為來...
chengtao1633
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利用深度神經網絡的機器已經學會了交談、開車，在玩視頻游戲和下圍棋時擊敗了世界冠軍，還能做夢、畫畫，幫助進行科學發現，但同時它們也深深地讓其發明者困惑，誰也沒有料到所謂的深度學習算法能做得這么好。...
...神經科學家 Naftali Tishby 等人提出。該研究有望最終打開深度學習的黑箱，并解釋人腦的工作原理（參見：揭開深度學習黑箱：希伯來大學計算機科學教授提出「信息瓶頸」）。Geoffrey Hinton 曾對此研究評論道：「信息瓶頸極其有...
...息瓶頸」（Information Bottleneck）的新理論，有望最終打開深度學習的黑箱，以及解釋人腦的工作原理。這一想法是指神經網絡就像把信息擠進瓶頸一樣，只留下與一般概念更為相關的特征，去掉大量無關的噪音數據。深度學習先...
...大學羅鐘鉉教授、雷娜教授領導的團隊應用幾何方法研究深度學習。老顧受邀在一些大學和科研機構做了題為深度學習的幾何觀點的報告，匯報了這方面的進展情況。這里是報告的簡要記錄，具體內容見【1】。）昨天（2018...
谷歌 AI 發布的一篇論文給出了較早的關于深度神經網絡訓練相關的理論證明，實驗觀察結果也為初步解釋梯度下降強于貝葉斯優化奠定了基礎。神經網絡的理論面紗，正逐步被揭開。原來，神經網絡實際上跟線性模型并沒那么...
...預感，2018年可能是一切都發生戲劇性變化的一年。2017年深度學習取得的驚人突破將在2018年以一種非常有力的方式延續下去。2017年的研究工作將會轉移到日常的軟件應用中。 整理了一份2018年深度學習的預測清單。 1、大部分深...
...預感，2018年可能是一切都發生戲劇性變化的一年。2017年深度學習取得的驚人突破將在2018年以一種非常有力的方式延續下去。2017年的研究工作將會轉移到日常的軟件應用中。 整理了一份2018年深度學習的預測清單。 1、大部分深...
...預感，2018年可能是一切都發生戲劇性變化的一年。2017年深度學習取得的驚人突破將在2018年以一種非常有力的方式延續下去。2017年的研究工作將會轉移到日常的軟件應用中。 整理了一份2018年深度學習的預測清單。 1、大部分深...
深度學習的理論還存在諸多神秘之處。近來很多機器學習理論研究者都在關注神秘的泛化（generalization）：為什么訓練后的深度網絡能在之前并未見過的數據上取得良好的表現，即便它們的自由參數的數量遠遠超過了數據點的數...
深度學習初學者經常會問到這些問題：開發深度學習系統，我們需要什么樣的計算機？為什么絕大多數人會推薦英偉達 GPU？對于初學者而言哪種深度學習框架是較好的？如何將深度學習應用到生產環境中去？所有這些問題都可...
...哈佛尋求教職，求職學術演講的主題就是最優傳輸理論在深度學習中的應用。由此可以，深度學習的最優傳輸理論解釋逐漸被廣泛接受。在哈佛大學的數學科學與應用中心（Harvard CMSA），丘先生和筆者進一步探討深度學習中對抗...
...導向，分享一條親身經歷的學習路線。參考這個方法，在深度學習方向拿到offer進大廠，不是啥難事兒。 一、研一：基礎理論學習 研一的主要工作是學理論，打基礎。 然鵝學校的課程基本屬于科普講座，很多內容僅靠上課是遠...
ChatGPT和Sora等AI大模型應用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺階。哪里可以獲得...
大模型的訓練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關性能圖表。同時根據訓練、推理能力由高到低做了...
