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AI论文
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飞桨开源深度学习平台
飞桨开源深度学习平台 飞桨开源深度学习平台全景 本地模型开发和部署：数据保存在本地服务器，模型选择灵活度高 云端模型开发和部署：数据保存在云端，提供可视化GUI界面，安全高效 - 模型开发 - 预测部署 在线教育平台AI Studio 飞桨技术优势 多领域产业级模型达到业界领先水平 支持多端多平台的部署，适配多种类型硬件芯片 飞桨在各行业的... -
总结：完整掌握深度学习建模
作业 2-5 截止目前，诸位读者已经掌握了使用飞桨完成深度学习建模的方法，并且可以编写相当强大的模型。如果将每个模型部分均展开，整个模型实现有几百行代码，可以灵活的实现各种建模过程中的需求。 “横纵式”教学法编写相当强大的模型 本章内容覆盖了使用飞桨建模各方面的基础知识，但仅以手写数字识别为案例，还难以覆盖各个领域的建模经验。从下一章开始，我们正... -
模板方法模式深度解析（二）
模板方法模式深度解析（二） 模板方法模式深度解析（二） 3 模板方法模式应用实例 下面通过一个应用实例来进一步学习和理解模板方法模式。 实例说明 某软件公司欲为某银行的业务支撑系统开发一个利息计算模块，利息计算流程如下： (1) 系统根据账号和密码验证用户信息，如果用户信息错误，系统显示出错提示； (2) 如果用户信息正确，则根据用户类型... -
模板方法模式深度解析（三）
模板方法模式深度解析（三） 模板方法模式深度解析（三） 4 钩子方法的使用 模板方法模式中，在父类中提供了一个定义算法框架的模板方法，还提供了一系列抽象方法、具体方法和钩子方法，其中钩子方法的引入使得子类可以控制父类的行为。最简单的钩子方法就是空方法，代码如下： public virtual void Display () { ... -
深度信念网络(Deep Belief Machines)
Deeplearning Algorithms tutorial 深度信念网络(Deep Belief Machines) 应用示例 Deeplearning Algorithms tutorial 谷歌的人工智能位于全球前列，在图像识别、语音识别、无人驾驶等技术上都已经落地。而百度实质意义上扛起了国内的人工智能的大旗，覆盖无人驾驶、智能助手、图... -
7.16.深度优先搜索分析
7.16.深度优先搜索分析 7.16.深度优先搜索分析 深度优先搜索的一般运行时间如下。 dfs 中的循环都在 中运行，不计入dfsvisit 中发生的情况，因为它们对图中的每个顶点执行一次。 在dfsvisit 中，对当前顶点的邻接表中的每个边执行一次循环。 由于只有当顶点为白色时，dfsvisit 才被递归调用，所以循环对图中的每个边... -
针对NLP的Pytorch深度学习
针对NLP的Pytorch深度学习 针对NLP的Pytorch深度学习 译者：@JingTao 、@friedhelm739 作者 : Robert Guthrie 本教程将带你浏览基于Pytorch深度学习编程的核心思想.其中很多思想(例如计算图形抽象化以及自动求导) 并不是Pytorch特有的,他们和任何深度学习工具包都是相关的. ... -
1. 常见深度学习框架
常用深度学习框架 2018.09.13 性能对比 1. 训练时间: Network DenseNet-121 (Multi-GPU) 2. 1000张图片推理时间(s): Network ResNet-50 3. CPU推理时间(s): E5-2630v4, Network FCN5 框架评价 推荐框架 1.Keras 2.TensorFlo... -
5.6 深度卷积神经网络（AlexNet）
5.6 深度卷积神经网络（AlexNet） 5.6.1 学习特征表示 5.6.1.1 缺失要素一：数据 5.6.1.2 缺失要素二：硬件 5.6.2 AlexNet 5.6.3 读取数据 5.6.4 训练 小结 参考文献 5.6 深度卷积神经网络（AlexNet） 在LeNet提出后的将近20年里，神经网络一度被其他机器学习方法超越，...