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共 53 篇文章

標簽:深度學習 第4頁

如何從系統(tǒng)層面優(yōu)化深度學習計算?-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

如何從系統(tǒng)層面優(yōu)化深度學習計算?

【按:在圖像、語音識別、自然語言處理、強化學習等許多技術(shù)領(lǐng)域中,深度學習已經(jīng)被證明是非常有效的,并且在某些問題上已經(jīng)達到甚至超越了人類的水平。然而,深度學習對于計算能力有著很大的依賴,除了改變模型和算法,是否可以從系統(tǒng)的層面來優(yōu)化深度學習計...

謝 世誠謝 世誠AI與大模型
AMD將為更廣泛消費級和商用級人工智能與機器學習應用提供動力-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

AMD將為更廣泛消費級和商用級人工智能與機器學習應用提供動力

2018年5月16日至18日,第二屆世界智能大會(WIC2018)在天津梅江會展中心成功舉行。本屆大會以“智能時代:新進展、新趨勢、新措施”為主題,持續(xù)打造中國最具權(quán)威、最具規(guī)模的智能科技領(lǐng)域世界盛會。大會云集眾多國內(nèi)外著名企業(yè)家和相關(guān)領(lǐng)域...

張 妮娜張 妮娜AI與大模型
浪潮集團獲評 “2017-2018人工智能市場年度成功企業(yè)”-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

浪潮集團獲評 “2017-2018人工智能市場年度成功企業(yè)”

3月22日, 2018中國IT市場年會在京隆重舉行,本屆大會以“人工智能開啟數(shù)字經(jīng)濟新時代”為主題,深度解讀人工智能等數(shù)字技術(shù)發(fā)展趨勢,共同展望未來IT產(chǎn)業(yè)發(fā)展新變革。作為全球領(lǐng)先的AI計算服務提供商,浪潮獲得大會主辦方頒發(fā)的“2017-2...

張 妮娜張 妮娜AI與大模型
浪潮開源深度學習框架,加速AI算法開發(fā)和應用效率-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

浪潮開源深度學習框架,加速AI算法開發(fā)和應用效率

在GPU、FPGA、XPU等AI計算服務器層出不窮的今天,AI計算力得到大幅提升,算法框架的選擇成為了優(yōu)化AI運算效率的重要因素。同時,由于AI計算系統(tǒng)從單機單卡到單機多卡,再到后來的多機多卡并行計算發(fā)展,數(shù)據(jù)中心需要同時管理數(shù)量龐大的AI...

張 妮娜張 妮娜AI與大模型
TalkingData產(chǎn)業(yè)基金投資機器之心,深耕AI布局-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

TalkingData產(chǎn)業(yè)基金投資機器之心,深耕AI布局

近日,TalkingData產(chǎn)業(yè)基金宣布投資科技媒體機器之心,并將發(fā)揮雙方優(yōu)勢在數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域進行更多合作。此次投資是TalkingData在人工智能(AI)領(lǐng)域深度布局的重要舉措之一。 人工智能與數(shù)據(jù)科學有著密不可分的聯(lián)系,也是Talkin...

張 妮娜張 妮娜AI與大模型
IDC發(fā)布深度學習報告 金山云KDL最先商用-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

IDC發(fā)布深度學習報告 金山云KDL最先商用

AI作為近年來最具顛覆性的技術(shù)革新,得到了資本和企業(yè)的熱烈追捧,大批以AI為核心優(yōu)勢的獨角獸不斷脫穎而出,對于新時代下的技術(shù)走向帶來了全新的思考,機器學習、深度學習作為AI應用的重要組成部分,也得到了空前關(guān)注。在IDC近日發(fā)布的《機器學習、...

張 妮娜張 妮娜AI與大模型
這次,AI在斯坦福閱讀測試中擊敗人類-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

這次,AI在斯坦福閱讀測試中擊敗人類

斯坦福大學的問答數(shù)據(jù)集是廣受贊譽的機器閱讀測試手段。人類首次在特定測試中被AI淘汰出局。 阿里巴巴目前開發(fā)出一種AI模型,該模型在斯坦福大學閱讀理解測試中首次超越人類對手。該模型得分為82.44,而人類的得分為82.304。斯坦福問答數(shù)據(jù)集...

張 妮娜張 妮娜AI與大模型
NEC開發(fā)出深度學習自動優(yōu)化技術(shù)、更易于提高識別精度-DOIT-數(shù)據(jù)產(chǎn)業(yè)媒體與服務平臺

NEC開發(fā)出深度學習自動優(yōu)化技術(shù)、更易于提高識別精度

近年來,深度學習的研究取得了飛躍性的進展。在圖像識別、聲音識別等廣泛領(lǐng)域內(nèi)得到了應用。深度學習使用具備深層構(gòu)造的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò), 學習事先準備好的數(shù)據(jù)來實現(xiàn)高精度化。但是,如果數(shù)據(jù)被過度地學習,則會出現(xiàn)“過學習”的現(xiàn)象,即只能高精度地識別學習過的...

謝 世誠謝 世誠AI與大模型