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深度学习

1648内容  
涵盖深度学习相关模型、框架、开发与应用知识。
文章 博文课程
共 1648 条
计算机视觉的十年：深度学习带来变革，经典元素仍主导特定挑战
在未来的十年中，预测“理解”将最终取代“学习”，成为网络开发的主要关注点。重点将不再是网络能学到多少知识，而是它能深入理解信息的程度以及我们如何在不给予过多数据的情况下促进这种理解。我们的目标应该是让网络能在最少的干预下得出更深入的结论。

2023-10-16 13:15:41

深度学习信息
基于对数谱图的深度学习心音分类
这是一篇很有意思的论文，他基于心音信号的对数谱图，提出了两种心率音分类模型，我们都知道：频谱图在语音识别上是广泛应用的，这篇论文将心音信号作为语音信号处理，并且得到了很好的效果。

2023-09-26 22:13:09

深度学习
网易伏羲游戏AI Bot的拟人化和风格化：AIGA赋能游戏探索
本文将分享网易伏羲在游戏AI Bot方向的一些工作。我们的工作称为AIGA，它是另一种形式的AIGC，生成的内容是Agent的Action。我们在游戏场景方面做了一些AIGA相关的工作。今天的分享将重点围绕AIGA技术手段的应用展开。

2023-09-20 08:31:49

AIGA深度学习
深度学习与神经网络：实现复杂任务的AI模型
在人工智能领域，深度学习和神经网络已经成为最引人注目的技术之一。通过模拟人类大脑的工作方式，这些技术使计算机能够从数据中自动学习和提取模式，从而实现各种复杂任务。

2023-09-03 14:17:56

深度学习人工智能
深度学习能取代其他图像处理算法吗
最近这些年，随着深度学习技术的出现，视觉图像处理变得越来越火热，在各个领域都得到了大量的应用，同时也出现了大量的从业人员。

2023-08-29 15:32:57

深度学习人工智能
软件漏洞检测场景中的深度学习模型实证研究
为了从应用角度对DLM模型在漏洞检测场景下的能力与价值进行验证，Steenhoek等人发表了《漏洞检测的深度学习模型实证研究》论文。

2023-08-23 12:38:10

漏洞深度学习
深度学习在推荐系统中的应用：个性化推荐的新前沿
随着互联网的发展，人们面临了海量的信息和产品选择，个性化推荐成为了解决信息过载问题的有效手段。深度学习技术作为人工智能领域的热点，已经在推荐系统中展现出强大的潜力，为用户提供了更准确、更个性化的推荐服务，推动了推荐系统的新前沿。

2023-08-22 15:37:45

深度学习人工智能
用于3D MRI和CT扫描的深度学习模型总结
医学成像数据与其他我们日常图像的最大区别之一是它们很多都是3D的，比如在处理DICOM系列数据时尤其如此。DICOM图像由很多的2D切片组成了一个扫描或身体的特定部分。

2023-08-11 15:20:54

深度学习医学成像数据
TabR：检索增强能否让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型？
这是一篇7月新发布的论文，他提出了使用自然语言处理的检索增强Retrieval Augmented技术，目的是让深度学习在表格数据上超过梯度增强模型。

2023-08-11 10:58:04

深度学习自然语言检索增强
莉莉丝手游反欺诈的设计与探索
现在手游已经成大部分年轻人生活中必不可少的组成部分，同时各种各样的游戏品类以及活跃人数都在不断上升。游戏当中黑产的类型，他们的一些作弊手段，以及对抗的频率也是在不断地变化。本文将分享反手游欺诈相关的设计与探索。

2023-08-09 07:58:53

手游风控深度学习
Safetensors，快速高效、安全易用的深度学习新工具
Safetensors是一种存储深度学习应用中使用的大型张量的新方法。与其他技术相比，它具有更快、更高效和用户友好的特点。此外，它还能确保数据的保密性和安全性，同时支持各种编程语言和平台。通过使用Safetensors，机器学习工程师可以优化时间，专注于开发更优秀的模型。

2023-07-27 13:23:41

存储深度学习方法
NVIDIA 助力 Saildrone 引领全自动海洋监测
Saildrone 充分利用 NVIDIA DeepStream SDK 开发其视觉 AI 智能应用和服务。开发者可以使用该套件为 AI 视频、音频和图像分析构建通畅的传输通道。

2023-07-25 13:36:39

NVIDIADeepStream
展望未来：2023年深度学习和元宇宙的未来
了解了元宇宙的重要性，大公司不会错过任何投资这项技术的机会。中小企业需要通过适应技术带来的变化来跟上竞争的步伐。不遵守新技术的公司将面临损失。

2023-07-13 07:04:35

深度学习元宇宙技术
开源人工智能语言模型的 10 个正面和负面影响 译文
由于开源语言模型有很多优点和缺点，并且会对人工智能行业产生积极和消极的影响，因此我们总结了您应该了解和理解的要点。

2023-07-06 10:15:09

开源语言模型AI生成式AI
昇腾AI大模型训推一体化解决方案将在WAIC发布
人工智能走向内容生成时代，颠覆千行百业，带来无限想象空间。大模型的发展带来了算力需求爆炸式增长，华为在各单点创新的基础上

2023-07-03 20:10:43

人工智能
轻量级的深度学习框架Tinygrad
Tinygrad是一个轻量级的深度学习库，它提供了一种简化和直观的方法来理解和实现神经网络。在本文中，我们将探讨Tinygrad及其主要功能，以及它如何成为那些开始深度学习之旅的人的有价值的工具。

2023-06-27 16:42:18

Tinygrad深度学习工具
18家AI头部企业、高校与科研机构联合发布首个AI框架生态倡议​
技术为根，人才为本。N思社区秉承“技术优先，开发者第一”理念，凝聚广大开发者力量共建开源社区，与开发者共同学习和成长。

2023-06-16 13:38:37

上海昇思AI框架昇思
自己动手使用AI技术实现数字内容生产
本文使用的技术是NeRF(Neural Radiance Fields）,它是2020年以来出现的一种基于深度学习的3D重建方法，它通过学习场景的光线传输和辐射传递，能够生成高质量的场景渲染图像和3D模型。

2023-06-15 07:53:07

NeRF深度学习
NVIDIA携手合作伙伴推动生成式AI落地，赋能全球各行各业数字化转型​ 原创
NVIDIA不但发布了一系列面向生成式AI的产品和解决方案，而且已经开始与业界伙伴合作，面向不同行业推出了一系列的场景应用案例。可以说，在生成式AI领域，NVIDIA再一次走在了业界的前列。​

2023-05-30 09:36:51

生成式AINVIDIAOmniverse
面向大规模深度学习训练的缓存优化实践
近些年，随着深度学习的崛起， Alluxio 分布式缓存技术逐步成为业界解决云上 IO 性能问题的主流方案。不仅如此，Alluxio 还天然具备数据湖所需的统一管理和访问的能力。本文将分享面向大规模深度学习训练的缓存优化，主要分析如今大规模深度学习训练的存储现状与挑战，说明缓存数据编排在深度学习训练中的应用，并介绍大规模缓存系统的资源分配与调度。

2023-05-26 08:39:44

深度学习Alluxio
知识可迁移图神经网络及其在金融风险预测中的应用
迁移学习已经在很多领域，如 CV/NLP 领域，被广泛研究和应用。最近也有很多研究者开始在非欧式的图集合数据上研究迁移学习。本文将分享图迁移学习相关的一些最新工作，并简单总结图迁移学习领域的问题、挑战，以及应用场景。希望能为大家之后的研究带来一些启发。

2023-05-26 08:02:22

迁移学习神经网络
深度学习在工业4.0中的重要性
在本文中，我们将解释需要了解的关于这个革命性系统的所有信息，该系统在工业过程和决策的自动化方面具有巨大的优势。

2023-05-24 16:08:45

深度学习工业4.0
浅析计算GMAC和GFLOPS
GMAC 代表“Giga Multiply-Add Operations per Second”（每秒千兆乘法累加运算），是用于衡量深度学习模型计算效率的指标。它表示每秒在模型中执行的乘法累加运算的数量，以每秒十亿 (giga) 表示。

2023-05-22 16:05:32

深度学习要 GMAC 代表“
阿里云AnalyticDB(ADB) + LLM：构建AIGC时代下企业专属Chatbot​
知识数据库搜索部分包括传统的关键词全文检索和向量特征检索，关键词全文检索保证查询的精准性，向量特征检索提供泛化性和语义匹配，除字面匹配之外召回和语义匹配的知识，降低无结果率，为大模型提供更加丰富的上下文，有利于大语言模型进行总结归纳。​

2023-05-19 09:42:54

Chatbot
CV CUDA在微博多媒体内容理解的应用
随着机器视觉技术的发展，使用深度学习来理解多媒体内容变成一个热门的题目，本文会结合实际场景案例来说明，CV CUDA 是怎么应用在微博的多媒体内容理解领域的，以及最终达到的效果是怎么样的。

2023-05-15 07:28:48

机器视觉技术深度学习
使用TensorFlow和Keras创建猫狗图片深度学习分类器
本文将带你了解如何使用使用TensorFlow和Keras创建猫狗图片深度学习分类器。

2023-05-14 22:35:24

TensorFlowKeras深度学习
深度学习架构的对比分析 原创 精选
每个模型结构都有一种内在的推理偏差，帮助理解数据中的模式，从而实现学习。例如，CNN表现出空间参数共享、平移/空间不变性，而RNN表现出时间参数共享。

2023-05-14 22:00:01

深度学习架构数据
如何在Java中构建神经网络 译文
人工神经网络是深度学习的一种形式，也是现代人工智能的支柱之一。用户真正掌握其工作原理的最佳方法是自己构建一个人工神经网络。本文将介绍如何用Java构建和训练神经网络。

2023-05-12 14:58:50

Java神经网络深度学习
使用TensorFlow和Keras，轻松搭建并训练你的第一个神经网络
本文展示了构建和训练卷积神经网络的整个过程。最终得到了大约75%的准确率。你可以使用超参数并使用不同的卷积层和池化层来提高准确性。你也可以尝试迁移学习，它使用预先训练好的模型，如ResNet或VGGNet，并在某些情况下可以提供非常好的准确性。

2023-05-06 12:47:41

神经网络参数池化层
医学图像的深度学习的完整代码示例：使用Pytorch对MRI脑扫描的图像进行分割
图像分割是医学图像分析中最重要的任务之一，在许多临床应用中往往是第一步也是最关键的一步。在脑MRI分析中，图像分割通常用于测量和可视化解剖结构，分析大脑变化，描绘病理区域以及手术计划和图像引导干预，分割是大多数形态学分析的先决条件。

2023-05-05 00:16:08

深度学习图像分割Pytorch
集成多关系图神经网络
本次分享是基于Datafun 图学习峰会活动整理，作者为北京邮电大学在读博士王玉玲，相关成果为在美团NLP中心大模型应用组实习期间产出。

2023-05-04 07:39:14

图神经网络GNN
多元时序预测：独立预测 or 联合预测？
多元时间序列预测问题中，从多变量建模方法的维度有两种类型，一种是独立预测（channel independent，CI），指的是把多元序列当成多个单变量预测，每个变量分别建模；另一种是联合预测（channel dependent，CD），指的是多变量一起建模，考虑各个变量之间的关系。

2023-05-03 20:27:49

独立预测联合预测多元时序
淘宝个性化推荐中自适应与无监督的多场景模型建模实践
文中将介绍多场景建模是如何细粒度地刻画全域场景和单场景的迁移关系来实现领域自适应，以及如何在多场景建模中引入无监督数据，还将介绍多场景建模在推荐召回阶段的落地实践。

2023-04-11 07:28:39

无监督数据场景建模
CMU张坤：因果表征技术最新进展
当我们说变量/事件之间是有关系的，意思是说它们不是独立的，这样它们之间一定存在一些关系。然而 X 是 Y 的“因”的含义是，如果采用特定方法改变 X（天下雨），Y（地面变湿）则会随之改变，即对 X 进行 “intervention” 人为干预时，Y 的分布是不一样的。

2023-04-06 07:30:02

因果表征深度学习
NVIDIA、瑞芯微等13家国内外硬件厂商推出飞桨生态发行版 软硬一体共创共赢
飞桨亮相NVIDIA GTC 2023 软硬协同创新夯实AI基建

2023-03-28 14:07:07

飞桨NVIDIA深度学习框架
深度 UPLIFT 模型在腾讯金融用户增长场景中的应用
今天的分享主要聚焦在深度 UPLIFT 模型，包括该类模型的主要技术挑战和发展脉络，同时介绍深度 UPLIFT 模型助力腾讯金融科技用户增长的经典案例。

2023-03-27 07:54:32

深度 UPLIFTUPLIFT 模型
飞桨院长高峰论坛在济南举办 打造产学研用标杆 持续深化产教融合
山东大学-飞桨人工智能教育创新中心正式挂牌 打造区域产教融合新范式

2023-03-25 18:51:25

百度飞桨人工智能
Omdia： 生成式人工智能面临着与更广义人工智能相同的挑战​
Omdia注意到塑造生成式人工智能轨迹的其他市场趋势，包括构建和货币化大型语言模型的竞赛以及云计算供应商所起的关键作用。

2023-03-14 14:28:28

Omdia
AI 图像生成器：新兴的网络安全威胁 译文 精选
人工智能（AI）有可能改变社会的本质。虽然人工智能工具给我们带来了很多的期待，但同时也需要在很多方面提高警惕。例如，网络犯罪分子和其他威胁行为者将人工智能武器化，即使是AI图像生成器也不能幸免于滥用。

2023-03-06 10:29:37

人工智能威胁
深度学习神经网络之图像分类应用实战 译文 精选
深度学习神经网络是魔法，还是线性代数和微积分更有魔力？本文将通过一个图像分类深度学习神经网络的实战案例来回答这个问题。

2023-02-28 08:00:00

深度学习神经网络人工智能
GNN的基础、前沿和应用
本次分享的题目为《GNN的基础、前沿和应用》，主要介绍由吴凌飞、崔鹏、裴健、赵亮几位学者牵头编撰的综合性书籍《图神经网络基础、前沿与应用》中的大致内容。

2023-02-23 08:34:03

神经网络机器学习
PyTorch 并行训练 DistributedDataParallel 完整代码示例
使用大型数据集训练大型深度神经网络 (DNN) 的问题是深度学习领域的主要挑战。 随着 DNN 和数据集规模的增加，训练这些模型的计算和内存需求也会增加。 这使得在计算资源有限的单台机器上训练这些模型变得困难甚至不可能。

2023-02-19 15:26:51

深度学习数据集
邮储银行宣布接入百度“文心一言” 提供更智能更有温度的金融服务
导语：2月16日，中国邮政储蓄银行宣布接入百度“文心一言”，通过“邮储大脑”接入并应用“文心一言”的能力，将打造更为丰富、个性化的智能金融产品，提供更智能更有温度的普惠金融服务。这是百度“文心一言”首次在国有大型商业银行落地。

2023-02-17 08:50:57

AI
提升深度学习模型预测质量的秘密武器——上下文感知数据 译文 精选
本文中，我们将探讨如何借助于上下文感知数据工程化方案实现在深度学习中设计出更具鲁棒性和更准确的预测模型。

2023-02-13 08:00:00

深度学习数据算法
如何解决混合精度训练大模型的局限性问题
混合精度已经成为训练大型深度学习模型的必要条件，但也带来了许多挑战。将模型参数和梯度转换为较低精度数据类型（如FP16）可以加快训练速度，但也会带来数值稳定性的问题。

2023-02-09 16:32:16

混合精度深度学习
GNN如何建模时空信息？伦敦玛丽女王大学「时空图神经网络」综述，简明阐述时空图神经网络方法
图神经网络将深度学习模型扩展到非欧氏空间，并能够在包括推荐系统和社交网络在内的各种应用中实现最先进的性能。

2023-02-09 08:53:26

GNN神经网络深度学习
八种时间序列分类方法总结
对时间序列进行分类是应用机器和深度学习模型的常见任务之一。本篇文章将涵盖 8 种类型的时间序列分类方法。这包括从简单的基于距离或间隔的方法到使用深度神经网络的方法。这篇文章旨在作为所有时间序列分类算法的参考文章。

2023-01-24 17:14:59

深度学习算法工具
深度学习中高斯噪声：为什么以及如何使用
在数学上，高斯噪声是一种通过向输入数据添加均值为零和标准差(σ)的正态分布随机值而产生的噪声。

2023-01-24 17:08:08

深度学习高斯噪声数据生成器
七个流行的强化学习算法及代码实现
目前流行的强化学习算法包括 Q-learning、SARSA、DDPG、A2C、PPO、DQN 和 TRPO。 这些算法已被用于在游戏、机器人和决策制定等各种应用中，并且这些流行的算法还在不断发展和改进，本文我们将对其做一个简单的介绍。

2023-01-24 17:03:13

强化学习算法机器人人工智能
2022年深度学习在时间序列预测和分类中的研究进展综述
时间序列预测的transformers的衰落和时间序列嵌入方法的兴起，还有异常检测、分类也取得了进步

2023-01-13 16:43:13

深度学习模型数据集
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