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深度學習

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深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學習是學習樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學習在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。

深度學習(DL, Deep Learning)是機器學習(ML, Machine Learning)領(lǐng)域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。深度學習是學習樣本數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數(shù)據(jù)的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數(shù)據(jù)。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關(guān)技術(shù)。深度學習在搜索技術(shù)，數(shù)據(jù)挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術(shù)，以及其他相關(guān)領(lǐng)域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關(guān)技術(shù)取得了很大進步。收起

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    白車身作為汽車制造的基礎(chǔ)，其尺寸精度直接影響到后續(xù)裝配的順利進行及整車的性能與質(zhì)量。傳統(tǒng)的手工測量方式不僅耗時耗力，且難以保證測量的準確性和一致性。因此，東聲智能基于其全系列產(chǎn)品，量身打造了一套高效、精準的白車身在線測量系統(tǒng)，以滿足汽車制造企業(yè)對品質(zhì)與效率的雙重追求。 系統(tǒng)亮點： 高精度傳感器矩陣：采用東聲智能的高精度3D傳感器，結(jié)合先進的激光掃描技術(shù)，實現(xiàn)對白車身全方位、無死角的精準測量。即便是
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  • 高效回顧深度學習DL、CV、NLP
    深度學習（deep learning）是機器學習的一個分支，是伴隨著大數(shù)據(jù)與云計算技術(shù)的崛起而快速發(fā)展起來的，并在計算機視覺、語言等感知領(lǐng)域迅速取得成功。DL源于對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究，起源算法是感知機（perceptron）。深度學習網(wǎng)絡(luò)通過神經(jīng)元從輸入數(shù)據(jù)中提取特征，并通過組合低層特征形成更加抽象的高層特征（表示），以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)的分布式特征，從而達到人們對數(shù)據(jù)進行分類、回歸的目的。
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  • FPGA做深度學習能走多遠？
    今天給大俠帶來在FPAG技術(shù)交流群里平時討論的問題答疑合集（十四），以后還會多推出本系列，話不多說，上貨。FPGA做深度學習能走多遠？現(xiàn)在用FPGA做深度學習加速成為一個熱門，深鑒科技，商湯，曠視科技等都有基于FPGA做深度學習的項目。
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  • 留言送書 | 數(shù)據(jù)驅(qū)動的工業(yè)人工智能：原理、應用及發(fā)展
    以深度學習為代表的新一代人工智能技術(shù)，都建立在數(shù)據(jù)驅(qū)動的理論與方法基礎(chǔ)之上。例如，AlphaGo是建立在數(shù)百萬盤圍棋對局數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和強化學習算法來提升對弈水平。
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  • 中國AI長卷（三）：算法生根
    “中美AI差距究竟有幾年？”這個問題困擾了不少人，也有很多聲音嘗試將中美AI實力進行比較。其中，算法，一定是評判的首要標準。中美AI算法究竟是什么水平？我們可以用“第七個燒餅”來理解。ChatGPT就是AI的“第七個燒餅”。深度學習算法的熱潮持續(xù)了十多年，終于在LLM（大語言模型）能涌現(xiàn)之后，看到了實現(xiàn)通用人工智能的曙光。就像一個饑餓的人，連續(xù)吃了六個燒餅都沒吃飽，直到吃完了第七個燒餅，終于覺得飽了。
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    2024/08/06
    中國AI長卷（三）：算法生根
  • 寫給小白的AI入門科普
    AI，是artificial intelligence的縮寫。Artificial，很多同學認字認半邊，會以為是藝術(shù)（art）的什么形容詞。其實不然，artificial的意思就是“人工的、人造的”，和natural（天然的）是反義詞。Intelligence，這個不容易認錯，是“智能”的意思。英特爾（Intel）公司的名字，就是基于這個詞的前五個字母。
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  • 職場人必備丨AI術(shù)語小詞典（4）
    接著上一期的AI術(shù)語小詞典，CLIP是一種基于對比學習的預訓練方法，它利用大量的“圖像-文本對”進行訓練，使得模型能夠?qū)W習到圖像和文本之間的關(guān)聯(lián)，從而實現(xiàn)跨模態(tài)的任務，如圖像搜索、文本生成等。
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  • 深度學習模型的斷點續(xù)訓、參數(shù)提取與acc、loss可視化 (全代碼)
    斷點續(xù)訓是指模型在訓練完后能保存下來，下一次訓練能保持之前的成果繼續(xù)訓練。下面是在最簡單的識別mnist數(shù)據(jù)集的DNN基礎(chǔ)上逐漸加功能：
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    2024/07/01
    深度學習模型的斷點續(xù)訓、參數(shù)提取與acc、loss可視化 (全代碼)
  • 留言送書 | 《深度學習與人工智能實戰(zhàn)》
    在深度學習處理復雜任務時，數(shù)據(jù)預處理是至關(guān)重要的一環(huán)。PyTorch作為一款熱門的深度學習框架，提供了豐富的數(shù)據(jù)處理工具。通過PyTorch，開發(fā)者可以輕松地完成數(shù)據(jù)的加載、清洗、增強、轉(zhuǎn)換等操作，以確保數(shù)據(jù)的質(zhì)量并適應模型的需求。這些操作對于提高模型的訓練效率和泛化能力具有重要意義。
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  • 深度學習——制造業(yè)的未來已來
    各行各業(yè)的制造商都面臨著諸多方面的挑戰(zhàn)，要雇傭并留住合格員工，要跟上技術(shù)創(chuàng)新的步伐，還要滿足客戶對于速度和精準度的更高要求。對于汽車制造業(yè)而言，可持續(xù)性、運營和供應鏈的數(shù)字化、更高的安全要求以及對個性化的需求也成為其首要關(guān)注的問題。斑馬技術(shù)去年發(fā)布的《汽車生態(tài)系統(tǒng)愿景研究報告》顯示，73%的受訪行業(yè)決策者認為，如果不采用更多的數(shù)字化技術(shù)，他們的企業(yè)將處于競爭劣勢，其中“開發(fā)軟件專業(yè)知識”被列為決策
  • 特征融合網(wǎng)絡(luò)
    特征融合網(wǎng)絡(luò)是深度學習領(lǐng)域中重要的技術(shù)之一，用于整合來自不同層次、不同來源的特征信息，以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在各種任務上的性能和泛化能力。通過有效地融合多個特征表示，特征融合網(wǎng)絡(luò)可以幫助模型更好地捕獲數(shù)據(jù)的復雜關(guān)系，從而實現(xiàn)圖像分類、目標檢測、語義分割等任務的優(yōu)異表現(xiàn)。
  • 全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
    全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Convolutional Neural Network，F(xiàn)CN）是一種深度學習模型，廣泛應用于計算機視覺領(lǐng)域的語義分割、圖像識別等任務中。相較于傳統(tǒng)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過去掉全連接層，使用卷積和上采樣運算實現(xiàn)端到端的像素級預測，從而適用于處理不同尺寸的輸入數(shù)據(jù)并輸出相同大小的輸出。
  • 常見的語義分割模型
    語義分割是計算機視覺領(lǐng)域中一種重要的技術(shù)，旨在將圖像中的每個像素按照其所屬類別進行分類，實現(xiàn)對圖像的像素級別理解和分割。隨著深度學習技術(shù)的快速發(fā)展，出現(xiàn)了許多優(yōu)秀的語義分割模型，為圖像分割任務帶來了巨大的進步。
  • 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
    在深度學習領(lǐng)域，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）和遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Recursive Neural Network）是兩種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，用于處理序列數(shù)據(jù)和樹狀數(shù)據(jù)。

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