Deep Learning是術語，是指深度學習。
基本介紹
- 中文名：Deep Learning
- 釋義：深度學習
Deep Learning是術語，是指深度學習。
Deep Learning Deep Learning是術語，是指深度學習。
Deeplearning4j是為Java和Java虛擬機編寫的開源深度學習庫，是廣泛支持各種深度學習算法的運算框架。Deeplearning4j可以實施的技術包括受限玻爾茲曼機、深度置信網路、深度自動編碼器、堆疊式降噪自動編碼器、循環神經張量網路，以及word2vec、doc...
《未來IT圖解：深度學習未來IT圖解-深度學習， Deep learning》是2021年工人出版社出版的圖書，作者是南野充則，本書分為三部分，通過大量插圖詳解深度學習的運作機制及實際案例。第一部分在介紹AI的歷史和發展的同時，闡述深度學習。內容...
《Deep Learning 2|用Python進行自然語言處理的基礎理論實作》是O'Reilly出版的圖書，作者是斎藤康毅 內容簡介 本書是《Deep Learning : 用Python進行深度學習的基礎理論實作》的續篇，將延續上一本書，繼續介紹與深度學習有關的技術。本...
《具有時序處理能力的Spiking-Deep Learning（脈衝深度學習）方法研究》是依託電子科技大學,由屈鴻擔任醒目負責人的面上項目。項目摘要 具有用深度構建的分區域工作機制和具有時間特性的Spiking發放機制是生物大腦系統中常見的信息表示和處理方式...
《Deep Learning: Methods and Applications (Foundations and Trends(r) in Signal Processing)》是Now Publishers Inc出版的圖書，作者是Li Deng，Dong Yu 內容簡介 This book is aimed to provide an overview of general deep ...
卷積神經網路（Convolutional Neural Networks, CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網路（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。卷積神經網路具有表征學習（representation learning）能力，能夠...
對循環神經網路的研究始於二十世紀80-90年代，並在二十一世紀初發展為深度學習（deep learning）算法之一，其中雙向循環神經網路（Bidirectional RNN, Bi-RNN）和長短期記憶網路（Long Short-Term Memory networks，LSTM）是常見的循環神經網路...
深度學習（DL，Deep Learning）是機器學習（ML，Machine Learning）領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近於最初的目標——人工智慧（AI，Artificial Intelligence）。深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程...
遞歸神經網路（recursive neural network）是具有樹狀階層結構且網路節點按其連線順序對輸入信息進行遞歸的人工神經網路（Artificial Neural Network, ANN），是深度學習（deep learning）算法之一。遞歸神經網路（recursive neural network）提出於...
6.3.5 Deeplearning4j152 習題153 參考文獻153 第7章 深度學習在圖像中的套用154 7.1 圖像識別基礎154 7.2 基於深度學習的大規模圖像識別155 7.2.1 大規模圖像資料庫：ImageNet155 7.2.2 AlexNet網路結構...
2013年1月19日，百度CEO李彥宏在2012年年會上提出，2013年百度將建立初期專注於Deep Learning(深度學習)的研究院，並命名為Institute of Deep Learning(簡稱IDL)。成立背景 百度是中國網際網路企業中第一個把Deep Learning提到核心技術創新...
和Tensorflow名氣一樣大的是深度學習框架Caffe，由加州大學伯克利的Phd賈揚清開發，全稱是Convolutional Architecture for Fast Feature Embedding，是一個清晰而高效的開源深度學習框架，由伯克利視覺中心(Berkeley Vision and Learning Center，...
深度學習仿真工具（Simulation tools for deep learning）也就是像TensorFlow、Caffe等深度學習框架。他們的出現降低了深度學習入門的門檻，你可以依據需要，使用已有的模型，模型的參數你自己訓練得到，你也可以在已有模型的基礎上增加自己的...