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什么是深度学习？| IBM
递归神经网络 (RNN) 通常用于自然语言和语音识别应用程序，因为它们使用顺序或时间序列数据。RNN 可通过其反馈回路来识别。这些学习算法主要用于使用时间序列数据对未来结果进行预测。用例包括股票市场预测或销售预测，或序数或时间问题，例如语言翻译、自然语言处理 (NLP)、语音识别和图像字幕。这些功能 -
什么是深度学习？ | 数据科学 | NVIDIA 术语表
深度学习常用于计算机视觉、对话式 AI 和推荐系统等应用。计算机视觉应用使用深度学习从数字图像和视频中获取知识。对话式 AI 应用程序能够帮助计算机通过自然语言实现理解和交流能力。推荐系统使用图像、语言和用户兴趣来提供有意义且相关的搜索结果和服务。 深度学习正在应用于自动驾驶汽车、智能私人助理和更 -
深度学习详解
人工智能，就像长生不老和星际漫游一样，是人类最美好的梦想之一。虽然计算机技术已经取得了长足的进步，但是到目前为止，还没有一台电脑能产生“自我”的意识。但是自 2006 年以来，机器学习领域，取得了突破性的进展。图灵试验，至少不是那么可望而不可及了。至于技术手段，不仅仅依赖于云计算对大数据的并行处理能 -
【深度学习入门】深度学习基础概念与原理
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深度学习知识点全面总结
深度学习知识点全面总结_深度学习总结 神经网络与深度学习结构(图片选自《神经网络与深度学习》一邱锡鹏) 目录 -
《深度学习》深度学习 框架、流程解析、动态展示及推导
目录 一、深度学习 1、什么是深度学习 深度学习是一种人工智能的子领域，它基于人工神经网络的概念和结构，通过模拟人脑的工作方式来进行机器学习。 -
7 与人类认知和大脑发育的关系
[1]^Bengio, Y.; Courville, A.; Vincent, P. (2013). "Representation Learning: A Review and New Perspectives". IEEE Transactions on Pattern Analysis and -
深度学习（人工神经网络的研究的概念）
简介播报编辑深度学习是一类模式分析方法的统称，就具体研究内容而言，主要涉及三类方法： [2]（1）基于卷积运算的神经网络系统，即卷积神经网络（CNN）。 [2]（2）基于多层神经元的自编码神经网络，包括自编码（Auto encoder）以及近年来受到广泛关注的稀疏编码两类（Sparse Coding -
最全面的百度NLP自然语言处理技术解析
[[209979]] 在AI时代，我们希望计算机能够拥有视觉、听觉、行动以及语言的智能，而相对于听和看以及行动，语言是我们人类区别于其他动物的最重要特征之一。语言是我们思维的载体，也因此我们对于语言的理解和处理，变得尤为重要。而在计算机领域，自然语言处理(NLP, Natural Language -
腾讯AI Lab，自然语言处理(NLP)研究
最新动态 2024-01-15: 共6篇文章被国际顶级会议ICLR-2024接收。 2023-12-12: 论文"Bridging Continuous and Discrete Spaces: Interpretable Sentence Representation Learning vi
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