NVIDIAcuDNN用于机器学习的GPU库

本文介绍了一位微软头条实习生自学深度学习的经验分享，包括学习资源推荐、重要基础知识的学习要点等。作者强调了学好Python和数学基础的重要性，并提供了一些建议。 ... [详细]

生成式对抗网络模型综述摘要生成式对抗网络模型(GAN)是基于深度学习的一种强大的生成模型，可以应用于计算机视觉、自然语言处理、半监督学习等重要领域。生成式对抗网络 ... [详细]

本文介绍了在浏览器中进行异常检测的算法，包括统计学方法和机器学习方法，并探讨了异常检测在深度学习中的应用。异常检测在金融领域的信用卡欺诈、企业安全领域的非法入侵、IT运维中的设备维护时间点预测等方面具有广泛的应用。通过使用TensorFlow.js进行异常检测，可以实现对单变量和多变量异常的检测。统计学方法通过估计数据的分布概率来计算数据点的异常概率，而机器学习方法则通过训练数据来建立异常检测模型。 ... [详细]

本文介绍了腾讯最近开源的BERT推理模型TurboTransformers，该模型在推理速度上比PyTorch快1~4倍。TurboTransformers采用了分层设计的思想，通过简化问题和加速开发，实现了快速推理能力。同时，文章还探讨了PyTorch在中间层延迟和深度神经网络中存在的问题，并提出了合并计算的解决方案。 ... [详细]

本文介绍了一种基于模型的深度强化学习方法，通过结合神经渲染器，教机器像人类画家一样进行绘画。该方法能够生成笔画的坐标点、半径、透明度、颜色值等，以生成类似于给定目标图像的绘画。文章还讨论了该方法面临的挑战，包括绘制纹理丰富的图像等。通过对比实验的结果，作者证明了基于模型的深度强化学习方法相对于基于模型的DDPG和模型无关的DDPG方法的优势。该研究对于深度强化学习在绘画领域的应用具有重要意义。 ... [详细]

背景应用安全领域，各类攻击长久以来都危害着互联网上的应用，在web应用安全风险中，各类注入、跨站等攻击仍然占据着较前的位置。WAF(Web应用防火墙)正是为防御和阻断这类攻击而存在 ... [详细]

点击上方，选择星标或置顶，每天给你送干货！阅读大概需要11分钟跟随小博主，每天进步一丢丢来自：深度学习技术前沿 ... [详细]

最近Google的Deepmind开始研究如何让AI做数学题。这个问题的提出非常有启发，逻辑推理，发现新知识的能力应该是强人工智能出现自我意识之前最需要发展的能力。深度学习目前可以 ... [详细]

本文介绍了2018年人工智能大数据的爆发以及学习Java和Python的相关知识。在人工智能和大数据时代，Java和Python这两门编程语言都很优秀且火爆。选择学习哪门语言要根据个人兴趣爱好来决定。Python是一门拥有简洁语法的高级编程语言，容易上手。其特色之一是强制使用空白符作为语句缩进，使得新手可以快速上手。目前，Python在人工智能领域有着广泛的应用。如果对Java、Python或大数据感兴趣，欢迎加入qq群458345782。 ... [详细]

词,袋, ... [详细]

本博文基于《Amalgamationofproteinsequence,structureandtextualinformationforimprovingprote ... [详细]

OCR：用字符识别方法将形状翻译成计算机文字的过程Matlab：商业数学软件；CUDA：CUDA™是一种由NVIDIA推 ... [详细]

文章目录摘要模型架构模态编码器自监督预测控制器设计策略学习控制器设计实验结论和展望会议：ICRA2019标题：《MakingSenseofVision ... [详细]

安装Tensorflow-GPU文档第一步：通过Anaconda安装python从这个链接https:www.anaconda.comdownload#window ... [详细]

事实上，在我们周围，“人工智能”让一切都变得更“智能”极具讽刺意味。随着人类与机器智能之间的界限变得模糊，我们的世界正在变成一个机器 ... [详细]