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GPU运算，深度学习，高性能计算，计算机视觉，图像影音识别
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在机器学习中，决定因素往往不是算法而是数据集的大小。图像分类即根据固定类别对输入的图像设置标签。在本文中，小芯将示范如何在数据不足的情况下应用深度学习。现已创建特制汽车和巴士分类器两个数据集，每个数据集包含100个图像。其中，训练集有70个图像，验证集有3
利用人工神经网络、深度学习使机器能够执行复杂的任务，而无需人类明确控制。本文将向您介绍深度学习的5个应用，其中深度学习正在尽最大努力实现预期的结果。很难对已拍摄的照片进行着色，但使用深度学习图片可以有效地着色并将生活融入其中。使用深度学习黑白照片可以着色，
从内容来看，今年的课程与去年的差别不大，涵盖了CNNs, RNNs, LSTM, Adam, Dropout, BatchNorm, Xavier/He initialization 等深度学习的基本模型，涉及医疗、自动驾驶、手语识别、音乐生成和自然语言处
几十年来，统计机器翻译一直是主导的翻译模型[9]，直到神经机器翻译的诞生。NMT是一种新兴的机器翻译方法，它试图构建和训练单个的大型神经网络来读取文本并输出翻译[1]。本文将基于seq2seq框架以及如何在此基础上构建注意力。我们将得分放到softmax层
深度学习仍然是数据科学中最热门的东西。深度学习框架正在迅速变化。就在五年前，除了Theano公司之外，还没有其他行业领导厂商。我想找到哪些框架值得关注的证据，所以我创建了这个实力评分榜。Python语言是深度学习的明确领导者，因此我专注于与之兼容的框架。虽
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