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文章 2024-08-30 来自：开发者社区

深度学习入门：从理论到实践新技术趋势与应用：探讨新兴技术如区块链、物联网、虚拟现实等的发展趋势和应用场景

深度学习是机器学习的一个子领域，它试图模拟人脑的工作方式，以实现复杂的任务。深度学习的发展可以追溯到上世纪40年代的人工神经网络，但随着计算能力的提升和大数据的出现，深度学习在近年来取得了巨大的突破。深度学习的工作原理是通过构建多层的神经网络来学习数据的复杂模式。这些神经网络由大量的神经元组成，每个神经元都与其他神经元相连。...

文章 2024-08-02 来自：开发者社区

提升深度学习性能的利器—全面解析PAI-TorchAcc的优化技术与应用场景

提升深度学习性能的利器—全面解析PAI-TorchAcc的优化技术与应用场景引言在当今深度学习的快速发展中，模型训练和推理的效率变得尤为重要。为了应对计算需求不断增长的挑战，AI加速引擎应运而生。其中，PAI-TorchAcc作为一个新兴的加速引擎，旨在提升PyTorch框架下的计算性能。本文将详细介绍PAI-TorchAcc的基本概念、主要特性，并通过代码实例展示其性能优势。 PAI...

文章 2024-06-14 来自：开发者社区

探索深度学习的未来：从模型架构到应用场景

引言深度学习是一种模仿人脑神经网络结构的技术，通过大量数据训练模型，使其能够自动学习和预测。近年来，深度学习在图像识别、自然语言处理、语音识别等领域取得了显著成果，成为人工智能研究的热点。本文将重点探讨深度学习的最新进展及其应用场景，并分析其未来发展方向。模型架构的创新 Transformer模型及其变体自2017年Vaswa...

文章 2023-06-13 来自：开发者社区

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深度学习应用篇-推荐系统[11]：推荐系统的组成、场景转化指标（pv点击率,uv点击率,曝光点击率）、用户数据指标等评价指标详解 1. 推荐系统介绍在网络技术不断发展和电子商务规模不断扩大的背景下，商品数量和种类快速增长，用户需要花费大量时间才能找到自己想买的商品，这就是信息超载问题。为了解决这个难题，个性化推荐系统（Recommender System）应运而生。个性化推荐系统是信息...

文章 2023-06-11 来自：开发者社区

深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景

深度学习应用篇-计算机视觉-OCR光学字符识别[7]：OCR综述、常用CRNN识别方法、DBNet、CTPN检测方法等、评估指标、应用场景 1.OCR综述 OCR(Optical Character Recognition,光学字符识别)是指对图像进行分析识别处理，获取文字和版面信息的过程，是典型的计算机视觉任务，通常由文本检测和文本识别两个子任务构成。文字检测：将图片中的文字区域位...

文章 2022-02-17 来自：开发者社区

AI：机器学习、深度学习在实际应用(工业应用)中的步骤流程框架、实际场景(案例)之详细攻略

机器学习/深度学习场景实际应用1、分类问题案例Kaggle Titanic：Titanic: Machine Learning from Disaster2、回归问题案例Kaggle—House Prices: Advanced Regression Techniques：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-r...

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更新时间 2024-08-31 09:49:44

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