深度学习 AI 解释:神经网络
数据派THU
共 3325字,需浏览 7分钟
· 2021-11-30
来源:ScienceAI 本文约2600字,建议阅读5分钟
本文用深度学习为你解释神经网络。
内容地址:
https://cbmm.mit.edu/research/thrusts/theoretical-frameworks-intelligence
论文地址:
https://link.springer.com/article/10.1007/s11633-017-1054-2
论文地址:
http://cbmm.mit.edu/sites/default/files/publications/CBMM-Memo-067.pdf
参考内容:
https://scitechdaily.com/deep-learning-ai-explained-neural-networks/
评论
CXL:破解AI时代“内存墙”新途径
AI大模型的快速发展推动“算力”和“存力”需求快速增长,“内存墙”问题由来已久,在 AI 时代表现的愈发明显,“算力”和“运力”之间的差距越来越大。Transformer 类的模型参数的数量呈现指数增长,每两年增加 410 倍,而 GPU 内存仅以每两年 2 倍的速度扩展。1、AI时代“内存墙”问题
架构师技术联盟
0
科普:深度学习训练,不同预算GPU选购指南
以下文章来源于微信公众号:DeepHub IMBA作者:Mike Clayton本文仅用于学术分享,如有侵权,请联系后台作删文处理导读购买显卡第一个要考虑的问题是什么?当然是预算。本文提供了不同预算的显卡选购指南,希望能对各位读者有所帮助。在进行机器学习项目时,特别是在处理深度学习和神经网络时,最好
机器学习初学者
0
【深度学习】人人都能看懂的LSTM
熟悉深度学习的朋友知道,LSTM是一种RNN模型,可以方便地处理时间序列数据,在NLP等领域有广泛应用。在看了台大李宏毅教授的深度学习视频后,特别是介绍的第一部分RNN以及LSTM,整个人醍醐灌顶。本文就是对视频的记录加上了一些个人的思考。0. 从RNN说起循环神经网络(Recurrent Neur
机器学习初学者
0
OpenAI的Sora竟然造假:生成的AI大片只有1%的AI,剩下的99%是人工!
点蓝色字关注“机器学习算法工程师”设为星标,干货直达!啊?Sora火爆短片《气球人》,也“造假”了???背后艺术家团队的最新揭秘,可谓一石激起千层浪:原来,视频画面并非完全由AI生成,其中有大量视觉效果需要人类后期实现。be like:这下网友不干了,合着大家伙儿跟OpenAI玩真心,OpenAI背
机器学习算法工程师
1
深度解读RoCE v2网络技术
在日新月异的网络技术领域中,远程直接内存访问(RDMA)技术已成为优化数据传输流程、提升整体网络效能的关键驱动力。其中,以太网融合RDMA技术——RoCE(RDMA over Converged Ethernet),其第二代版本RoCE v2凭借显著的性能提升与更强的灵活性脱颖而出。本文来自“深度解
架构师技术联盟
0
聊一聊我最常关注的9个计算机视觉、自动驾驶、AI方向高质量圈子
随着计算机视觉(2D/3D)、SLAM、自动驾驶、AI技术的快速迭代更新,可落地的技术也成为人们争先学习的重点。这使得从业者对于最前沿技术的获取能力变得至关重要。微信公众号便是一个非常有效的前沿信息分享平台。这里给大家推荐9个最常打开的计算机视觉、自动驾驶、SLAM、机器学习和AI方向的优质公众号平
机器学习初学者
0
聊一聊我最关注的9个CV、SLAM、自动驾驶和AI圈子!
随着计算机视觉(2D/3D)、SLAM、自动驾驶、AI技术的快速迭代更新,可落地的技术也成为人们争先学习的重点。这使得从业者对于最前沿技术的获取能力变得至关重要。微信公众号便是一个非常有效的前沿信息分享平台。这里给大家推荐9个最常打开的计算机视觉、自动驾驶、SLAM、机器学习和AI方向的优质公众号平
3D视觉工坊
0
AI数据中心网络架构需求:400/800G光模块
随着AI技术和相关应用的不断发展,大模型、大数据和AI计算能力在AI发展中的重要性日益凸显。大模型和数据集构成AI研究的软件基础,而AI算力是关键的基础设施。在本文中,我们将探讨AI发展对数据中心网络架构的影响。下载链接:AI数据中心网络架构需求:400/800G光模块Fat-Tree数据中心网络架
架构师技术联盟
0