深度学习
深度学习
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

最新

大语言模型·2024-05-21
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
DSSM双塔模型用于解决语义相似度任务和推荐场景,包含n+1个塔,输入为高维向量,输出为低维语义向量,通过cos值计算相似度,使用不同的label构造不同的模型,通过相似度函数计算相关性,基于pytorch实现。...(more)
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大语言模型·2024-05-15
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
GPT是一种预训练语言模型,可用于自然语言处理任务。它采用生成式预训练和判别式任务微调的方法,使得模型搭建更简单。适配不同任务的输入形式是一个问题,但通过增加应用层级的网络和有监督微调,可以解决。使用huggingface的模型调用和微调也变得更加简单。...(more)
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AI·2024-05-14
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
本文介绍了基于BERT的自然语言处理中的任务和实现方法,包括文本分类、问答系统、命名实体识别和预训练任务等。通过对文本进行编码和向量化,可以实现各种任务的分类和预测。
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制造·2024-04-24
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 机器学习
4 会员关注
制造企业可通过HPC算力预测、优化资源、混合云解决方案等方式提高效率,注意成本、技术、数据安全等挑战,确保高效运行。
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制造·2024-04-23
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 机器学习
4 会员关注
制造企业优化HPC性能:基础优化、并行计算、GPU加速、性能监控、软件工具、网络通信、缓存系统、云解决方案。不同品牌服务器统一调度:中间层软件、标准化作业脚本、虚拟化、容器化部署、硬件升级、供应商合作。提升吞吐和效率:高速网络互联、高可用性存储、优化作业调度、故...(more)
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汽车操作系统·2024-03-05
lrx00056015联盟成员 · 福田汽车 擅长领域:HPC, 机器学习, 人工智能
3 会员关注
操作系统侧的性能优化是一个综合性的工作,需要综合考虑硬件、软件、数据结果以及系统配置等多因素。 操作系统默认配置可能不适合特定的应用程序。通过调整系统参数和优化系统设置,可以提高计算速度。比如调整文件系统的缓存大小、调整进程调度算法和优化中断处理等,可以提...
汽车汽车制造仿真系统·2024-03-05
lrx00056015联盟成员 · 福田汽车 擅长领域:HPC, 机器学习, 人工智能
3 会员关注
我们用的是Altair PBS Works,基本满足我们以周度、月度和季度三种维度的多队列资源利用率统计。
汽车数据安全·2024-03-05
xuyy联盟成员 · 某银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 大语言模型
10 会员关注
通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下措施: (1)加密数据 使用加密技术对数据进行加密,以保护数据...
汽车安全合规·2024-03-05
lrx00056015联盟成员 · 福田汽车 擅长领域:HPC, 机器学习, 人工智能
3 会员关注
HPC平台的安全合规可以参考等保3的标准进行执行,具体的措施如下:HPC平台的自身健壮性、硬件、操作系统,平台、应用软件的漏洞监测和补丁修复机制,定期进行安全加固。HPC平台的整体安全防护,设定边界防护以及东西向隔离的有效措施,开启身份鉴别、访问控制 HPC平台数据的安全性,做...
汽车CentOS·2024-03-05
一一 · 制造业 擅长领域:HPC, 人工智能, 机器学习
若只是HPC平台完全切换操作系统,框架不变的话,那么等同于重新部署一套新的环境,需要在切换前做好大量的验证工作,实施部署步骤可以参考以前的部署过程。需要特别注意的是:1:所有CAE软件与新的OS的兼容性和运行稳定性,不同版本的CAE软件兼容性,以及未来CAE软件升级的拓展性,做好矩...

描述

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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