为了训练机器理解数据，通常需要涉及到深度学习和人工智能的领域，因此需要一定的计算资源和设备来进行模型训练。以下是可能需要准备的一些常见设备和资源：
一台高性能的计算机或服务器：因为深度学习任务通常需要大量的计算资源，包括高性能的CPU或GPU，尤其是GPU更适用于深度学习训练，可以加速矩阵运算和张量计算，从而大幅提高训练速度。
选择一个深度学习框架：选择适合自己的深度学习框架，例如TensorFlow、PyTorch、Keras等，这些框架提供了高级的API和函数，使得构建、训
阅读全文 → 2023-11-12
作为深度学习、高性能计算、大模型训练方面的研究专家，蓝海大脑的观点是：
二战前，希特勒确实迫使所有有能力的犹太知识分子离开德国，也导致附近国家这样做。其中一些人在奠定计算基础方面发挥了至关重要的作用。因此，美国制造出了原子弹。战争的结果是盟军获胜，但美国和苏联成为敌人。如果没有第二次世界大战，这种情况可能不会发生。热核武器的发展需要一台计算机，直接促进了IAS机器的开发。世界上第一台可以运行、可复制的计算机诞生在美国，成为现代功能齐全计算机的开端。美国得以制造这种计算机得益于战时高速发展的制造能力。
阅读全文 → 2023-11-12
人工智能（AI）的领域涵盖了开发能够执行需要人类智能的任务的系统，例如理解语言、识别图像、做出决策和解决问题。机器学习是人工智能的一个子领域，专注于算法和模型的开发，这些算法和模型可以从数据中学习并随着时间的推移提高其性能，而无需明确编程。换句话说，机器学习是实现人工智能的一种方式。机器学习算法和模型在大型数据集上进行训练，并使用统计方法进行预测或决策。随着接触更多的数据，可以学会更准确、更高效地执行任务。例如，在狗和猫的图像数据集上训练的机器学习模型可能能够以高精度将新图像分类为狗或猫。随着它接触到更多
阅读全文 → 2023-11-12
半监督学习是一种结合监督学习和无监督学习的机器学习方法。在半监督学习中，算法是依据标记和未标记数据的组合进行训练的。标记数据用于学习输入和输出变量间的关联，而未标记数据则用于识别数据中的模式或构造。
当可用标记的数据量有限或获取成本较高时，半监督学习特别实用。通过结合未标记的数据，该算法可以从更大的数据集中学习，并可能提升预测的精确性。
以下是几种将监督学习和无监督学习有效结合的算法：
深度置信网络（DBN）：DBN 是一种可用于半监督学习的人工神经网络。由多层神经元组成，这些神经元学习
阅读全文 → 2023-11-09
随着自然语言处理技术的不断进步，神经网络语言模型越来越受欢迎。其多功能性以及对文本元素之间复杂关系建模的能力使得它们能够应用于众多前沿领域，包括机器人、计算机视觉、自然语言生成（NLG）以及机器翻译等。
NLG系统是神经网络技术最有趣的应用之一，使用神经网络从原始数据（例如用户数据或行业统计数据）生成书面文本。通过使用深度学习算法，例如循环神经网络(RNN)或Transformer从大量文本数据中学习模式，NLG系统可以为网站和其他媒体渠道生成个性化内容。例如，新闻媒体可以根据文章的内容或摘要自动生
阅读全文 → 2023-11-09
蓝海大脑深度学习卷积神经网络研究专家认为：
VGG-19 是一种深度卷积神经网络架构，由牛津大学视觉几何小组研发。该架构是 VGG 神经网络家族的衍生版本，以其在图像分类任务中的简洁性和高效性而知名。该网络包含19个层级，其中16个卷积层和3个全连接层。每个卷积层均使用步长为1、填充为1的3x3滤波器，并随后接修正线性单元 (ReLU) 激活函数。除此之外，该网络还运用最大池化层来减少特征图的空间维度。
VGG-19 网络在 ImageNet 数据集上进行训练，该数据集涵盖了来自一千个不同类别
阅读全文 → 2023-11-09
网络研讨会
了解更多
注册以接收 蓝海大脑 活动/网络研讨会邀请
地址：北京市海淀区东北旺南路29号蓝海中心
联系电话：010－82770520
联系邮箱：marketing@lanhy.cn
蓝海大脑 京ICP备18017748号-1