探索深度学习中的Transformer模型：原理、优势与应用
在深度学习领域，Transformer模型自2017年由Vaswani等人提出以来，已成为自然语言处理（NLP）领域的革命性突破，并迅速扩展到计算机视觉、语音识别等多个领域。Transformer凭借其强大的序列建模能力和并行计算能力，彻底改变了传统基于循环神经网络（RNN）和卷积神经...
【深度学习】TensorFlow面试题：什么是TensorFlow？你对张量了解多少？TensorFlow有什么优势？TensorFlow比PyTorch有什么不同？该如何选择？
TensorFlow 的面试问题 参考：[TensorFlow面试题及其答案合集 （1）什么是TensorFlow？ TensorFlow是一个基于Python的库, 用于创建机器学习应用程序。它是执行复杂数学的低级工具包。它为用户提供了可定制性选项, 以构建实验性学习体系结构。它还可以帮助用户与他们合作, 并将他们转变为正在运行的软件。它...
深度学习中的迁移学习：优势与应用探索
深度学习技术的发展已经在许多领域取得了显著的进展，但在面对数据稀缺或者新任务时，传统的深度学习模型可能会显得力不从心。迁移学习作为一种有效的技术手段，通过利用已有的知识来帮助解决新任务的学习问题，近年来受到了越来越多研究者和开发者的关注和应用。迁移学习的基本原理迁移学习的核心思想是将从一个任务中学到的知识应用到另一个相关的任务中。在传统机器...
深度学习基础入门篇9.1：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解
深度学习基础入门篇[9.1]：卷积之标准卷积：卷积核/特征图/卷积计算、填充、感受视野、多通道输入输出、卷积优势和应用案例讲解 1.卷积提出背景 在全连接网络[1]中，一张图片上的所有像素点会被展开成一个1维向量输入网络，如 图1 所示，28 x 28的输入数据被展开成为784 x 1 的数据作为输入。 图1 全连接网络图 这样往往会存在如下两个问题： 1. 输入数据的空间信息被丢...
复杂的中国驾驶场景，正是深度学习的优势
导读 深度学习十分适合高度复杂场景下的自动驾驶应用，尤其与增强学习相配合，能让从感知到执行的过程变得简单。 谷歌和李世石的人机大战引爆了公众对于人工智能的关注，也让基于深度学习的人工智能成为汽车业界关注的重点，那么深度学习在智能驾驶的应用场景下有什么帮助呢? 自动驾驶最先出现在美国，而不是欧洲或者日本，更不是中国，非常关键的一个原因在于，美国的驾驶环境相对于其它地区而言，是最简单的，无论是...
《深度学习导论及案例分析》一1.2深层网络的特点和优势
####本节书摘来自华章出版社《深度学习导论及案例分析》一书中的第1章，第1.2节，作者李玉鑑 张婷，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2深层网络的特点和优势 神经网络由许多简单的、互连的称为神经元的处理器组成。每一个神经元产生一系列的实值激活［73］，其中输入神经元通过传感器激活，其余神经元通过连接激活。 例如，图1.1是两个浅层网络的例子，其中图1.1a是一个单隐.....
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