深度学习(DL)是机器学习(ML)的一个高级子集，是当今一些最具创新性和最复杂技术的背后。

GPU最初是为图形渲染而设计的，但是由于其卓越的并行计算能力，它们很快被引入深度学习中。

神经渲染是一种利用深度学习和图形学技术，实现高质量、高效率、高灵活性的图像合成和渲染的方法。神经渲染不仅能够生成逼真的图像，还能够对图像进行操控、变换和编辑，从而实现多种创意和应用。

量化、修剪和师生模型只是使深度学习更有效地打开边缘人工智能用例的几种方法。

某种程度上，深度学习最大的优势就是自动创建没有人会想到的特性能力。

基于深度学习的声波攻击可破解键盘输入，准确率达95%

本文中将介绍6种神经网络架构，可以使用它们来训练3D医疗数据上的深度学习模型。

随着时下智能时代的发展，机器学习已成为不少专业人士的“必备技能”。尽管如此，可它在实用性上仍然存在一些问题。

近年来，以卷积神经网络、循环神经网络和 Transformer 模型为代表的深度学习算法在时间序列预测任务中取得了丰硕的成果。

神经网络的参数学习是一个非凸优化问题。