demi的博客

深度学习的发展会带给硬件架构怎样的影响?

设计人员将大量高度并行的计算加载到硬件上,尤其是最初为快速图像渲染而开发的图形处理单元(GPU)。这些芯片特别适合于计算密集型“训练”阶段,该阶段使用许多经过验证的例子来调整系统参数。在“推理”阶段,其中部署深度学习处理的输入,需要更大的存储器访问和快速响应,目前已经可以使用GPU实现。

一些非常酷的GAN的应用

GANs被称为是度学“过去20年内在深习上最酷的想法”,既然是最酷的想法,那就会有最酷的应用,一起来看看吧!在GAN发展的头几年,我们取得了令人印象深刻的进展。再也不是恐怖电影里那种邮票大小的面部照片了。在2017年,GAN生成的1024×1024的图像可以让星探上当。在未来几年,我们可能会看到GANs生成的高质量视频。

人工智能的四波浪潮以及未来的发展方向

人工智能是无所不在的 – 我们曾经认为的未来科技将很快渗透到所有生命领域。那么它将如何影响商业和整个世界?在他的着作“ 人工智能超级大国”中,李开复是一位杰出的中国IT投资人,拥有谷歌,苹果和微软的执行背景,他讲述了四波人工智能,他们现在和未来的用例。

机器学习判别式与生成式

在机器学习中,对于监督学习我们可以将其分为两类模型:判别式模型和生成式模型。可以简单地说,生成式模型是针对联合分布进行建模,而判别式模型则针对条件分布建模。
从感性上认识,生成式能学习到更多信息,而判别式则较少,就好比学习英语,有类人只学会听懂这是英语,有类人学会了听懂这是英语并且知道说的是什么。另外,生成式模型在一定条件下也可以转换成判别式模型,比如通过贝叶斯公式进行转换。

关于主被动安全和与自动驾驶的探讨

据统计每年因为交通事故而丧失生命的人超过120万人。而自动驾驶可以大大的提高汽车的安全性,那自动驾驶和安全的关系是怎样的呢?这首先得从汽车安全的历史说起。早期的汽车因该只是想更省力,更快捷的到达目的地,让人“走”的更快和更远。渐渐的道路上的车子多了之后,由于驾驶员失误,或者由于汽车本身设计存在缺陷往往造成了碰撞这类最常见的事故。

简略前向渲染与递延渲染说明

渲染路径可选是unity最重要的特性之一。或许对于那些对unity不甚理解的人来说,前向渲染和递延渲染仅仅类似于将物体的外形在正常以及怪异之间进行切换。为了更好理解为什么需要多个渲染路径,我们需要对其背后的工作原理有所了解。

物联网公司应该遵循的九个因素

物联网公司必须注意九个因素才能在未来几年取得成功。其中涉及确保物联网工具可以连接到其他标准和系统,记住物联网与现实世界的交互,通过集线器和区域模型实现面向未来的可扩展性等等。那么,为物联网(IoT)调整网络究竟是什么呢?坚持下面列出的九个因素。遵循以下九个因素的物联网公司在未来几年一定会取得成功。