机器学习变革制造业的10种方式
demi 在 周三, 08/14/2019 - 12:01 提交
人工智能的引入将为制造行业带来巨大的经济效益。对此,不同的调研机构给出了相关的数据参考:IDC数据显示,到2021年,20%的领先制造企业将通过嵌入式智能、人工智能、物联网和区块链等技术实现流程自动化,并将执行时间缩短25%;德勤表示,机器学习可以让离散制造业的产品质量提高35%.......
人工智能的引入将为制造行业带来巨大的经济效益。对此,不同的调研机构给出了相关的数据参考:IDC数据显示,到2021年,20%的领先制造企业将通过嵌入式智能、人工智能、物联网和区块链等技术实现流程自动化,并将执行时间缩短25%;德勤表示,机器学习可以让离散制造业的产品质量提高35%.......
我们都知道用GPU可以加速神经神经网络训练(相较于CPU),GPU是如何加速的呢?
经常被网友问到“人脸识别系统是如何找到人的?”,本文将通过实际案例具体分析人脸识别系统的组成、人脸识别系统的架构、人脸布控流程、以及人脸识别系统的具体功能来详细解答网友疑惑。
通常情况下,失败的试点项目可能成为其他项目实施的障碍,因此避免物联网的错误非常重要,这些错误可能会导致企业在未来的应用中付出沉重的代价。
这段时间垃圾分类相关小程序、APP的上线,让图像识别又一次进入人们的视线,我国图像识别技术在全世界都排在前列。编程语言那么多,最适合图像识别的是哪种呢?
Vulkan 1.1.118 已经发布,Vulkan 是 OpenGL 的下一代版本,和 DirectX 12 一样都是基于 AMD 私有的 Mantle API,1.1.118 已经发布,它的新扩展是 VK_AMD_shader_core_properties2 和 VK_AMD_pipeline_compiler_control。
神经网络中激活函数的真正意义是什么?激活函数的意义是“让神经网络具备强大的拟合能力”。
由于0-1范围内的导数累乘,会发现累乘会导致激活函数导数的累乘,如果取tanh或sigmoid函数作为激活函数的话,那么必然是一堆小数在做乘法,结果就是越乘越小。随着时间序列的不断深入,小数的累乘就会导致梯度越来越小直到接近于0,这就是“梯度消失“现象。
Python的字符串处理,在爬虫的数据解析、大数据的文本清洗,以及普通文件处理等方面应用非常广泛,而且Python对字符串的处理内置了很多高效的函数,功能非常强大、使用非常方便。今天我就把字符串处理时用到最多的方法总结分享给大家,希望大家可以轻松应对字符串处理。
1. 字符串的切片和相乘
(1)切片
str='Monday is a busy day' print(str[0:7]) #表示取第一个到第七个的字符串 print(str[-3:]) #表示取从倒数第三个字符开始到结尾的字符串 print(str[::]) #复制字符串
(2)相乘
当我们编写Python代码时要分隔符,此时用字符串的乘法操作就很容易实现。
line='*'*30 print(line) >>******************************
2. 字符串的分割
(1)普通的分割,用split函数,但是split只能做非常简单的分割,而且不支持多个分隔。
Encoder-Decoder(编码-解码)是深度学习中非常常见的一个模型框架,比如无监督算法的auto-encoding就是用编码-解码的结构设计并训练的;比如这两年比较热的image caption的应用,就是CNN-RNN的编码-解码框架;再比如神经网络机器翻译NMT模型,往往就是LSTM-LSTM的编码-解码框架。