深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，它通过多层神经网络对数据进行建模和学习，从而使计算机能够自动从数据中提取特征并进行预测。深度学习在图像处理、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著的突破，特别是在大数据和强大计算能力的支持下，深度学习已成为解决复杂问题的主要技术。
Imagination 的 IMG 4系列NNA AI 计算引擎提高了计算能力，可以提供低功耗、低面积和系统带宽可扩展的卷积神经网络加速，使其成为部署Visidon最先进的基于深度学习的超分辨率解决方案的完美平台。
最近Jeff Dean发表了一篇论文，回顾了深度学习高速发展的黄金十年，软硬件发展是核心，并指出三个未来有潜力的研究方向：稀疏模型、AutoML和多任务训练。
据报道称，由于采用基于云的技术和在大数据中使用深度学习系统，深度学习的使用在过去十年中迅速增长，预计到 2028 年，深度学习的市场规模将达到 930 亿美元。
深度学习是机器学习算法的子类，其特殊性是有更高的复杂度。因此，深度学习属于机器学习，但它们绝对不是相反的概念。我们将浅层学习称为不是深层的那些机器学习技术。
人工智能发展到2022年，技术变革到什么水平了呢？今天，我们来看看2022年10大人工智能技术有哪些？
本文旨在直观系统地梳理深度学习各领域常见概念与基本思想，使读者对深度学习的重要概念与思想有一直观理解，做到“知其然，又知其所以然”，从而降低后续理解论文及实际应用的难度。
飞桨框架的核心技术，主要包括前端语言、组网编程范式、核心架构、算子库以及高效率计算核心五部分。
在本文中，我们将分享一些将图像转换为特征向量的技术，可以在每个分类模型中使用。
在深度学习领域，被称为“目标检测”的子学科是包括通过图片、视频或网络摄像头来识别对象的过程。
在过去的 10 年里，性能最好的人工智能系统都是由一种称为「深度学习」的技术产生的。