神经网络

GNN 提供了一种在图结构化数据上使用深度学习技术的方法。本文总结了一些技巧来提高 GNN 模型的性能。

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。

缩放神经网络，无论是使用的训练数据量、模型大小还是使用的计算，对于提高许多现实世界机器学习应用程序的模型质量至关重要。

人工智能正在攻克一个又一个的人类智力堡垒，这一次中招的是历史学领域。

CNN是有权值共享和部分感受野以及不完全连接的特殊神经网络。

神经网络，是执行类人任务的人工智能系统。随着它们变得更大，他们的效率就变得越高。

边缘计算和人工智能(AI)等技术可以拓宽高性能计算的能力，并向各个领域提供高性能处理能力。本文列出的是影响高性能计算主题的关键技术趋势。

在本篇文章中我们将讨论神经网络中常见的激活函数，并使用可视化技术帮助你了解激活函数的函数定义和不同的使用场景。

我们的目标是理解语言，而这可能是机器能够真正理解句子中的“it”所指，以及理解“it”所包含的一切的唯一途径。

人工智能是人类智能的一个计算机的实现，从对决的角度，它永远不可能超过人类智能，只是说在某一个特定的方面它可能胜出，但从智能本身它没办法胜出。