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深度学习零基础进阶第三弹​|干货分享

雷锋网(公众号:雷锋网)曾编译《干货分享 | 深度学习零基础进阶大法!》,相信读者一定对深度学习的历史有了一个基本了解,其基本的模型架构(CNN/RNN/LSTM)与深度学习如何应用在图片和语音识别上肯定也不在话下了。今天这一部分,我们将通过新一批论文,让你对深度学习的方式与深度学习在不同领域的运用有个清晰的了解。由于第二部分的论文开始向细化方向延展,因此你可以根据自己的研究方向酌情进行选择。雷锋网对每篇论文都增加了补充介绍,分上下两篇,由老吕IO及奕欣编译整理,未经雷锋网许可不得转载。 4. 循环神经网络/序列到序列模式 《Generating sequences with recurrent neural networks》一文由 Graves 和 Alex 两位专家合力撰写,这篇论文解释了用递归神经网络生成手写体的原理。 [19]

IBM云对象存储特点简介及适用场景介绍

随着各行各业创新技术的诞生和更加细致的监管要求,比如互联网+,4K、8K的高清视频,金融领域的双录规定等等,非结构化数据形成了爆发的增长态势,而此刻我们传统的存储世界已经一片焦灼,SAN和NAS面面相觑,面对如此海量的数据存储,二者也束手无策,这时候对象存储挺身而出,以胸纳百川的气概,以动辄上PB级的存储身姿,喊出了"Yes, I can"的新时代承担。 根据IDC的报告指出,从2017年,结构化数据增长应趋于平缓,而在2016年开始,非结构化数据的增长将是爆发式的、火箭式的。而在2020年,全球的数据量将会突破45ZB(1ZB=1024EB),而其中80%的数据将是非结构化数据。 因此,传统存储在面对非结构化数据的时候,是心有余而力不足的,毕竟传统架构当时考虑的极限也仅限于百TB级。当新的对象存储技术出现的时候,一切的问题都变的迎刃而解。时间又要追溯到十几年前,当亚马逊发布了标准的S3对象存储接口API集后,对象存储有了相当长足的发展,直到现在呈现的多方态势,其中包括传统存储厂商的新产品线、新兴的创业公司、还有日益完善多远的开源技术。 首先,有一点需要明确的是,对象存储技术的出现,是...

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