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【入门必备】史上最全的深度学习资源汇总

欢迎大家关注我们的网站和系列教程:http://www.tensorflownews.com/,学习更多的机器学习、深度学习的知识! 磐石 导语:前一篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集,本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总。喜欢我们文章的小伙伴,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处,欢迎在文末留言。 目录: 介绍 教程 视频 数据集 项目 论文 介绍: 作为传统机器学习重要的一个分支,与机器学习算法相比,深度学习算法最大的特点是至少含有一个隐藏层的神经网络(NN)。此外,深度学习的分层处理的思想也大大提高了模型的泛化能力。深度学习发展到今天,大致分为以下一些比较流行的网络结构:深度神经网络(DNN)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、生成对抗网络(GAN)等。应用最广的几个研究领域分别是自然语言处理、语音识别和图像处理。出现了Tensorflow、Keras、Caffe、Torch等技术框架。深度学习近年来发展迅猛,在国内外都引起了广泛的关注,也吸引了越来越多的人投身于深度学习领域的研究。今天小编有...

英伟达CEO黄仁勋:GPU是AI时代利器,发布全球首款可编程AI引擎

我们看到已经脱下显卡厂商标签的英伟达,在人工智能的路上走得越来越远。 9月26日,英伟达于北京召开的GTC 大会中国站正式开幕,英伟达创始人兼CEO黄仁勋用了两小时的时间系统的介绍了英伟达的人工智能生态发展。 在主题为《AI Trends, Challenges and Opportunities》的演讲中,黄仁勋表示人工智能无处不在,摩尔定律已经终结,而深度学习强势袭来,这其中GPU将发挥出强大的力量。 如果给老黄这次的演讲画个重点的话,主要有下面几大块: TensorRT3深度学习引擎,减少推理过程的延迟 黄仁勋花了很大篇幅介绍了英伟达最重要的产品——深度学习推理引擎TensorRT3,TensorRT3是一种可编程的AI推理加速器,支持现阶段大部分神经网络框架,并能加速现有和未来的网络架构。 作为连接深度学习框架和硬件的中间桥梁,英伟达TensorRT3 的性能非常卓越,黄仁勋举了个例子:运行在Volta上的TensorRT3在图像分类方面比最快的CPU还要快40倍,在语言翻译方面则要快140倍等等。 为了进一步展示TensorRT3的性能,英伟达现场展示了用语音在《权力的游戏》...

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