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数据集大全:25个深度学习的开放数据集
还在发愁找不到数据集训练你的模型?快来收藏一下史上最全的深度学习数据集汇总吧,有它在,一切都ok~
GPU训练的快速大规模分布式扩展-GPU多机多卡Machine Learning Middleware
我们设计了GPU多机多卡middleware,使得单机版机器学习程序可以通过插入middleware较快的实现基于ASGD或MA的多机多卡训练,此前各自基于open source工具所做的独有修改都可以得以充分保留。
如何搭建直播平台?低延时连麦+人工智能让互动升级
通过集成阿里云直播SDK,用户可以轻松实现移动端、PC端的直播流推送。直播服务器接收到直播流,对流进行处理(转封装、转码等),并通过CDN进行分发。支持10万+路流输出,1000万+观众同时在线。本文将详细展开。
想学习高大上的深度学习技术么?快来看看这本书
本文简单介绍了 Goodfellow 所著的《深度学习》的主要内容,非常透彻地分析了该书的优缺点以及适用群体。想学习深度学习么?快来看看吧。
深度学习在语音识别中的声学模型以及语言模型的应用
目前深度学习在图像和语音识别等领域应用越来越广泛,比如图像处理类应用、视频归纳、智能客服,以及延伸的服务机器人领域、车载助手等,本文着重介绍深度学习在语音识别中声学模型与语言模型中的应用,如FSMN,LSTM,RNN等网络结构的设计,比传统的结构在效果上有巨大的提升
从声学模型算法角度总结 2016 年语音识别的重大进步
免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps  在过去的一年中,语音识别再次取得非常大的突破。IBM、微软等多家机构相继推出了自己的 Deep CNN 模型,提升了语音识别的准确率;Residual/Highway 网络的提出使我们可以把神经网络训练的更加深。
阿里云RPA(机器人流程自动化)干货系列之二:认识RPA(下)
导读:本文是阿里云RPA(机器人流程自动化)干货系列之二,主要介绍了RPA的发展齐纳经和主要使用场景有哪些,目前国内外主流的RPA厂商以及RPA的未来在哪。 一、RPA的发展前景 根据Gartner的最新研究,2018年全球机器人流程自动化(RPA)软件的开支预计将达到6.8亿美元,同比增长57%,到2022年支出达到24亿美元。
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