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    稀疏编码无法连接

    的搜索结果
  • 深度学习要多深,才能了解你的心?——DNN在搜索场景中的应用

    DNN在搜索场景中的应用潜力,也许会比你想象的更大。 1.背 景 搜索排序的特征在于大量的使用了LR,GBDT,SVM等模型及其变种。我们主要在特征工程,建模的场景,目标采样等方面做了很细致的工作。但这些模型的瓶颈也非常的明显,尽管现在阿里集团内部的PS版本LR可以支持到50亿特征规模,40...

    文章 技术小能手 2017-06-21 3444浏览量

  • 大连接需求的实现 | 带你读《5G 空口设计与实践进阶 》之六

    NR 演进之路 低时延需求的实现 1.2.5 大连接需求的实现 作为物联网(IoT,Internet of Things)的主要存在形式,机器类通信(MTC)使得机器与机器之间能够在没有人为干预或极少干预的情况下进行自主的数据通信和信息交互。随着 MTC 规模的扩大,海量的机器类设备开始依赖蜂窝网...

    文章 温柔的养猫人 2020-01-13 687浏览量

  • 可视化解释11种基本神经网络架构

    --------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货---------- 标准,循环,卷积和自动编码器网络 随着深度学习的飞速发展,已经创建了完整的神经网络体系结构主机,以解决各种各样的任务和问题。 尽管有无数的神经网络架构,但对于任何深度学习工程...

    文章 机器智能技术 2020-07-02 372浏览量

  • 计算机视觉领域的低功耗深度学习前沿技术综述

    --------点击屏幕右侧或者屏幕底部“+订阅”,关注我,随时分享机器智能最新行业动态及技术干货---------- 1 背景介绍 深度卷积网络(Deep Neural Networks, DNN)被广泛用于计算机视觉任务,如目标检测、分类与分割。DNN 往往被设计得很深,从而能在训练时能够...

    文章 机器智能技术 2020-05-06 327浏览量

  • 机器学习研究人员需要了解的8个神经网络架构(下)

    上文讲述了机器学习的功能和神经网络的概念,以及简要介绍了感知器和卷积神经网络,接下来继续介绍另外6种神经网络架构。 3.递归神经网络 为了理解RNN,我们需要对序列建模进行简要概述。将机器学习应用于序列时,我们通常希望将输入序列转换为位于不同域中的输出序列; 例如,将一系列声压转换成一系列的单...

    文章 【方向】 2018-04-15 1302浏览量

  • 信道编码概述 |带你读《5G空口特性与关键技术》之六

    第 2 章 5G 新空口关键技术 | 2.2 5G 多址接入 | | 2.3 5G 信道编码 | 2.3.1 信道编码概述 信道编码(Channel Coding)是无线通信领域最核心的技术之一。信道编码的完整过程包括添加循环冗余校验码(CRC,Cyclic Redundancy Check)、码...

    文章 被纵养的懒猫 2020-02-19 1682浏览量

  • 长文本表示学习概述

    摘要: "如果你愿意一层一层的剥开我的心·································那么你会坐牢的我跟你说"。自然语言就是这么神奇,句子中的长距离特征对于理解语义也非常关键,本文基于Tranformer、RNN、CNN、TCN分别概述近期学界对长句表示学习的诸多方法。 1.长...

    文章 zhangningyu1690 2019-05-05 1311浏览量

  • 如何检测视频异常事件?阿里工程师提出全新检测模型

    小叽导读:本篇论文收录于ACM MM 2017,论文中我们为城市大脑提供监控交通异常的方法。受动作识别等领域的最新研究成果启发,设计了一种时空自编码进行视频异常检测,同时提出一种权重递减的预测误差计算方法。经真实的交通场景评测,该算法在重要指标上已经超过了此前的最好方法。 主要作者:赵一儒、邓兵、...

    文章 技术小能手 2019-02-20 1331浏览量

  • 如何检测视频异常事件?阿里工程师提出全新检测模型

    小叽导读:本篇论文收录于ACM MM 2017,论文中我们为城市大脑提供监控交通异常的方法。受动作识别等领域的最新研究成果启发,设计了一种时空自编码进行视频异常检测,同时提出一种权重递减的预测误差计算方法。经真实的交通场景评测,该算法在重要指标上已经超过了此前的最好方法。 主要作者:赵一儒、邓兵、...

    文章 初商 2019-08-14 436浏览量

  • 大牛的《深度学习》笔记,Deep Learning速成教程

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文由Zouxy责编,全面介绍了深度学习的发展历史及其在各个领域的应用,并解释了深度学习的基本思想,深度与浅度学习的区别和深度学习与神经网络之间的关系。 深度学习,即Deep Learning,是一种学习算法(Learning algorithm),亦是人工智能领域的一...

    文章 青衫无名 2017-08-01 1289浏览量

  • 主流的深度学习模型有哪些?

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 深度学习大热以后各种模型层出不穷,很多朋友都在问到底什么是DNN、CNN和RNN,这么多个网络到底有什么不同,作用各是什么? 趁着回答《深度学习的主要分类是什么呀?这些网络cnn dbn dnm rnn是怎样的关系?》这个问题的机会,我也想介绍一下主流...

    文章 行者武松 2018-01-12 657浏览量

  • 告别深度学习炼丹术!谷歌大脑提出“权重无关”神经网络

    来源:新智元 作者:新智元 文章来源:微信公众号 数据派THU 本文约5600字,建议阅读10+分钟。 无需权重训练!谷歌再向深度学习炼丹术发起“攻击”。 [ 导读 ]神经网络训练中“权重”有多重要不言而喻。但现在,可以把权重抛诸脑后了。谷歌大脑最新研究提出“权重无关神经网络”,通过不再强调权...

    文章 初商 2019-08-26 812浏览量

  • 【新智元干货】计算机视觉必读:目标跟踪、网络压缩、图像分类、人脸识别等

    网络压缩(network compression) 尽管深度神经网络取得了优异的性能,但巨大的计算和存储开销成为其部署在实际应用中的挑战。有研究表明,神经网络中的参数存在大量的冗余。因此,有许多工作致力于在保证准确率的同时降低网路复杂度。 低秩近似 用低秩矩阵近似原有权重矩阵。例如,可以用SVD得...

    文章 技术小能手 2018-03-28 6170浏览量

  • 揭秘支付宝中的深度学习引擎:xNN

    本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN通过模型和计算框架两个方面的优化,解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。xNN的模型压缩工具 (xqueeze) 在业务模型上实现了近50倍的压缩比, 使得在包预算极为有限的移动App中大规模部署深度学习算法成为可能。xNN的计算性能经过算法...

    文章 技术小能手 2017-09-28 4124浏览量

  • 深度全解卷积神经网络(附论文)

    第一章 引言 一、本文动机 过去几年,计算机视觉研究主要集中在卷积神经网络上(通常简称为 ConvNet 或 CNN),在大量诸如分类和回归任务上已经实现了目前为止最佳的表现。尽管这些方法的历史可以追溯到多年前,但相对而言,对这些方法的理论理解及对结果的解释还比较浅薄。 实际上,计算机视觉领域的很...

    文章 技术小能手 2018-05-07 4299浏览量

  • 揭秘支付宝中的深度学习引擎:xNN

    小叽导读:本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN通过模型和计算框架两个方面的优化,解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。xNN的模型压缩工具 (xqueeze) 在业务模型上实现了近50倍的压缩比, 使得在包预算极为有限的移动App中大规模部署深度学习算法成为可能。xNN的计算性...

    文章 KB小秘书 2019-07-17 1472浏览量

  • 计算机视觉领域最全汇总(第2部分)

    计算机视觉领域最全汇总(第1部分) 7、纹理生成(Texture Synthesis)与风格迁移(Style Transform) 纹理生成用于生成包含相同纹理的较大图像。给定正常图像和包含特定风格的图像,然后通过风格迁移不仅保留图像的原始内容,而且将该图像转换为指定的风格。 7.1:特征反演...

    文章 【方向】 2018-08-29 2162浏览量

  • 零基础入门神经网络:从原理、主要类型到行业应用

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 最近,神经网络这个词特别火,吸引不少眼球。但是神经网络是个啥?有啥用? 这篇文章和大家唠唠,啥是神经网络,对于初学者来说主要有哪些挑战,以及介绍几种经典的神经网络类型,和相关行业应用。 神经网络的工作原理 基本上,神经网络是由一层一层的不同的计算单位...

    文章 行者武松 2018-01-01 830浏览量

  • 5G 系统新技术的概况 | 带你读《5G系统关键技术详解》之一

    5G系统关键技术详解[加]文森特·黄(Vincent W. S. Wong) [加]罗伯特·施韦尔(Robert Schober)[澳]德里克·吴(Derrick Wing Kwan Ng) 王蒞君(Li-Chun Wang) 著 张鸿涛 译 第 1 章 5G 系统新技术的概况 ...

    文章 被纵养的懒猫 2019-12-27 588浏览量

  • 机器如何猜你所想?阿里小蜜预测平台揭秘

    一、背景介绍 真实的服务链路中,阿里小蜜系列智能客服已经很大程度上减轻了人工客服的压力,但是能否更进一步解决智能客服机器人的压力成为当前我们思考的问题。因此我们启动了预测平台项目,通过人工智能技术在用户与机器人交互前对用户意图进行预测,并以主动或被动服务的方式帮助用户解决当前遇到问题。 目前...

    文章 技术小能手 2018-10-12 2559浏览量

  • 机器如何猜你所想?阿里小蜜预测平台揭秘

    小叽导读:阿里小蜜是2015年阿里发布的一款智能客服机器人。2017年双11期间,阿里小蜜的服务量达到643万,其中智能解决率达到95%,占整体服务量的95%。经过近几年的发展,能否更进一步解决智能客服机器人的压力成为当前我们思考的问题。今天,小蜜机器人实验室的市丸带领大家一起思考。 一、背景介绍...

    文章 技术小能手 2019-02-20 909浏览量

  • 机器如何猜你所想?阿里小蜜预测平台揭秘

    小叽导读:阿里小蜜是2015年阿里发布的一款智能客服机器人。2017年双11期间,阿里小蜜的服务量达到643万,其中智能解决率达到95%,占整体服务量的95%。经过近几年的发展,能否更进一步解决智能客服机器人的压力成为当前我们思考的问题。今天,小蜜机器人实验室的市丸带领大家一起思考。 一、背景介...

    文章 初商 2019-08-14 585浏览量

  • redis配置文件详解

    ######################### 通用 ######################### # 启动后台进程 daemonize yes # 后台进程的pid文件存储位置 pidfile /var/run/redis.pid # 默认监听端口 port 6379 # 在高并发的环...

    文章 科技小能手 2017-11-12 966浏览量

  • redis配置文件详解

    ######################### 通用 ######################### # 启动后台进程 daemonize yes # 后台进程的pid文件存储位置 pidfile /var/run/redis.pid # 默认监听端口 port 6379 # 在高并发的环...

    文章 小周啊 1970-01-01 1190浏览量

  • 从呱呱坠地到大放异彩,语言模型经历了哪些变化?

    小叽导读:地基决定了建筑的高度,语言模型决定了 NLP 的能力。我们平时关注到的更多是建筑位于地表之上的宏伟部分,地基则鲜少有人问津。然而,打实基础,才能更上一层楼。今天,蚂蚁金服智能对话算法团队带领大家一起回顾 NLP 语言模型的演化历史,了解 BERT为什么能在今天大放异彩。 语言模型概览 语...

    文章 初商 2019-08-16 1132浏览量

  • 卫星影像识别技术在高德数据建设中的探索与实践

    导读对于地图服务而言,地图数据的准确率和覆盖率是服务质量的关键因素,而地图数据的更新,依赖于多种信息源,如轨迹热力,实采图像,卫星影像等。近年来,由于遥感卫星数量的增多及高分辨率光谱相机的出现,以及卫星影像图自身覆盖广、视角好、信息丰富的特点,卫星影像作为地图数据更新的信息源起到了越来越重要的作用...

    文章 高德技术小哥 2020-03-23 372浏览量

  • 跟我一起数据挖掘(14)——数据整理与数据归约

    在我们需要整理的数据中,很多都是经过不同时间由于各种原因生成的数据,有的是可以追溯到源头的,有的是很难追溯的。 通常我们会将所有的数据通过各种方式将数据字典收集到一起,然后进行相应的分析。 下面介绍一下使用powerdesigener进行数据整理: 1.在Windows的ODBC数据源中陪着你的...

    文章 skyme 2016-05-05 5916浏览量

  • 带你读《计算机网络问题与解决方案: 一种构建弹性现代网络的创新方法》之二:数据传输中的问题与解决方案

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 Computer Networking Problems and Solutions: An Innovative Approach to Building Resilient, Modern Networks 数据传输中的问题与解决方案 学习目标阅读完本章,...

    文章 被纵养的懒猫 2019-11-07 379浏览量

  • 独家 | 一文读懂深度学习

    Figure1. Deep learning导图   前言 深度学习(deep learning)的概念最早可以追溯到1940-1960年间的控制论(cybernetics),之后在1980-1990年间发展为连接主义(connectionism),第三次发展浪潮便是2006年由人工神经网络(A...

    文章 行者武松 2017-08-01 2162浏览量

  • 带你读《TensorFlow自然语言处理》之三:Word2vec——学习词嵌入

    点击查看第一章点击查看第二章 第3章 Word2vec——学习词嵌入在本章中,我们将讨论NLP中一个至关重要的主题—Word2vec,这是一种学习词嵌入或单词的分布式数字特征表示(即向量)的技术。学习单词表示是许多NLP任务的基础,因为许多NLP任务依赖于能够保留其语义及其在语言中的上下文的单词的...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-12 533浏览量

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