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DL:深度学习(神经网络)的简介、基础知识(神经元/感知机、训练策略、预测原理)、算法分类、经典案例应用之详细攻略
深度学习(Deep Learning, DL)或阶层学习(hierarchical learning)是机器学习的技术和研究领域之一,通过建立具有阶层结构的人工神经网络(Artifitial Neural Networks, ANNs),在计算系统中实现人工智能 。由于阶层ANN能够对输入信息进行逐层提取和筛选,因此深度学习具有表征学习(representation learning)能力 ,可以实现端到端的监督学习和非监督学习 。此外,深度学习也可参与构建强化学习(reinforcement learning)系统,形成深度强化学习 。
专题实战 | 如何快速构建高质量电商行业搜索?
本文详细介绍如何快速接入智能开放搜索(OpenSearch)电商行业增强版,助力企业实现高质量搜索效果,提升业务转化率及用户产品体验!
免费、好用、强大的开源笔记软件综合评测
笔记产品那么多,为什么要使用开源笔记软件? 开源笔记软件的优点和缺 优点 • 免费使用; • 可扩展性强,满足用户的个性化需求; • 数据更加安全,不用担心开发者突然跑路; 缺点 • 用户最好具备一定的技术,有些功能的使用可能需要用户自 下面是一些比较著名的开源笔记软件。绝大多数开源软件都是针对某款知名笔记软件的替代品,比如印象笔记/EverNote、Roam Research、Notion 等笔记软件的替代品。 具体包括,Joplin、 Turtle、 Laverna、 Boostnote、 Anytype、 Focalboard、 TiddlyWiki 、 Athens、 Trilium.
跨模态学习能力再升级,EasyNLP电商文图检索效果刷新SOTA
本⽂简要介绍我们在电商下对CLIP模型的优化,以及上述模型在公开数据集上的评测结果。最后,我们介绍如何在EasyNLP框架中调用上述电商CLIP模型。
登顶KITTI和NuScenes | 2DPASS:2D先验辅助的激光雷达点云语义分割!ECCV2022
语义分割在大规模室外场景理解中起着至关重要的作用,在自动驾驶和机器人技术中有着广泛的应用[1-3]。在过去几年中,研究界投入了大量精力,使用相机图像[4-7]或激光雷达点云[2,8-12]作为输入来理解自然场景。
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