深度学习
深度学习
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。

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大语言模型·2024-05-15
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
GPT是一种预训练语言模型,可用于自然语言处理任务。它采用生成式预训练和判别式任务微调的方法,使得模型搭建更简单。适配不同任务的输入形式是一个问题,但通过增加应用层级的网络和有监督微调,可以解决。使用huggingface的模型调用和微调也变得更加简单。...(more)
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人工智能·2024-05-14
仙守 · 苏宁易购 擅长领域:人工智能, 大语言模型, 机器学习
本文介绍了基于BERT的自然语言处理中的任务和实现方法,包括文本分类、问答系统、命名实体识别和预训练任务等。通过对文本进行编码和向量化,可以实现各种任务的分类和预测。
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汽车数据安全·2024-03-05
xuyy联盟成员 · 某银行 擅长领域:人工智能, 大数据, 大语言模型
11 会员关注
通过多种技术和措施来保障数据安全性,包括加密技术、访问控制、备份和恢复、监控和日志记录以及安全审计和合规性等。这些措施有助于确保数据的安全性和完整性,并满足相关法规和标准的要求 。保护数据安全需要采取以下措施: (1)加密数据 使用加密技术对数据进行加密,以保护数据...
制造·2024-04-23
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 人工智能
4 会员关注
制造企业优化HPC性能:基础优化、并行计算、GPU加速、性能监控、软件工具、网络通信、缓存系统、云解决方案。不同品牌服务器统一调度:中间层软件、标准化作业脚本、虚拟化、容器化部署、硬件升级、供应商合作。提升吞吐和效率:高速网络互联、高可用性存储、优化作业调度、故...(more)
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制造·2024-04-24
Qq联盟成员 · 红宇精密 擅长领域:云计算, HPC, 人工智能
4 会员关注
制造企业可通过HPC算力预测、优化资源、混合云解决方案等方式提高效率,注意成本、技术、数据安全等挑战,确保高效运行。
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工业制造其它HPC性能优化·2023-09-27
lrx00056015联盟成员 · 福田汽车 擅长领域:HPC, 深度学习, 人工智能
3 会员关注
优化方案很多,业务方面软件模型及工况优化 ,软件层面可以软件及指令集优化、mpi 参数优化、数据结构优化等,硬件层面更换先进的处理器、引入GPU加速、内存调用优化、网络优化及存储优化,优化后可以提升计算速度和效率,好的情况可以提升 1 倍 - 几倍。具体可以从如下几个方面开...
汽车HPC·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:HPC, 深度学习, 人工智能
如上述朋友所说,需要结合HPC集群监控系统,统计出一段时间内仿真计算资源的使用情况,使用集群的队列功能,本地集群和云集群资源的可弹性调整算力资源的使用。
机械装备汽车制造仿真系统·2024-02-26
rayz · ICEM 擅长领域:HPC, 深度学习, 人工智能
1. 计算资源预约,HPC平台可以引入预约系统,让用户提前预约资源,可以让HPC平台提前规划资源分配,避免资源需求波峰时期的排队情况。用户可以根据任务的紧急程度和优先级,提前预约所需的计算资源和时间窗口,2. 建立资源缓冲池,集群平台可以设置资源缓冲池,将一部分资源保留作为备...
机械装备监控·2023-09-27
匿名用户
高性能计算 (HPC) 平台的资源监控和分析是确保其高效运行的关键组成部分。对 HPC 平台进行有效监控可以帮助您评估工作负载与硬件的匹配情况,优化资源分配,并确保应用程序高效运行。以下是一些建议和策略:基本硬件监控:CPU 利用率:检查 CPU 核心的使用情况,确保它们没有过载。...
银行大语言模型·2024-01-02
大模型在金融服务中的应用日益广泛,其强大的数据处理和解析能力为银行等金融机构带来了显著的效率提升和成本节约。最新的算法和技术进展使得大模型能够在更广泛的领域发挥作用,同时,业界也在不断探索新的应用案例,以实现金融服务智能化升级。在算法层面 ,大模型通过自然语言...

描述

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。...(more)
深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的方法。观测值(例如一幅图像)可以使用多种方式来表示,如每个像素强度值的向量,或者更抽象地表示成一系列边、特定形状的区域等。而使用某些特定的表示方法更容易从实例中学习任务(例如,人脸识别或面部表情识别)。深度学习的好处是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。
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