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本文中，我們將深度學習與機器學習作比較。我們將逐一瞭解他們。我們還會討論他們在各個方面的不同點。除了深度學習和機器學習的比較，我們還將研究它們未來的趨勢。 對比介紹深度學習和機器學習 a. 什

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來源：paperspace 編譯：weakish 編者按：DRDO研究人員Ayoosh Kathuria深入淺出地介紹了梯度下降這一概念。 深度學習在很大程度上是在解決大規模的煩人的優化問

公眾號/AI前線 策劃編輯 | Natalie 作者 | Uber ATG 翻譯 | 無明 編輯 | Natalie AI 前線導讀： 近年來，深度學習在解決模式識別問題方面發揮了

目前人類正處在從大資料時代向大計算時代變革的時間點上。 ——餘凱 地平線創始人 2012年，他在一眾華人頂尖科學家中率先回國，第一個在中國開啟深度學習；2013年，他領銜百度團隊，第一個

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選自Petuum，機器之心編譯，參與：張倩、王淑婷。 為促成不同文字生成任務的快速搭建以及任務之間的技術共享，由 Petuum 公司和卡耐基梅隆大學 (CMU) 為主要貢獻者的通用工具包——T

目標檢測是計算機視覺領域的基本且重要的問題之一，而「一般目標檢測」則更注重檢測種類廣泛的自然事物類別。近日，中國國防科技大學、芬蘭奧盧大學、澳大利亞悉尼大學、香港中文大學、加拿大滑鐵盧大學的研究者在 a

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