到另一个域的数学方法，它也可以应用于深度学习。 本文将讨论傅里叶变换，以及如何将其用于深度学习领域。 什么是傅里叶变换？ 在数学中，变换技术用于将函数映射到与其原始函数空间不同的函数空间。傅里叶变换时也是一种变换
2023-06-14 10:01
1959年，计算机游戏和人工智能的先驱亚瑟·塞缪尔（Arthur Samuel）将ML定义为“使计算机能够在没有明确编程的情况下学习的研究领域”。
2024-03-29 10:03
什么是小样本学习？它与弱监督学习等问题有何差异？其核心问题是什么？来自港科大和第四范式的这篇综述论文提供了解答。 数据是机器学习领域的重要资源，在数据缺少的情况下如何训
2023-06-14 09:59
深度学习网络作为一个功能多样的工具，虽然最初仅用于图像分析，但它已逐渐被应用到各种不同的任务和领域中。高准确性和高处理速度，使得用户无需成为领域专家即可对大型数据集执行复杂分析。本文邀请 MathWorks 产品经理
2018-11-25 11:41
如果我们想使用多任务学习，但只有一个任务，该怎么办呢？一篇名为 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multitask Learning
2018-09-04 08:50
本文作者Javier Couto是tryo labs公司的一名研发科学家，专注于NLP技术。这篇文章是他对2017年NLP领域中深度学习技术应用的总结，也许并不全面，但都是他认为有价值、有意义的成果。Couto表示，2017年是对NLP
2017-12-28 10:02
随着人工智能技术的飞速发展，深度学习作为其中的核心技术之一，已经在计算机视觉领域取得了显著的成果。计算机视觉，作为计算机科学的一个重要分支，旨在让计算机能够像人类一样理解和解析图像和视频中的信息。而
2024-07-01 11:38
光子集成芯片的应用领域相当广泛，其基于光子学的特性使得它在多个领域都能发挥重要作用。
2024-03-20 16:24
DSP芯片和ARM芯片都是常见的处理器芯片，但它们在应用领域和架构设计上有着明显的差别。下面将详细介绍DSP芯片和ARM
2024-02-01 10:17
随着科技的飞速发展，人工智能（AI）技术特别是深度学习在各个领域展现出了强大的潜力和广泛的应用价值。深度学习作为人工智能的一个核心分支，通过模拟人脑神经网络的结构和功能，实现了对复杂数据的自动
2024-07-03 18:20
