1.深度学习平台(SINGA)4.高性能:SINGA采用C++作为核心开发语言,并结合Python、C、CUDA等语言,以实现高效的跨平台运行能力。它利用GPU加速器优化深度学习运算,提升训练速度,同时其内存优化机制也有助于提高训练效率。 5.模型动物园:在Github和Google Colab上的SINGA仓库中提供了各种特定领域的深度学习模型,如医疗保健和科学等领域的模型,方便https://blog.csdn.net/weixin_43156294/article/details/144281329

2.深度学习—智慧树网深度学习(Deep learning,DL)是人工智能、机器学习研究中的一个非常有潜力的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人类大脑的机制来解释数据,例如图像、声音和文本。由于深度学习模型能够在大规模训练数据上取得更好的效果,因此在人工智能、机器学习领域中有着良好的应用前景。深度学习已经成功攻克了http://coursehome.zhihuishu.com/courseHome/1000013900/127200/

3.飞桨PaddlePaddle深度学习一般分为训练和推理两个部分,训练是神经网络“学习”的过程,主要关注如何搜索和求解模型参数,发现训练数据中的规律,生成模型。有了训练好的模型,就要在线上环境中应用模型,实现对未知数据做出推理,这个过程在AI领域叫做推理部署。用户可以选择如下四种部署应用方式之一: https://www.paddlepaddle.org.cn/tutorials/projectdetail/1550309

4.微博深度学习平台架构和实践微博深度学习平台架构和实践 随着人工神经网络算法的成熟、GPU计算能力的提升,深度学习在众多领域都取得了重大突破。本文介绍了微博引入深度学习和搭建深度学习平台的经验,特别是机器学习工作流、控制中心、深度学习模型训练集群、模型在线预测服务等核心部分的设计、架构经验。https://www.51cto.com/article/553994.html

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7.2020年最值得收藏的60个AI开源工具语言&开发李冬梅SiamMask 是一款实时在线目标跟踪与目标分割统一框架。技术简单、通用、快速高效。它可以对目标实时跟踪。此款库还包含预训练模型。 项目地址:https://github.com/foolwood/SiamMask DeepCamera 世界首个自动机器学习深度学习边缘 AI 平台 ARM GPU 上的深度学习视频处理监控,用于人脸识别以及更多方法。将数码相机变成人工https://www.infoq.cn/article/2uabiqaxicqifhqikeqw

8.度小满自动机器学习平台实践标注平台主要为 AI 算法的训练提供标注数据,自从深度学习诞生以来,模型已经具有了很高的复杂度,AI 算法效果的瓶颈从模型设计上转移到了数据质量和数量上,所以数据的高效生产是在 AI 算法落地中至关重要的环节。 ATLAS 的数据标注平台主要有两方面的能力特性:多场景覆盖和智能标注。 http://528045.com/article/4dad678f6d.html

9.关于发布可解释可通用的下一代人工智能方法重大研究计划2022通过规则与学习结合的方式,建立高精度、可解释、可通用且不依赖大量标注数据的人工智能新方法。开发下一代人工智能方法需要的数据库和模型训练平台,完善下一代人工智能方法驱动的基础设施。 (三)面向科学领域的下一代人工智能方法的应用 发展新物理模型和算法,建设开源科学数据库、知识库、物理模型库和算法库,推动人工https://www.ncsti.gov.cn/kcfw/xmsb/202205/t20220518_79110.html

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17.科学网—[转载]群视角下的多智能体强化学习方法综述该类问题的相关研究是将单智能体的深度强化学习算法应用在多智能体系统中,分析是否能在动态环境中涌现出新的行为。Zheng等人[10]设计了面向满足超多智能体群体智能分析的MAgent平台。Tampuu等人[15]在乒乓球竞争环境中,使用独立的DQN算法,查看两个智能体能否学会比赛动作。事实证明,原来独立的算法也可以在零和游戏的https://blog.sciencenet.cn/home.php?mod=space&uid=3472670&do=blog&id=1422698

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