从使用阿里云GPU云服务器运行katago开始，就发现一个问题：那就是使用sabaki通过gtp协议调用katago，非常顺畅没有任何问题。而同样的运行参数，一旦使用lizzie调用，则卡顿现象十分严重，不得不反复通过暂停、重开，来获取数据

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练

德国研究团队给出一个原因，这个原因出乎意料：人类会关注图中对象的形状，深度学习计算机系统所用的算法不一样，它会研究对象的纹理。首先人类向算法展示大量图片，有的图片有猫，有的没有。算法从图片中找到“特定模式”，然后用模式来做出判断，看看面对之

在击败了围棋这一古老的人类棋类游戏以后，谷歌现在正着眼于全球最受欢迎的运动足球，训练它的下一波人工智能技术踢足球。2017年，在与谷歌的人工智能程序AlphaGo比赛之前，中国围棋选手柯洁参加未来围棋峰会的开幕式。该美国互联网巨头在6月发表

深度学习（人工神经网络的研究的概念）深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向，它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial

主要是看运行什么软件和数据量，训练数值大小，这里要强调一下，数值大小和数据量是不一样的。深度学习服务器的核心部件还是CPU、硬盘、内存、GPU，特别是很多深度学习依靠GPU的大规模数据处理能力，这就要强调CPU的计算能力和数量，同时不同的

深度学习是机器学习的分支，是一种以人工神经网络为架构，对数据进行表征学习的算法。深度学习在搜索技术，数据挖掘，机器学习，机器翻译，自然语言处理等多个领域都取得了卓越的成果，可见其重要性熟悉深度学习的人都知道，深度学习是需要训练的，所谓的训练

近日，日本软银决定斥资234亿英镑收购英国芯片设计公司ARM公司，此次收购价格相当于ARM去年营收的23倍，相当于2015年净利润的70倍。至于收购的动机，有媒体声称，“日本软银试图收购ARM与人工智能有关”，并言之凿凿“至于为何要收购AR

神马？你接触了神经网络？真了不起，人工智能与神经网络没有直接关系（神经元芯片出来后，会怎么样就不知劳），只是人工智能模仿了神经网络的部分功能，过50年后，也许能够完全模仿，期间计算机技术能按照现在的发展速度去发展话，是有可能的。真的实现的那

以下是实验室linux服务器cuda安装和kaldi带cuda编译的流程，在pcc和pc上测试通过。 在pcc上实验了cuda7和cuda6.5，结果kaldi（2015年3月版）似乎不兼容cuda7，在kaldi-trunksrc

说起人工智能，大家一定都会有所耳闻，其实各个企业或者国家之前关于人工智能的竞争，归根到底是算法和算力的竞争，这篇文章就跟大家聊聊谷歌专为人工智能开发的TPU！TPU项目开始于2014年，简单来说两个原因： 1. 计算任务不同了， 深度神经网

人脸识别的核心即为算法模型，基于深度神经网络的算法，这需要大量的数据以及计算力去训练一个成熟的神经网络模型，同时，在验证训练好的模型时还要用到能效比高的推理服务器进行操作。目前的人脸识别等智能分析有两种产品形态，一类将具有智能分析功能的软硬

深度学习起源于神经网络，但现在已超越了这个框架。至今已有数种深度学习框架，如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等，已被应用计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。深度学习的动机在

欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。简介人工神

欠拟合是指模型不能在训练集上获得足够低的误差。而过拟合是指训练误差和测试误差之间的差距太大。考虑过多，超出自变量的一般含义维度，过多考虑噪声，会造成过拟合。可以认为预测准确率、召回率都比理论上最佳拟合函数低很多，则为欠拟合。简介人工神

此本来自自己硕士论文的综述部分。 偏最小二乘法可以分为偏最小二乘回归法（Partial least square regression, PLSR）与偏最小二乘法判别分析（Partial least square discrimina

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     信息抽取（information extraction），简称IE，即从自然语言文本中，抽取出特定的事件或事实信息，帮助我们将海量内容自动分类、提取和重构。这些信息通常包括实体（entity）、关系（relation）、事件（e

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