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金蝶利用深度學習算法,為社會發展貢獻出自己的力量!

作者 aidekangsai | 2022-04-15
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近年來,隨著金蝶在專業領域的深耕,同時也在深度學習算法應用中不斷完善,尤其是企業當需要對網絡細節做了一些改進的時候,難免需要深度學習算法配合來展示亮點。

據了解,深度學習算法分兩個階段,首先是網絡訓練:設計神經網絡模型,使用服務器或者具有外部圖形處理單元或GPU的PC上通過大型數據集離線訓練以調整模型參數,通常在PC上使用Caffe 、TensorFlow等框架完成。

然后是模型部署:采用包含參數的預訓練模型,對輸入的數據預測輸出結果,可以用TIDL轉換工具將開源框架得到的網絡和參數轉換成TIDL支持的bin文件。

目前,深度算法學習與機器學習關系很密切。過去十年里,人們對機器學習的興趣經歷了爆炸式的增長。幾乎每天都可以在計算機程序、行業會議和媒體上看到機器學習的身影。很多關于機器學習的討論都混淆了“機器學習能做什么”和“人類希望機器學習能做什么”。從根本上講,機器學習是運用算法從原始數據中提取信息,并用某種類型的模型進行表示,然后使用該模型對一些尚未用模型表示的其他數據來進行推斷。

其實神經網絡就是機器學習各類模型中的其中一類,并且已經存在了至少50年。神經網絡的基本單位是節點,它的想法大致來源于哺乳動物大腦中的生物神經元。生物大腦中的神經元節點之間的鏈接是隨著時間推移不斷演化的,而神經網絡中的神經元節點鏈接也借鑒了這一點,會不斷演化(通過“訓練”的方式)。

據了解,神經網絡中很多重要框架的建立和改進都完成于二十世紀八十年代中期和九十年代初期。然而,要想獲得較好結果需要大量的時間和數據,由于當時計算機的能力有限,神經網絡的發展受到了一定的阻礙,人們的關注度也隨之下降。

在這種情況下,深度學習以一個競爭者的姿態出現,在計算能力爆炸式增長的十年里脫穎而出,并且贏得了許多重要的機器學習競賽。其熱度在今年仍然不減。如今,在機器學習出現的地方,我們都能看到深度學習算法的身影。其兩者都能為企業帶去力量,加快社會的發展。

金蝶旗下深度學習算法技術已經被證明在計算機視覺、語音識別、文本分類和計算生物學等領域的有監督學習任務中能提升神經網絡的性能,并在多個基準數據集中達到最優秀的效果。相信未來也可以在專業領域不斷進步,帶來更多智能化的產品,推動社會的發展。

上述內容來自用戶自行上傳或互聯網,如有版權問題,請聯系qy_qin@kingdee.com 。

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