请使用NVDA 的GPU 或 Deep Learning 干这行或熟悉这行的说说# Stock
a*w
1 楼
DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
这会影响NVDA下个季报。。。
网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
这会影响NVDA下个季报。。。
C*5
2 楼
不用功
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
a*w
3 楼
在google 与 google news中分别搜索[ "Deep learning" apply]，[ "Deep learning
" breakthrough]等关键词，得出的结论
也请CRH1235行内大牛说说何处应用，谢谢
【在 C*****5 的大作中提到】
: 不用功
" breakthrough]等关键词，得出的结论
也请CRH1235行内大牛说说何处应用，谢谢
【在 C*****5 的大作中提到】
: 不用功
a*m
4 楼
其实 你这样不能量化的野鸡fa 没有任何意义
BTW 搜索 某东西的应用 合适的关键词是 application。 不是什么 apply
learning
【在 a***w 的大作中提到】
: 在google 与 google news中分别搜索[ "Deep learning" apply]，[ "Deep learning
: " breakthrough]等关键词，得出的结论
: 也请CRH1235行内大牛说说何处应用，谢谢
BTW 搜索 某东西的应用 合适的关键词是 application。 不是什么 apply
learning
【在 a***w 的大作中提到】
: 在google 与 google news中分别搜索[ "Deep learning" apply]，[ "Deep learning
: " breakthrough]等关键词，得出的结论
: 也请CRH1235行内大牛说说何处应用，谢谢
a*w
5 楼
1，本人在银行做过对大企业如walmart的FA,对财报了如指掌，定量定性分析
都有。
2. 我实际用的是application ，但是刚才简化apply ，因为知道 google 搜索是AI
的，apply 与application applications 是同等对待。deep learning 却要用引号括
起来,免得不相干结果。
【在 a***m 的大作中提到】
: 其实 你这样不能量化的野鸡fa 没有任何意义
: BTW 搜索 某东西的应用 合适的关键词是 application。 不是什么 apply
:
: learning
都有。
2. 我实际用的是application ，但是刚才简化apply ，因为知道 google 搜索是AI
的，apply 与application applications 是同等对待。deep learning 却要用引号括
起来,免得不相干结果。
【在 a***m 的大作中提到】
: 其实 你这样不能量化的野鸡fa 没有任何意义
: BTW 搜索 某东西的应用 合适的关键词是 application。 不是什么 apply
:
: learning
c*a
6 楼
敢问哪家银行啊。。。。
: 1，本人在银行做过对大企业如walmart的FA,对财报了如指掌，定量定性分析
: 都有。
: 2. 我实际用的是application ，但是刚才简化apply ，因为知道 google 搜索
是AI
: 的，apply 与application applications 是同等对待。deep learning 却要用
引号括
: 起来,免得不相干结果。
【在 a***w 的大作中提到】
: 1，本人在银行做过对大企业如walmart的FA,对财报了如指掌，定量定性分析
: 都有。
: 2. 我实际用的是application ，但是刚才简化apply ，因为知道 google 搜索是AI
: 的，apply 与application applications 是同等对待。deep learning 却要用引号括
: 起来,免得不相干结果。
: 1，本人在银行做过对大企业如walmart的FA,对财报了如指掌，定量定性分析
: 都有。
: 2. 我实际用的是application ，但是刚才简化apply ，因为知道 google 搜索
是AI
: 的，apply 与application applications 是同等对待。deep learning 却要用
引号括
: 起来,免得不相干结果。
【在 a***w 的大作中提到】
: 1，本人在银行做过对大企业如walmart的FA,对财报了如指掌，定量定性分析
: 都有。
: 2. 我实际用的是application ，但是刚才简化apply ，因为知道 google 搜索是AI
: 的，apply 与application applications 是同等对待。deep learning 却要用引号括
: 起来,免得不相干结果。
h*n
7 楼
对股票价格一个最大的优势，也可以说忽悠就是一定要有触摸不到的概念在里面。
如果能触摸到，大家都看的见了，那就没有前途了。
比如TSLA，一定要有一个远的，大家看不到的概念在才行。如果都是Model S，就可以
破产了。
AI必须是那种大家看不到，只能想的阶段才最有魅力。等真正实用了，那就没什么意思
了。就像Intel，你的sales再高也没用，因为产品已经被大家看透了，给你个20 倍
EPS都算高看你了。但是如果是一个看不到的概念，随便给你100倍，1000倍的EPS都可
以的。
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
如果能触摸到，大家都看的见了，那就没有前途了。
比如TSLA，一定要有一个远的，大家看不到的概念在才行。如果都是Model S，就可以
破产了。
AI必须是那种大家看不到，只能想的阶段才最有魅力。等真正实用了，那就没什么意思
了。就像Intel，你的sales再高也没用，因为产品已经被大家看透了，给你个20 倍
EPS都算高看你了。但是如果是一个看不到的概念，随便给你100倍，1000倍的EPS都可
以的。
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
C*5
8 楼
GTC2016，2017所有talk的录像在网上都有。GTC偏应用，你可以自己去看看。
learning
【在 a***w 的大作中提到】
: 在google 与 google news中分别搜索[ "Deep learning" apply]，[ "Deep learning
: " breakthrough]等关键词，得出的结论
: 也请CRH1235行内大牛说说何处应用，谢谢
learning
【在 a***w 的大作中提到】
: 在google 与 google news中分别搜索[ "Deep learning" apply]，[ "Deep learning
: " breakthrough]等关键词，得出的结论
: 也请CRH1235行内大牛说说何处应用，谢谢
m*n
9 楼
甚么逻辑啊，你网上搜不到，导致"这会影响NVDA下个季报。。。"
C*5
10 楼
楼主的意思是搜不到他就不敢买，不敢买下季NVDA再猛涨他就赚不到了
【在 m*****n 的大作中提到】
: 甚么逻辑啊，你网上搜不到，导致"这会影响NVDA下个季报。。。"
【在 m*****n 的大作中提到】
: 甚么逻辑啊，你网上搜不到，导致"这会影响NVDA下个季报。。。"
m*n
11 楼
LZ提问的技巧蛮好的，你们不回答，后果会很严重。。。
【在 C*****5 的大作中提到】
: 楼主的意思是搜不到他就不敢买，不敢买下季NVDA再猛涨他就赚不到了
【在 C*****5 的大作中提到】
: 楼主的意思是搜不到他就不敢买，不敢买下季NVDA再猛涨他就赚不到了
y*u
12 楼
为啥没影响前几个季报 单单下个季报 这么牛逼的逻辑
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
c*v
13 楼
十八年前ANN就有很多应用了。但是因为神经网络被打压，整个软计算都不行。
所以那时候为了发文章，会把如软计算包装成硬计算，弄很多垃圾数学在里面忽悠。
现在神经网络流行，很多不是这块的开始反包装。连微分几何的数学家都摇身一变
成AI大牛了。
我之前讲过，我十八年前硕士论文就是ANN控制工业系统。
it worked.
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
所以那时候为了发文章，会把如软计算包装成硬计算，弄很多垃圾数学在里面忽悠。
现在神经网络流行，很多不是这块的开始反包装。连微分几何的数学家都摇身一变
成AI大牛了。
我之前讲过，我十八年前硕士论文就是ANN控制工业系统。
it worked.
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
y*u
14 楼
ER前估计121 - 150间震荡 继续紧跟房哥脚步 卖了也不知道买啥好
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
【在 a***w 的大作中提到】
: DL/DNN 在2017年有哪些实际应用？谢谢。
: 网上搜索的感觉，大都是在搞学术论文，基本没看到实际应用，除了alphatGo外。
: 这会影响NVDA下个季报。。。
C*5
15 楼
当年那个只能叫浅度学习，估计就是个MLP，就现在的DL的发展来看类似print个"Hello
World"差不多。这个领域真的是爆炸了。
【在 c*******v 的大作中提到】
: 十八年前ANN就有很多应用了。但是因为神经网络被打压，整个软计算都不行。
: 所以那时候为了发文章，会把如软计算包装成硬计算，弄很多垃圾数学在里面忽悠。
: 现在神经网络流行，很多不是这块的开始反包装。连微分几何的数学家都摇身一变
: 成AI大牛了。
: 我之前讲过，我十八年前硕士论文就是ANN控制工业系统。
: it worked.
World"差不多。这个领域真的是爆炸了。
【在 c*******v 的大作中提到】
: 十八年前ANN就有很多应用了。但是因为神经网络被打压，整个软计算都不行。
: 所以那时候为了发文章，会把如软计算包装成硬计算，弄很多垃圾数学在里面忽悠。
: 现在神经网络流行，很多不是这块的开始反包装。连微分几何的数学家都摇身一变
: 成AI大牛了。
: 我之前讲过，我十八年前硕士论文就是ANN控制工业系统。
: it worked.
y*u
16 楼
跟我当年理解云计算一个样 当时没深入了解 觉得不过就是linux集群 建议上nvdia官
网学习学习 有免费课程
这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上有有了
突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
【在 c*******v 的大作中提到】
: 十八年前ANN就有很多应用了。但是因为神经网络被打压，整个软计算都不行。
: 所以那时候为了发文章，会把如软计算包装成硬计算，弄很多垃圾数学在里面忽悠。
: 现在神经网络流行，很多不是这块的开始反包装。连微分几何的数学家都摇身一变
: 成AI大牛了。
: 我之前讲过，我十八年前硕士论文就是ANN控制工业系统。
: it worked.
网学习学习 有免费课程
这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上有有了
突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
【在 c*******v 的大作中提到】
: 十八年前ANN就有很多应用了。但是因为神经网络被打压，整个软计算都不行。
: 所以那时候为了发文章，会把如软计算包装成硬计算，弄很多垃圾数学在里面忽悠。
: 现在神经网络流行，很多不是这块的开始反包装。连微分几何的数学家都摇身一变
: 成AI大牛了。
: 我之前讲过，我十八年前硕士论文就是ANN控制工业系统。
: it worked.
g*t
17 楼
多层ANN就是DL,按现在的术语。
90年美军就开始用ANN学习在飞机损伤条件下
之类的不规则情况下的电控了。你找找报告。
那不可能是三层网。
我当初的硕士论文也不是三层网。我是多层反馈网络。
因为是化工过程控制开关阀门，不需要速度快，所以
It worked.
: 当年那个只能叫浅度学习，估计就是个MLP，就现在的DL的发展来看类似print个
"Hello
: World"差不多。这个领域真的是爆炸了。
【在 C*****5 的大作中提到】
: 当年那个只能叫浅度学习，估计就是个MLP，就现在的DL的发展来看类似print个"Hello
: World"差不多。这个领域真的是爆炸了。
90年美军就开始用ANN学习在飞机损伤条件下
之类的不规则情况下的电控了。你找找报告。
那不可能是三层网。
我当初的硕士论文也不是三层网。我是多层反馈网络。
因为是化工过程控制开关阀门，不需要速度快，所以
It worked.
: 当年那个只能叫浅度学习，估计就是个MLP，就现在的DL的发展来看类似print个
"Hello
: World"差不多。这个领域真的是爆炸了。
【在 C*****5 的大作中提到】
: 当年那个只能叫浅度学习，估计就是个MLP，就现在的DL的发展来看类似print个"Hello
: World"差不多。这个领域真的是爆炸了。
g*t
18 楼
以前不是没办法,是因为程序员数量不够用。
有能力的人写个网站几十万到手,搞毛神经网络啊。
: 跟我当年理解云计算一个样 当时没深入了解 觉得不过就是linux集群 建议上
nvdia官
: 网学习学习 有免费课程
: 这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上
有有了
: 突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
【在 y*********u 的大作中提到】
: 跟我当年理解云计算一个样 当时没深入了解 觉得不过就是linux集群 建议上nvdia官
: 网学习学习 有免费课程
: 这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上有有了
: 突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
有能力的人写个网站几十万到手,搞毛神经网络啊。
: 跟我当年理解云计算一个样 当时没深入了解 觉得不过就是linux集群 建议上
nvdia官
: 网学习学习 有免费课程
: 这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上
有有了
: 突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
【在 y*********u 的大作中提到】
: 跟我当年理解云计算一个样 当时没深入了解 觉得不过就是linux集群 建议上nvdia官
: 网学习学习 有免费课程
: 这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上有有了
: 突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
y*u
19 楼
三层backward propagation问题不大 高精度现在都是几十几百层 才需要那些DL新的东
西如auto encoder之类
【在 g****t 的大作中提到】
: 多层ANN就是DL,按现在的术语。
: 90年美军就开始用ANN学习在飞机损伤条件下
: 之类的不规则情况下的电控了。你找找报告。
: 那不可能是三层网。
: 我当初的硕士论文也不是三层网。我是多层反馈网络。
: 因为是化工过程控制开关阀门，不需要速度快，所以
: It worked.
:
:
: 当年那个只能叫浅度学习，估计就是个MLP，就现在的DL的发展来看类似print个
: "Hello
西如auto encoder之类
【在 g****t 的大作中提到】
: 多层ANN就是DL,按现在的术语。
: 90年美军就开始用ANN学习在飞机损伤条件下
: 之类的不规则情况下的电控了。你找找报告。
: 那不可能是三层网。
: 我当初的硕士论文也不是三层网。我是多层反馈网络。
: 因为是化工过程控制开关阀门，不需要速度快，所以
: It worked.
:
:
: 当年那个只能叫浅度学习，估计就是个MLP，就现在的DL的发展来看类似print个
: "Hello
y*u
20 楼
跟写网站有鸟关系 以前神经网络效果还不如SVM 根本没市场
【在 g****t 的大作中提到】
: 以前不是没办法,是因为程序员数量不够用。
: 有能力的人写个网站几十万到手,搞毛神经网络啊。
:
:
: 跟我当年理解云计算一个样 当时没深入了解 觉得不过就是linux集群 建议上
: nvdia官
:
: 网学习学习 有免费课程
:
: 这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上
: 有有了
:
: 突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
:
【在 g****t 的大作中提到】
: 以前不是没办法,是因为程序员数量不够用。
: 有能力的人写个网站几十万到手,搞毛神经网络啊。
:
:
: 跟我当年理解云计算一个样 当时没深入了解 觉得不过就是linux集群 建议上
: nvdia官
:
: 网学习学习 有免费课程
:
: 这次真的是革命性的 由于GPU的性能的提高，允许训练大数据，加上DNN建模上
: 有有了
:
: 突破 以前根本没法训练多层网络 现在机器识别图片和语言比人还高
:
C*5
21 楼
auto encoder 其实实际应用不多，工业界用的多的貌似多是CNN，RNN衍生出来的模型
【在 y*********u 的大作中提到】
: 三层backward propagation问题不大 高精度现在都是几十几百层 才需要那些DL新的东
: 西如auto encoder之类
【在 y*********u 的大作中提到】
: 三层backward propagation问题不大 高精度现在都是几十几百层 才需要那些DL新的东
: 西如auto encoder之类
g*t
22 楼
图像识别是边缘学科，只是市场的冰山一角。不妨你等十年再回帖。
: 跟写网站有鸟关系 以前神经网络效果还不如SVM 根本没市场
【在 y*********u 的大作中提到】
: 跟写网站有鸟关系 以前神经网络效果还不如SVM 根本没市场
: 跟写网站有鸟关系 以前神经网络效果还不如SVM 根本没市场
【在 y*********u 的大作中提到】
: 跟写网站有鸟关系 以前神经网络效果还不如SVM 根本没市场
P*R
23 楼
新版阿尔法狗使用了TPU。
s*d
24 楼
图像识别 语言识别 人脸识别 XX识别都要AI
g*t
25 楼
EE以前早就有ANN电路板布线的贴
【在 s***d 的大作中提到】
: 图像识别 语言识别 人脸识别 XX识别都要AI
【在 s***d 的大作中提到】
: 图像识别 语言识别 人脸识别 XX识别都要AI
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