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標簽 > 深度學習
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機器人平臺JetPack 3.1使Jetson的低延遲推斷性能翻了一番
NVIDIA發(fā)布了 針對Jetson TX1和TX2的生產(chǎn)Linux軟件 JetPack 3.1 。 隨著TensorRT 2.1和cuDNN 6.0的...
神經(jīng)網(wǎng)絡中的參數(shù)和超參數(shù)
實際上深度學習有很多不同的超參數(shù),之后我們也會介紹一些其他的超參數(shù),如momentum、mini batch size、regularization p...
2020-04-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別深度學習 8926 0
再看一張圖。這張圖中,每次在網(wǎng)絡中插入一個中間分類層,橫軸表示插入的單個中間分類層的位置,縱軸為相應的最終分類層的表現(xiàn)。我們看到,在ResNet中,插入...
騰訊醫(yī)療AI實驗室和加州大學的聯(lián)合研究成果,首刊于《Medical Physics》,這是是美國醫(yī)學物理學家學會(The American Associ...
2018-11-19 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 8893 0
隨著深度學習和5G的應用,對FPGA的功能要求越來越多。因此近幾年FPGA大廠紛紛將自己的器件集成了更多的內(nèi)核,比如賽靈思的zynq系列就集成了arm,...
簡要介紹了用于深度學習的線性代數(shù)基本概念,以及在Python中如何表達這些概念和相應的運算。
在不使用任何額外數(shù)據(jù)的情況下,COCO數(shù)據(jù)集上物體檢測結果為50.9 AP的方法
實驗中,我們發(fā)現(xiàn)當只使用 COCO 數(shù)據(jù)集時,從頭開始訓練的模型性能是能夠匹配預訓練模型的性能。我們在 COCO train2017 上訓練模型,并在 ...
如何將CycleGAN用于風格遷移并探索其在游戲圖形模型中的應用
該網(wǎng)絡能夠理解原始域圖像中的對象,并對目標域圖像中相同對象的外觀做相應的變換。該網(wǎng)絡的算法實現(xiàn)經(jīng)訓練后,可以將馬轉(zhuǎn)化為斑馬,將蘋果轉(zhuǎn)化為橙子,將照片轉(zhuǎn)化...
2019-02-11 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡圖像深度學習 8779 0
開源深度學習軟件最早出現(xiàn)在20世紀90年代,當時出現(xiàn)了許多關鍵的算法突破。從那時起,計算機科學家已經(jīng)能夠更好地利用巨大的計算能力和數(shù)據(jù),這對神經(jīng)系統(tǒng)的形...
2019-05-08 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器視覺深度學習 8711 0
深入淺出的介紹了深度學習的理論——用理論的力量橫掃深度學習!
很多機器學習問題是深度為2的子案例,例如,輸入層和輸出層之間的一個隱含層。通常假設網(wǎng)絡的結構、數(shù)據(jù)分布,等等。比起GD/SGD,可以使用不同算法,例如張...
2018-07-12 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 8698 0
這是最早用于自動駕駛領域的語義分割數(shù)據(jù)集,發(fā)布于2007年末。他們應用自己的圖像標注軟件在一段10分鐘的視頻中連續(xù)標注了700張圖片,這些視頻是由安裝在...
2018-05-29 標簽:數(shù)據(jù)集自動駕駛深度學習 8675 0
AI 科技評論消息,繼去年 11 月開源面向高維稀疏數(shù)據(jù)場景的深度優(yōu)化工具 X-Deep Learning(截至發(fā)稿,GitHub Star 數(shù)已達到 ...
手把手教你解決-深度學習訓練數(shù)據(jù)不平衡問題
當我們解決任何機器學習問題時,我們面臨的最大問題之一是訓練數(shù)據(jù)不平衡。不平衡數(shù)據(jù)的問題在于學術界對于相同的定義、含義和可能的解決方案存在分歧。我們將嘗試...
GAN有兩個網(wǎng)絡組成。第一個網(wǎng)絡創(chuàng)建世界的內(nèi)在版本(即通常房子是什么樣的):這稱為生成模型(G),基本上它基于一切數(shù)據(jù)學習,因為它不需要標簽,只需要數(shù)據(jù)...
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