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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

深度學(xué)習(xí)解決方案的構(gòu)建方式及應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)解決方案的構(gòu)建方式及應(yīng)用

英特爾人工智能產(chǎn)品事業(yè)部,數(shù)據(jù)科學(xué)主任 Yinyin Liu 近日撰寫(xiě)了一篇文章,介紹了深度學(xué)習(xí)為自然語(yǔ)言處理帶來(lái)的種種變化。有趣的大趨勢(shì)是首先產(chǎn)生在 ...

2018-05-02 標(biāo)簽:英特爾機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 6269 0

應(yīng)用于大規(guī)模自然駕駛數(shù)據(jù)的收集和分析

MIT- AVT研究的是新一代的NDS,旨在發(fā)現(xiàn)人類(lèi)駕駛員和自動(dòng)駕駛技術(shù)之間真實(shí)互動(dòng)的情況。目標(biāo)是從通過(guò)該項(xiàng)目收集的大規(guī)模自然數(shù)據(jù)中獲得洞察力,以幫助設(shè)...

2018-09-22 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 6237 0

基于深度學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法

基于深度學(xué)習(xí)的傳統(tǒng)圖像增強(qiáng)算法

引言 由于受到環(huán)境,光線等的影響,拍攝的照片清晰度和對(duì)比度比較低,不能夠突出圖像中的重點(diǎn)。圖像增強(qiáng)就是通過(guò)一定手段來(lái)增強(qiáng)圖像的對(duì)比度,使得其中的人物或者...

2020-11-11 標(biāo)簽:圖像增強(qiáng)算法深度學(xué)習(xí) 6194 0

用深度學(xué)習(xí)分析電子病歷 進(jìn)行臨床預(yù)測(cè)

用深度學(xué)習(xí)分析電子病歷 進(jìn)行臨床預(yù)測(cè)

基于脫敏的電子病歷數(shù)據(jù),我們用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)住院患者進(jìn)行了廣泛預(yù)測(cè)。值得一提的是,該模型可以直接使用原始數(shù)據(jù),無(wú)需人工對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行提取、清洗、整理、轉(zhuǎn)...

2018-05-15 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 6181 0

深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論,深度學(xué)習(xí)為何work又為何不work?

深度學(xué)習(xí)的泛化能力為什么那么好?大家知道深度學(xué)習(xí)理論的第一個(gè)謎團(tuán)就是一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)輒百萬(wàn)參數(shù), 而能夠泛化的如此之好, 這是非常不符合貝卡母剃刀原理的(...

2019-02-15 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)cnn 6171 0

Apollo感知系列干貨分享

任何一個(gè)系統(tǒng)的感知算法里,僅僅有深度學(xué)習(xí)是不夠的,一定要有數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型計(jì)算(模式較重,需要收集數(shù)據(jù)),同時(shí)也有面向下游的、后處理的計(jì)算(模式輕,見(jiàn)效快)。

2018-12-19 標(biāo)簽:Apollo深度學(xué)習(xí) 6160 0

一個(gè)端到端的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以將足球比賽的YouTube視頻轉(zhuǎn)換為運(yùn)動(dòng)的3D全息圖

以 YouTube 視頻的幀作為輸入,我們使用 field lines 來(lái)恢復(fù)攝像機(jī)參數(shù)。然后,提取邊界框、姿勢(shì)和軌跡(跨多個(gè)幀)來(lái)分割球員。通過(guò)在視頻...

2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)全息圖 6154 0

機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的區(qū)別和使用情況以及用例的對(duì)比

如今,人工智能的應(yīng)用越來(lái)越廣泛。機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)這兩個(gè)術(shù)語(yǔ)也隨之出現(xiàn),而機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)并不是非此即彼的排斥關(guān)系。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,而這...

2018-01-18 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6125 0

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)和人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣產(chǎn)生人的智能么?

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)和人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣產(chǎn)生人的智能么?

首先,人腦不僅僅是個(gè)對(duì)電信號(hào)進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比如說(shuō)神經(jīng)遞質(zhì)在神經(jīng)元之間擔(dān)當(dāng)了“信使”的作用,而其中的活動(dòng)是化學(xué)過(guò)程。甚至人腦中的生物過(guò)程和物理過(guò)程都...

2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 6123 0

探析從貝葉斯到深度學(xué)習(xí)及各自?xún)?yōu)缺點(diǎn)

集成方法是由多個(gè)較弱的模型集成模型組,其中的模型可以單獨(dú)進(jìn)行訓(xùn)練,并且它們的預(yù)測(cè)能以某種方式結(jié)合起來(lái)去做出一個(gè)總體預(yù)測(cè)。

2019-02-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6113 0

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)=人類(lèi)大腦皮層結(jié)構(gòu)?

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)=人類(lèi)大腦皮層結(jié)構(gòu)?

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面門(mén)的權(quán)重也是 反向傳播訓(xùn)練出來(lái)的,也有漸變的這個(gè)性質(zhì),當(dāng)對(duì)于快速變化的刺激,有一定的滯后。從這個(gè)角度來(lái)說(shuō),人類(lèi)神經(jīng)系統(tǒng)要更靈活一些,可以...

2017-10-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 6108 0

深度學(xué)習(xí)或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了生物神經(jīng)元?

深度學(xué)習(xí)里的神經(jīng)元實(shí)質(zhì)上是數(shù)學(xué)函數(shù),即相似度函數(shù)。在每個(gè)人工神經(jīng)元內(nèi),帶權(quán)重的輸入信號(hào)和神經(jīng)元的閾值進(jìn)行比較,匹配度越高,激活函數(shù)值為1并執(zhí)行某種動(dòng)作的...

2020-04-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元深度學(xué)習(xí) 6102 0

深度學(xué)習(xí)框架DeepSpeed使用指南

深度學(xué)習(xí)框架DeepSpeed使用指南

最常見(jiàn)的深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)該是TensorFlow、Pytorch、Keras,但是這些框架在面向大規(guī)模模型的時(shí)候都不是很方便。 比如Pytorch的分布式...

2023-10-30 標(biāo)簽:gpu顯存模型 6100 0

探究深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)中的應(yīng)用與展望

目標(biāo)視覺(jué)檢測(cè)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的一個(gè)重要問(wèn)題,在視頻監(jiān)控、自主駕駛、人機(jī)交互等方面具有重要的研究意義和應(yīng)用價(jià)值.近年來(lái),深度學(xué)習(xí)在圖像分類(lèi)研究中取得了突破...

2019-01-13 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 6091 0

一種新方法來(lái)檢測(cè)這些被操縱的換臉視頻的“跡象”

利用深度學(xué)習(xí)“換臉”合成假視頻的技術(shù)發(fā)展之快令人驚嘆,也令人深感不安。研究人員已經(jīng)研究出一種新方法來(lái)檢測(cè)這些被操縱的換臉視頻,通過(guò)有效地預(yù)測(cè)眼睛的狀態(tài),...

2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6078 0

如何用深度學(xué)習(xí)模型,模仿人類(lèi)的教練過(guò)程?

1940年代,科學(xué)家們模仿神經(jīng)元的解剖學(xué)構(gòu)造,發(fā)明了一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——神經(jīng)元 perceptron??茖W(xué)家們發(fā)現(xiàn),把多個(gè)神經(jīng)元組合在一起,構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神...

2018-08-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 6076 0

DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實(shí)際上是演化算法?

在AlphaStar中,用于訓(xùn)練智能體的基于人口的訓(xùn)練策略(PBT)是使用拉馬克進(jìn)化(LE)的模因算法:在內(nèi)環(huán)中,使用反向傳播連續(xù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),而在外環(huán)...

2019-02-13 標(biāo)簽:智能體深度學(xué)習(xí)DeepMind 6075 0

基于 Python 的深度學(xué)習(xí)庫(kù)Keras入門(mén)知識(shí)

支持 Python 開(kāi)發(fā)環(huán)境的平臺(tái)同時(shí)也能支持 Keras。正式構(gòu)建測(cè)試是在 Python V2.7x 和 V3.5 上運(yùn)行的,但與 Keras 結(jié)合使...

2018-05-14 標(biāo)簽:Python深度學(xué)習(xí)Keras 6056 0

深度解讀連續(xù)波雷達(dá)系統(tǒng)中發(fā)射機(jī)信號(hào)泄露抑制技術(shù)

發(fā)射機(jī)信號(hào)泄露嚴(yán)重制約連續(xù)波雷達(dá)探測(cè)性能的提高。微帶天線廣泛應(yīng)用于微小型連續(xù)波雷達(dá),其收發(fā)天線隔離性能是制約微小型連續(xù)波雷達(dá)探測(cè)能力的關(guān)鍵。本文分析了連...

2020-12-02 標(biāo)簽:雷達(dá)系統(tǒng)雷達(dá)探測(cè)微帶天線 6056 0

用什么加快計(jì)算速度?異構(gòu)處理器來(lái)助力

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)研究中的一個(gè)新的領(lǐng)域,其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù),例如圖像,聲音和文本。

2018-04-28 標(biāo)簽:人工智能異構(gòu)處理器深度學(xué)習(xí) 6037 0

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    JDI(Java Debug Interface)是 JPDA 三層模塊中最高層的接口,定義了調(diào)試器(Debugger)所需要的一些調(diào)試接口?;谶@些接口,調(diào)試器可以及時(shí)地了解目標(biāo)虛擬機(jī)的狀態(tài),例如查看目標(biāo)虛擬機(jī)上有哪些類(lèi)和實(shí)例等。
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    MMU是中文名是內(nèi)存管理單元,有時(shí)稱(chēng)作分頁(yè)內(nèi)存管理單元,它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器(CPU)的內(nèi)存訪問(wèn)請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換(即虛擬內(nèi)存管理)、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制,在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中,負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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    OMAP-L138是美國(guó)德州儀器(TI)推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器 ,這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器 (DSP) + ARM9處理器,大大降低了雙核通訊的開(kāi)發(fā)難度,可充分滿(mǎn)足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
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