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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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無人機(jī)鏡頭結(jié)合AI人工智能,辨識(shí)暴力事件發(fā)生
就如以往本站介紹過的人工智能方案,這個(gè)系統(tǒng)的人工智能也是透過深度學(xué)習(xí)來提高辨識(shí)能力,研究人員使用 Parrot AR 無人機(jī),拍攝志愿者展示 5 種可能...
2018-07-09 標(biāo)簽:人工智能無人機(jī)深度學(xué)習(xí) 4316 0
分布式文件系統(tǒng)的必要性,Python在分布式文件系統(tǒng)中的支持情況
這里通過收集或生成更多訓(xùn)練數(shù)據(jù)而得到的可預(yù)測(cè)投資回報(bào)率(ROI)比上面的概念稍復(fù)雜。首先,你需要收集到足夠多的數(shù)據(jù),如下圖所示,使數(shù)據(jù)量超過“Small...
2018-10-21 標(biāo)簽:編程語言圖像分類深度學(xué)習(xí) 4300 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有何用途 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常運(yùn)用在哪里
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理、生...
2024-07-11 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 4300 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)解析:手寫數(shù)字識(shí)別項(xiàng)目解讀
手寫數(shù)字識(shí)別是很多人入門神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)用來練手的一個(gè)項(xiàng)目,但就是這么簡(jiǎn)單的一個(gè)項(xiàng)目,最近在 reddit 上又火了一把,因?yàn)樵?MIT 計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能...
2021-01-13 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4300 0
行人檢測(cè)是目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域中重要的研究課題,其在智能駕駛系統(tǒng)、視頻監(jiān)控、人流量密度監(jiān)測(cè)等領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用。但由于行人背景的復(fù)雜以及個(gè)體本身的差異,行人檢測(cè)成為...
2021-05-02 標(biāo)簽:視頻監(jiān)控網(wǎng)絡(luò)檢測(cè) 4290 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理、結(jié)構(gòu)及訓(xùn)練過程
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)算法,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語言處理等領(lǐng)域...
2024-07-02 標(biāo)簽:圖像識(shí)別函數(shù)深度學(xué)習(xí) 4289 0
基于驍龍820A平臺(tái)并運(yùn)用深度學(xué)習(xí)的ADAS產(chǎn)品原型方案介紹
汽車行業(yè)是一個(gè)有百年歷史的行業(yè),且在這100多年來,一直循序漸進(jìn)的發(fā)展,很少有突破性的進(jìn)展。但最近幾年,由于技術(shù)上的一些新突破,從傳感器,到計(jì)算機(jī)技術(shù),...
2018-01-30 標(biāo)簽:ADAS深度學(xué)習(xí)驍龍820A 4276 1
一文讀懂深度學(xué)習(xí):人工智能的出現(xiàn)并不意味著顛覆世界
如果你對(duì)比大量垃圾郵件和正常郵件之后,你會(huì)發(fā)現(xiàn)只有垃圾郵件一般會(huì)具備以上的講故事方式——比如,來自尼日利亞的郵件,并承諾有一百萬美元的獎(jiǎng)金出現(xiàn)了問題。事...
2018-03-30 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 4266 0
歸納AI領(lǐng)域一些方向的重要技術(shù)進(jìn)展
2017年人工智能行業(yè)延續(xù)了2016年蓬勃發(fā)展的勢(shì)頭,那么在過去的一年里AI行業(yè)從技術(shù)發(fā)展角度有哪些重要進(jìn)展?未來又有哪些發(fā)展趨勢(shì)?本文從大家比較關(guān)注的...
2018-01-11 標(biāo)簽:AI人工智能深度學(xué)習(xí) 4248 0
基于乘法的運(yùn)算來體現(xiàn)體征交叉的DNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
接下來,我們分別來具體介紹這兩種形式的PNN模型,由于涉及到復(fù)雜度的分析,所以我們這里先定義Embedding的大小為M,field的大小為N,而lz和...
2018-08-20 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí)DNN 4231 0
DeepMind的最新研究結(jié)合了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和隨機(jī)過程的優(yōu)點(diǎn)提出神經(jīng)過程模型
neural process的實(shí)現(xiàn)示意圖。圓圈中的變量對(duì)應(yīng)于(a)中圖模型的變量,方框中的變量表示NP的中間表示,粗體字母表示以下計(jì)算模塊:h - en...
2018-07-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)DeepMind 4217 0
深度學(xué)習(xí)制作音樂時(shí)存在某些邏輯上的問題
在研究二者的關(guān)系之前,讓我們首先對(duì)這一問題下個(gè)定義。我最初開始這個(gè)項(xiàng)目時(shí),只是單純想用深度學(xué)習(xí)生成流行音樂。然后我就接觸到了LSTMs,這是一種特殊的循...
2018-09-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4206 0
深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個(gè)主力框架
在這篇文章中,我想向大家介紹推動(dòng)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個(gè)主力框架。這些框架使數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師更容易為復(fù)雜問題構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案,并執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。這只是...
2018-05-04 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)TensorFlowpyTorch 4200 0
深度學(xué)習(xí)視角下的貓狗圖像識(shí)別實(shí)現(xiàn)
來源: 易百納技術(shù)社區(qū), 作者: 稗子釀的酒 人工智能技術(shù)在圖像識(shí)別領(lǐng)域取得了顯著進(jìn)展,其中基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類方法在貓狗圖像識(shí)別中表現(xiàn)出色。本文將介...
2023-08-15 標(biāo)簽:圖像識(shí)別人工智能深度學(xué)習(xí) 4193 0
如何表示一個(gè)詞語的意思?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詞嵌入的基本思路
我們先把一個(gè)詞語定義成一個(gè)稠密向量,通過調(diào)整一個(gè)單詞及其上下文單詞的向量,使得根據(jù)兩個(gè)向量可以推測(cè)兩個(gè)詞語的相似度;或通過一個(gè)詞可以預(yù)測(cè)詞語的上下文;或...
2019-04-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4186 0
深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)是什么樣的?
怎樣理解非線性變換和多層網(wǎng)絡(luò)后的線性可分,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)就是學(xué)習(xí)如何利用矩陣的線性變換加激活函數(shù)的非線性變換。
2018-10-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4175 0
速度使Caffe完美的用于研究實(shí)驗(yàn)和工業(yè)開發(fā)。使用一個(gè)NVIDIA K40 GPU Caffe每天可以處理超過60M的圖像。推理過程為1ms/一幅圖像,...
2019-08-09 標(biāo)簽:多媒體C++深度學(xué)習(xí) 4165 0
通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的手段,成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義
最近研究人員們通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的手段,成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義,包括高興和愉悅的情緒。這一項(xiàng)目使得我們可以更深入地了解藥...
2019-01-12 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4164 0
如何同時(shí)使用Nucleus與TensorFlow解決基因組學(xué)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)問題
本文中闡述的兩種方法均使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),學(xué)習(xí)將輸入映射至輸出的函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干層線性與非線性運(yùn)算構(gòu)成,而這些運(yùn)算會(huì)依次應(yīng)用至輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用...
2019-02-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)tensorflow 4160 0
一種神經(jīng)解碼器,采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式將記錄的皮質(zhì)神經(jīng)信號(hào)
為了證明神經(jīng)語言假體的可行性,研究人員試圖將大腦信號(hào)轉(zhuǎn)換成可理解的正常說話人語速的合成語音。研究人員采用了一種叫做高密度腦皮層電圖(ECoG)的技術(shù),讓...
2019-04-29 標(biāo)簽:解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4156 0
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