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深度學(xué)習(xí)前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)分析
感知機(jī)算法中包含了前向傳播（FP）和反向傳播（BP）算法，但在介紹它們之前，我們先來(lái)了解一下深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激活函數(shù)。
2020-02-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3130 0
CFA二級(jí)思維導(dǎo)圖分享：機(jī)器學(xué)習(xí)
在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練模型的算法數(shù)據(jù)集包括：訓(xùn)練樣本（Trainning Sample），檢驗(yàn)樣本（validation sample）、驗(yàn)證樣本（Test...
2020-01-16 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 1974 0
也許你剛剛對(duì)深度學(xué)習(xí)有了基本的了解，于是滿心歡喜的下載了tensorflow，準(zhǔn)備開(kāi)始搭建你的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2020-01-22 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 9321 0
不同類型卷積結(jié)構(gòu)原理和優(yōu)缺點(diǎn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為深度學(xué)習(xí)的典型網(wǎng)絡(luò)，在圖像處理和計(jì)算機(jī)視覺(jué)等多個(gè)領(lǐng)域都取得了很好的效果。
2020-01-01 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 9254 0
現(xiàn)在深度學(xué)習(xí)模型開(kāi)始走向應(yīng)用，因此我們需要把深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)和模型部署到一些硬件上，而現(xiàn)有一些模型的參數(shù)量由于過(guò)大，會(huì)導(dǎo)致在一些硬件上的運(yùn)行速度很慢，所以我...
2020-01-28 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 4629 0
深度學(xué)習(xí)中的雙下降現(xiàn)象，可能大家也遇到過(guò)，但是沒(méi)有深究，OpenAI這里給出了他們的解答。
2020-01-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 2538 0
詳解機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)常見(jiàn)的正則化
說(shuō)到正則化大家應(yīng)該都不陌生，這個(gè)在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中都是非常常見(jiàn)的，常用的正則化有L1正則化和L2正則化。提到正則化大家就會(huì)想到是它會(huì)將權(quán)重添加到損失...
2020-01-29 標(biāo)簽：正則化機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2565 0
人工智能技術(shù)如何在保護(hù)文物上有奉獻(xiàn)
人工智能的出現(xiàn)，重新定義了文物保護(hù)，克服了傳統(tǒng)方式中的困難和挑戰(zhàn)，以更快、更高效的方式解決憑借人力無(wú)法解決的問(wèn)題。
2020-01-30 標(biāo)簽：人工智能無(wú)人機(jī)深度學(xué)習(xí) 1915 0
在對(duì)人工智能（AI）而非提高像素的需求推動(dòng)下，特別是在由計(jì)算機(jī)視覺(jué)和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的決策制定方面，GPU（圖形處理單元）領(lǐng)域已出現(xiàn)一場(chǎng)革命。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的到來(lái)已使...
2020-01-31 標(biāo)簽：cpuai深度學(xué)習(xí) 2237 0
深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)的六個(gè)本質(zhì)區(qū)別你知道幾個(gè)？
深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)變得無(wú)處不在，那它們之間到底有什么區(qū)別呢？本文我們?yōu)榇蠹铱偨Y(jié)了深度學(xué)習(xí)VS機(jī)器學(xué)習(xí)的六大本質(zhì)區(qū)別。
2019-11-30 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.6萬(wàn) 0
淺談按鍵驅(qū)動(dòng)的編寫(xiě)和設(shè)備樹(shù)的修改
隨著深度學(xué)習(xí)和5G的應(yīng)用，對(duì)FPGA的功能要求越來(lái)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，...
2019-11-28 標(biāo)簽：fpga5G深度學(xué)習(xí) 8867 0
AlienGo機(jī)身長(zhǎng)約60cm，重19~20kg，AlienGo采用了全新設(shè)計(jì)的動(dòng)力系統(tǒng)，更輕量集成，關(guān)節(jié)線纜完全內(nèi)置走線，關(guān)節(jié)集成過(guò)載保護(hù)，極大的提升...
2019-11-12 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)機(jī)器狗 3338 0
本人男，算是一個(gè)IT宅男，當(dāng)然也絕對(duì)算一個(gè)暖男。接觸LabVIEW是2011年讀大學(xué)時(shí)，當(dāng)時(shí)我的計(jì)算機(jī)老師在兼職給別人做項(xiàng)目，第一次看到這個(gè)界面就覺(jué)得很...
2019-10-25 標(biāo)簽：labview機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 0 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)
一般而言，比較成功的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要大量的參數(shù)，許許多多的神經(jīng)網(wǎng)路的參數(shù)都是數(shù)以百萬(wàn)計(jì)，而使得這些參數(shù)可以正確工作則需要大量的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練，而實(shí)際情況中數(shù)據(jù)...
2019-10-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4842 0
對(duì)微表情的研究，在方法上事實(shí)上類似于人臉識(shí)別，一般包含檢測(cè)和識(shí)別兩個(gè)具體問(wèn)題。 對(duì)于人臉識(shí)別，一般都是先進(jìn)行人臉檢測(cè)，然后對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行識(shí)別。這個(gè)過(guò)...
2019-09-28 標(biāo)簽：AI人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí) 6657 0
很多研究人員已經(jīng)證明，深度學(xué)習(xí)模型的準(zhǔn)確性會(huì)隨著數(shù)據(jù)集的增加而提高。這種準(zhǔn)確性的提高非常重要，以至于研究人員經(jīng)常會(huì)使用復(fù)雜的數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)來(lái)綜合地生成額外...
2019-09-28 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1735 0
為什么學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)需要使用PyTorch和TensorFlow框架
如果你需要深度學(xué)習(xí)模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不錯(cuò)的選擇。 并非每個(gè)回歸或分類問(wèn)題都需要通過(guò)深度學(xué)習(xí)來(lái)解決。甚至可以說(shuō)，...
2019-09-14 標(biāo)簽：GPUPython深度學(xué)習(xí) 3676 0
深度學(xué)習(xí)的19種損失函數(shù)你了解嗎？帶你詳細(xì)了解
損失函數(shù)通過(guò)torch.nn包實(shí)現(xiàn)基本用法 criterion = LossCriterion() #構(gòu)造函數(shù)有自己的參數(shù)loss = criteri...
2019-09-14 標(biāo)簽：函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程和應(yīng)用情況詳細(xì)概述
本文介紹了機(jī)器視覺(jué)在工業(yè)領(lǐng)域的發(fā)展歷程，通過(guò)其與人類視覺(jué)對(duì)比，凸顯出機(jī)器視覺(jué)的優(yōu)勢(shì)。但不可否認(rèn)的是，機(jī)器要做到完全替代人眼，仍有瓶頸需要突破。此外，通過(guò)...
2019-09-14 標(biāo)簽：CMOS機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 9888 0
視覺(jué)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最好分析方法之一：深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)仍是視覺(jué)大數(shù)據(jù)領(lǐng)域的最好分析方法之一
2019-08-26 標(biāo)簽：大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 5168 0
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