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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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其中 W^ 卷積層的權(quán)重，* 是卷積運(yùn)算。將圖2 所示作為一個(gè)例子，WS方法不會(huì)直接在原始權(quán)重上進(jìn)行優(yōu)化，而是采用另一個(gè)函數(shù) W^=WS（W）來(lái)表示原始...
2019-04-08 標(biāo)簽：算法梯度深度學(xué)習(xí) 7564 0
一個(gè)單路徑One-Shot模型，以解決訓(xùn)練過(guò)程中面對(duì)的主要挑戰(zhàn)
One-Shot 是一種新范式。它定義了超網(wǎng)絡(luò)，并以相似的方式做權(quán)重復(fù)用。但是并沒(méi)有將模型結(jié)構(gòu)分布參數(shù)化。模型搜索從超網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中解耦，并且解決步驟是獨(dú)立...
2019-04-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4558 0
開(kāi)發(fā)者如何選擇合適的開(kāi)放平臺(tái)？開(kāi)放平臺(tái)如何吸引開(kāi)發(fā)者來(lái)平臺(tái)開(kāi)發(fā)應(yīng)用？
而小i機(jī)器人的平臺(tái)除了讓開(kāi)發(fā)者可以直接使用，還可以基于這個(gè)平臺(tái)擴(kuò)充自己的能力。從底層技術(shù)來(lái)看，這一智能 Bot 開(kāi)放平臺(tái)，集成了 Chatting Bo...
2019-04-04 標(biāo)簽：語(yǔ)音識(shí)別開(kāi)發(fā)者深度學(xué)習(xí) 4474 0
手把手教你操作Faster R-CNN和Mask R-CNN
Mask R-CNN是承繼于Faster R-CNN，Mask R-CNN只是在Faster R-CNN上面增加了一個(gè)Mask Prediction B...
2019-04-04 標(biāo)簽：機(jī)器視覺(jué)無(wú)人駕駛深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0
用Jetson Nano打造您的專(zhuān)屬機(jī)器人
想知道制造它的全部材料清單嗎? 包括Jetson Nano在內(nèi)，一共只需要250美元。其中還包括一個(gè)攝像頭、一個(gè)發(fā)動(dòng)機(jī)和發(fā)動(dòng)機(jī)驅(qū)動(dòng)器，甚至還有一個(gè)微型P...
2019-04-03 標(biāo)簽：機(jī)器人數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.2萬(wàn) 0
混合精度訓(xùn)練的優(yōu)勢(shì)！將自動(dòng)混合精度用于主流深度學(xué)習(xí)框架
僅通過(guò)添加幾行代碼，TensorFlow、PyTorch和MXNet中的自動(dòng)混合精確功能就能助力深度學(xué)習(xí)研究人員和工程師基于NVIDIA Volta和T...
2019-04-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 7565 0
7個(gè)實(shí)用技巧，讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用
因此，如果你需要一些快速的結(jié)果，或者只是想測(cè)試一個(gè)新的技術(shù)，選擇自適應(yīng)優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用，因?yàn)樗鼘?duì)你選擇完美的學(xué)習(xí)率并不是很敏感。如果您想...
2019-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3122 0
如何在圖像處理中應(yīng)用深度學(xué)習(xí)技術(shù)的詳細(xì)資料概述
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用憑借其在識(shí)別應(yīng)用中超高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率，在圖像處理領(lǐng)域獲得了極大關(guān)注，這勢(shì)必將提升現(xiàn)有圖像處理系統(tǒng)的性能并開(kāi)創(chuàng)新的應(yīng)用領(lǐng)域。
2019-03-30 標(biāo)簽：FPGA圖像處理機(jī)器視覺(jué) 4690 0
這到底是什么神奇操作? 又運(yùn)用了什么樣的智能技術(shù)?
首先，我們需要一個(gè)包含Nvidia GPU的個(gè)人電腦，至少4GB的存儲(chǔ)空間。至于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的材料，用戶則需要提供至少幾百?gòu)堈掌蛘邥r(shí)長(zhǎng)足夠的視頻，...
2019-04-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習(xí) 2696 0
CVPR 2019，曠視提出基于測(cè)地距離的點(diǎn)云分析深度網(wǎng)絡(luò)GeoNet
再次回到圖 1 中的紅色插框，本文由此得出結(jié)論，兩個(gè)點(diǎn)集只有從大量點(diǎn)云學(xué)習(xí)到統(tǒng)計(jì)規(guī)則之后才相連，并觀察這一類(lèi)型的諸多物體，伴隨著從椅子延伸到地面的相連、...
2019-03-29 標(biāo)簽：網(wǎng)格計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 6850 0
Apache Ignite上的TensorFlow！分布式內(nèi)存數(shù)據(jù)源
另一個(gè)基準(zhǔn)測(cè)試表明 Ignite Dataset 如何與分布式 Apache Ignite 集群協(xié)作。這是 Apache Ignite 作為 HTAP ...
2019-03-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 4024 0
深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的應(yīng)用一覽
圖像處理，還有視頻處理，曾經(jīng)是很多工業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ)，現(xiàn)在電視，手機(jī)還有相機(jī)/攝像頭等等都離不開(kāi)，是技術(shù)慢慢成熟了（傳統(tǒng)方法），經(jīng)驗(yàn)變得比較重要，而且芯片集...
2019-03-23 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)cnn 7840 0
訓(xùn)練之前一定要執(zhí)行參數(shù)初始化，否則可能減慢收斂速度，影響訓(xùn)練結(jié)果，或者造成Nan數(shù)值溢出等異常問(wèn)題。
2019-03-23 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 3402 0
如何進(jìn)行可視化深度學(xué)習(xí)模型和性能指標(biāo)
目前，包括計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別和機(jī)器人在內(nèi)的諸多人工智能應(yīng)用已廣泛使用了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，DNN）。DNN 在很多...
2019-03-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 4440 1
為什么bigram或者trigram的LM很重要呢？去做一個(gè)語(yǔ)言模型的問(wèn)題，實(shí)現(xiàn)深度模型之前，第一步其實(shí)就要寫(xiě)一個(gè)bigram或者trigram的LM。...
2019-03-15 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理nlp 2754 0
用12個(gè)示例解釋了使用TensorFlow 2.0 + Keras 的一些重要技巧
你可以通過(guò)在 GradientTape 中調(diào)用 layer 來(lái)自動(dòng)檢索該層權(quán)重的梯度。使用這些梯度，你可以手動(dòng)或使用優(yōu)化器對(duì)象來(lái)更新 layer 的權(quán)重...
2019-03-15 標(biāo)簽：API深度學(xué)習(xí)tensorflow 8408 0
簡(jiǎn)而言之，深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制可以被廣義地定義為一個(gè)描述重要性的權(quán)重向量：通過(guò)這個(gè)權(quán)重向量為了預(yù)測(cè)或者推斷一個(gè)元素，比如圖像中的某個(gè)像素或句子中的某個(gè)...
2019-03-12 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 4.2萬(wàn) 0
SLAM的動(dòng)態(tài)地圖和語(yǔ)義問(wèn)題
如上面框圖所示，特點(diǎn)：采用occupancy grid maps，因?yàn)閭鞲衅魇羌す饫走_(dá)，可以采用ICP算法定位，地面估計(jì)去除在先，Mean Shift做...
2019-03-11 標(biāo)簽：SLAM計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 1.7萬(wàn) 0
一個(gè)基于PyTorch的幾何深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫(kù)，為GNN的研究和應(yīng)用再添利器
作者在論文中寫(xiě)道：“這是一個(gè) PyTorch 的幾何深度學(xué)習(xí)擴(kuò)展庫(kù)，它利用專(zhuān)用的 CUDA 內(nèi)核實(shí)現(xiàn)了高性能。它遵循一個(gè)簡(jiǎn)單的消息傳遞 API，將最近提...
2019-03-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)pytorch 6516 0
CVPR 2019：中科院、牛津等提出SiamMask網(wǎng)絡(luò)，視頻跟蹤最高精度
長(zhǎng)久以來(lái)，我們的思維傾向于陷入舒適區(qū)。當(dāng) A 做了物體檢測(cè)，我們嘗試改網(wǎng)絡(luò)，改 loss，別的領(lǐng)域 trick 拿來(lái)就是一篇。而我們常常忽略了更為重要的...
2019-03-10 標(biāo)簽：自動(dòng)化數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6637 0
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