做時(shí)間序列預(yù)測(cè)是否有必要用深度學(xué)習(xí)

過(guò)去幾年，時(shí)間序列領(lǐng)域的經(jīng)典參數(shù)方法（自回歸）已經(jīng)在很大程度上被復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)框架（如 DeepGIO 或 LSTNet 等）更新替代。這是因?yàn)閭鹘y(tǒng)方法...

2022-03-24 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2054 0

預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)的區(qū)別和聯(lián)系

預(yù)訓(xùn)練和遷移學(xué)習(xí)是深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的兩個(gè)重要概念，它們?cè)谔岣吣Ｐ托阅?、減少訓(xùn)練時(shí)間和降低對(duì)數(shù)據(jù)量的需求方面發(fā)揮著關(guān)鍵作用。本文將從定義、原理、應(yīng)...

2024-07-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 2054 0

淺論深度學(xué)習(xí)為何要“deep”下

DBNs在每一層中利用用于表示的無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)RBMs。Bengio et al paper 探討和對(duì)比了RBMs和auto-encoders（通過(guò)一個(gè)表示...

2018-10-07 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 2051 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理和應(yīng)用范圍

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)模型，廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域...

2024-07-02 標(biāo)簽：圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 2050 0

基于深度學(xué)習(xí)的工業(yè)機(jī)器人抓取定位技術(shù)

由于深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域得到了非常好的效果，我們做機(jī)器人的自然也會(huì)嘗試把 DL 用到機(jī)器人的物體識(shí)別中。

2022-10-14 標(biāo)簽：工業(yè)機(jī)器人計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 2033 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組成部分有哪些

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNNs）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(yǔ)言處理等領(lǐng)...

2024-07-03 標(biāo)簽：圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 2028 0

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別與檢測(cè)方案

上圖就是我們定位人臉的68個(gè)關(guān)鍵點(diǎn)，其中他的順序是要嚴(yán)格的進(jìn)行排序的。從1到68點(diǎn)的順序不能錯(cuò)誤。

2022-10-12 標(biāo)簽：人臉識(shí)別計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 2021 0

超微gpu服務(wù)器評(píng)測(cè)

隨著科技的不斷發(fā)展和進(jìn)步，GPU服務(wù)器在大數(shù)據(jù)分析、深度學(xué)習(xí)、人工智能等領(lǐng)域正變得越來(lái)越重要。而超微GPU服務(wù)器因其出色的性能和高度定制化的優(yōu)勢(shì)，成為了...

2024-01-10 標(biāo)簽：服務(wù)器大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 2019 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般步驟是什么

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(yǔ)言處理等領(lǐng)域...

2024-07-03 標(biāo)簽：圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 2010 0

一對(duì)多語(yǔ)義通信系統(tǒng)的6G信息技術(shù)

面向6G時(shí)代，本文在全球首次設(shè)計(jì)“一對(duì)多”語(yǔ)義通信系統(tǒng)，具有開創(chuàng)性，所提出的“一對(duì)多”語(yǔ)義通信系統(tǒng)“MR DeepSC”可以為未來(lái)語(yǔ)義通信系統(tǒng)的發(fā)展打下基礎(chǔ)。

2022-09-26 標(biāo)簽：通信系統(tǒng)深度學(xué)習(xí)6G 2003 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的應(yīng)用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks, CNNs）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(yǔ)言處理等領(lǐng)...

2024-07-02 標(biāo)簽：圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2003 0

AIGC時(shí)代的多模態(tài)知識(shí)工程思考與展望

隨著人工智能總體階段的發(fā)展，生成式人工智能技術(shù)（AIGC）也在不斷迭代。從20世紀(jì)50年代到90年代中期，是AIGC的早期萌芽階段，這一時(shí)期受限于技術(shù)水...

2023-04-14 標(biāo)簽：AI深度學(xué)習(xí)ChatGPT 2002 0