GPU在深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用 GPUs在圖形設(shè)計(jì)中的作用

隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展，深度學(xué)習(xí)作為其核心部分，已經(jīng)成為推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步的重要力量。GPU（圖形處理單元）在深度學(xué)習(xí)中扮演著至關(guān)重要的角色，其強(qiáng)大的并行...

2024-11-19 標(biāo)簽：gpu人工智能深度學(xué)習(xí) 1590 0

半監(jiān)督學(xué)習(xí)代碼庫(kù)存在的問(wèn)題與挑戰(zhàn)

當(dāng)使用監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)對(duì)大量高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)(Labeled Data)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會(huì)產(chǎn)生有競(jìng)爭(zhēng)力的結(jié)果。...

2022-10-18 標(biāo)簽：代碼深度學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí) 1587 0

鋰電池外殼外觀缺陷檢測(cè)的應(yīng)用實(shí)踐

AI機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)的核心是深度學(xué)習(xí)算法。通過(guò)大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練，系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)并識(shí)別鋰電池外殼各種缺陷的特征。

2024-01-18 標(biāo)簽：鋰電池AI視覺(jué)系統(tǒng) 1577 0

深度學(xué)習(xí)研究總結(jié)：頻率原則和參數(shù)凝聚

在學(xué)習(xí)與訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過(guò)程中，我們很容易發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練有一定的規(guī)律。在我們的研究中，有兩種現(xiàn)象很有趣，在研究和解釋它們的過(guò)程中，我們發(fā)現(xiàn)它們同樣是...

2022-10-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1576 0

深度解析深度學(xué)習(xí)的知識(shí)蒸餾技術(shù)

可以看到原本的分布很接近均勻分布，但經(jīng)過(guò) softmax，不同類別的概率相差很大。這就導(dǎo)致類別間的隱藏的相關(guān)性信息不再那么明顯，有誰(shuí)知道 0.09 和 ...

2022-11-29 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 1571 0

使用Google Colab快速體驗(yàn)ScaledYOLOv4

由于csp和large(p5)在模型定義的格式略有不同，前者為cfg，后者是采yaml，權(quán)重值亦有不同，前者為weight，后者為pt，所以這里有兩個(gè)范...

2023-04-14 標(biāo)簽：Google計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 1563 0

計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的十大核心技術(shù)算法

圖像分割算法是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域的基礎(chǔ)算法之一，它的主要任務(wù)是將圖像分割成不同的區(qū)域或?qū)ο?。常?jiàn)的圖像分割算法包括基于閾值的分割、基于區(qū)域的分割、基于邊緣的...

2024-02-25 標(biāo)簽：圖像處理人臉識(shí)別目標(biāo)檢測(cè) 1552 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有哪些

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的核心組成部分，它們模仿了生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運(yùn)作方式，通過(guò)復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)實(shí)現(xiàn)信息的處理、存儲(chǔ)和傳遞。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的不斷發(fā)展，...

2024-07-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1541 0

人工神經(jīng)元模型的基本原理是什么

人工神經(jīng)元模型是人工智能領(lǐng)域中的一個(gè)重要概念，它模仿了生物神經(jīng)系統(tǒng)中的神經(jīng)元行為，為機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)提供了基礎(chǔ)。 一、人工神經(jīng)元模型的歷史 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的...

2024-07-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)人工神經(jīng)元 1535 0

如何構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

構(gòu)建多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（MLP, Multi-Layer Perceptron）模型是一個(gè)在機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域廣泛使用的技術(shù)，尤其在處理分類和回歸問(wèn)題時(shí)。...

2024-07-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1533 0

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的案例分析

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Network, ANN）作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，自20世紀(jì)80年代以來(lái)一直是人工智能領(lǐng)域的研究熱...

2024-07-08 標(biāo)簽：人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1533 0