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深度學(xué)習(xí)與經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的差異
深度學(xué)習(xí)和簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)學(xué)是一回事嗎?很多人可能都有這個(gè)疑問,畢竟二者連術(shù)語都有很多相似的地方。在這篇文章中,理論計(jì)算機(jī)科學(xué)家、哈佛大學(xué)知名教授 Boaz ...
2022-09-20 標(biāo)簽:代碼機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1428 0
詳解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中反向傳播和梯度下降
摘要:反向傳播指的是計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)梯度的方法。
2023-03-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)函數(shù) 1425 0
圖片標(biāo)注主要是為了建立自己的數(shù)據(jù)集,便于進(jìn)行更深度的學(xué)習(xí)訓(xùn)練。本篇文章將對(duì)一款十分好用的圖片標(biāo)注工具labelimg進(jìn)行介紹,重點(diǎn)介紹其安裝以及使用的過程。
2022-08-05 標(biāo)簽:窗口代碼數(shù)據(jù)集 1424 0
基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤深度學(xué)習(xí)算法
針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法在多目標(biāo)跟蹤中的實(shí)時(shí)性問題, 提出一種基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠?qū)ι疃染W(wǎng)絡(luò)模型...
2022-11-09 標(biāo)簽:算法深度學(xué)習(xí) 1423 1
如何搭建高效推薦系統(tǒng)?用Milvus和NVIDIA Merlin搭建高效推薦系統(tǒng)
如何搭建一個(gè)高效的推薦系統(tǒng)? 簡(jiǎn)單來說,現(xiàn)代推薦系統(tǒng)由訓(xùn)練/推斷流水線(pipeline)組成,涉及數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型訓(xùn)練和調(diào)整檢索、過濾、排名...
2023-11-01 標(biāo)簽:NVIDIA英偉達(dá)深度學(xué)習(xí) 1421 0
傳統(tǒng)的多模態(tài)/多任務(wù)觸覺感知系統(tǒng)通過集成多種傳感單元來達(dá)到多模態(tài)觸覺信息的解耦,但其往往導(dǎo)致系統(tǒng)結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性,以及需要應(yīng)對(duì)來自不同刺激間的干擾。
2023-10-18 標(biāo)簽:傳感器機(jī)器人感知系統(tǒng) 1420 0
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型有哪些
基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型(Neural Language Models, NLMs)是現(xiàn)代自然語言處理(NLP)領(lǐng)域的一個(gè)重要組成部分,它們通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來...
2024-07-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言模型深度學(xué)習(xí) 1415 0
康耐視深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)高效血清質(zhì)量檢測(cè)
本期就為大家詳細(xì)介紹一則康耐視深度學(xué)習(xí)技術(shù),在樣品前處理以及血液檢測(cè)儀器上所涉及到的血清質(zhì)量檢測(cè)應(yīng)用案例。當(dāng)異常血液樣本(黃疸、溶血、脂血)等不良血液誤...
2023-05-26 標(biāo)簽:算法智能化深度學(xué)習(xí) 1412 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的重要方法之一
成功應(yīng)用了ReLU激活函數(shù),雖然非AlexNet的原創(chuàng),最早(2000年)在《自然》(Nature)中的一篇文章中就被提出來了,但真正能發(fā)揮神奇功效、并...
2022-11-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1411 0
PyTorch入門須知PyTorch教程-2.2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
到目前為止,我們一直在處理以現(xiàn)成張量形式到達(dá)的合成數(shù)據(jù)。然而,要在野外應(yīng)用深度學(xué)習(xí),我們必須提取以任意格式存儲(chǔ)的雜亂數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理以滿足我們的需...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)python深度學(xué)習(xí) 1410 0
深度學(xué)習(xí)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用
隨著人工智能技術(shù)的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network, CNN)作為其中的重要分支,已經(jīng)在多個(gè)領(lǐng)...
2024-07-02 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1406 0
隨著人工智能的迅速發(fā)展,自動(dòng)駕駛技術(shù)正經(jīng)歷著一場(chǎng)革命性的變革。人工智能的出現(xiàn)為自動(dòng)駕駛系統(tǒng)帶來了深度學(xué)習(xí)等方法的應(yīng)用,不再完全依賴人類專家設(shè)計(jì)特征,而是...
2023-09-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能自動(dòng)駕駛 1405 0
利用英特爾庫加速深度學(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)
Accelerating Deep Learning and Machine Learning with Intel Libraries
2018-10-17 標(biāo)簽:英特爾機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1401 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工作步驟模板
當(dāng)然,這僅僅只是假設(shè),直到你有一個(gè)確切的模型,這些假設(shè)才能被驗(yàn)證或者被否定。并非所有問題都能解決。只是因?yàn)槟銉H僅收集了一些輸入X和目標(biāo)Y,這并不意味著X...
2019-05-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1397 0
市場(chǎng)常見的自動(dòng)駕駛算法對(duì)比
如果只用相機(jī)也就是純視覺,地平線的Sparse4D包攬第一名和第二名。曠視的FAR3D是第三名,商湯和香港大學(xué)、哈爾濱工業(yè)大學(xué)等聯(lián)合的HOP第四名,豐田...
2023-10-26 標(biāo)簽:算法激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛 1397 0
模型壓縮是在計(jì)算能力和內(nèi)存較低的邊緣設(shè)備上部署SOTA(最先進(jìn)的)深度學(xué)習(xí)模型的過程,而不會(huì)影響模型在準(zhǔn)確性、精度、召回率等方面的性能。模型壓縮大致減少...
2023-05-05 標(biāo)簽:RAM人工智能深度學(xué)習(xí) 1396 0
深度學(xué)習(xí)算法如何工作?排名前十的深度學(xué)習(xí)算法介紹
定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Neural Networks,簡(jiǎn)稱NN。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)行特征工程,模型泛化性能差的問題,提出了NN可以從數(shù)據(jù)的原始特征學(xué)...
2022-11-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1394 0
深度學(xué)習(xí)未來發(fā)展的三種學(xué)習(xí)范式
這種學(xué)習(xí)范式試圖去跨越監(jiān)督學(xué)習(xí)與無監(jiān)督學(xué)習(xí)邊界。由于標(biāo)簽數(shù)據(jù)的匱乏和收集有標(biāo)注數(shù)據(jù)集的高昂成本,它經(jīng)常被用于商業(yè)環(huán)境中。從本質(zhì)上講,混合學(xué)習(xí)是這個(gè)問題的答案。
2020-12-08 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)技術(shù) 1393 0
基于深度學(xué)習(xí)的地震波逆時(shí)偏移補(bǔ)償方法
逆時(shí)偏移作為重要的地震偏移技術(shù),已經(jīng)成為復(fù)雜構(gòu)造成像的有力工具。地下構(gòu)造的強(qiáng)衰減體引起地震波 振幅減弱和相位失真,直接影響地下有效油氣儲(chǔ)層的識(shí)別精度,而...
2023-01-29 標(biāo)簽:算法函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1392 0
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片的介紹
人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯片是一類專門為深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法設(shè)計(jì)的處理器。它們具有高性能、低功耗、可擴(kuò)展等特點(diǎn),廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)...
2024-07-04 標(biāo)簽:處理器人工智能深度學(xué)習(xí) 1390 0
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