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標簽 > 深度學習
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回歸預測模型主要是用來預測連續(xù)的數值。所以我們將使用 scikit-learn的 make_regression() 函數來生成一些模擬數據,并使用這些...
長短期記憶(LSTM)網絡是一種特殊的循環(huán)神經網絡(RNN),能夠學習長期依賴信息。與傳統(tǒng)的RNN相比,LSTM通過引入門控機制來解決梯度消失和梯度爆炸...
基于神經網絡ADMM-net的高空間分辨率片上快速光譜成像技術
光譜成像擴展了傳統(tǒng)彩色(RGB)相機的概念,可以在多個光譜通道捕獲圖像,在遙感、精準農業(yè)、生物醫(yī)學、環(huán)境監(jiān)測和天文學等領域得到了廣泛應用。
離散型工藝數字化設計。應用計算機輔助工藝過程設計工具(CAPP)和工藝知識庫,采用高效加工、精密裝配等先進制造工藝,集成三維建模、仿真驗證等技術,進行基...
假設 為物體的一張或多張RGB圖片。三維重建可以總結為一個學習預測算子的過程,輸入圖像到該算子可得到一個和物體相似的模型。因此重建的目標函數為,其中為算...
神經模態(tài)芯片發(fā)展的方向 神經模態(tài)芯片技術解析
Intel發(fā)布了基于其神經模態(tài)(neuromorphic)計算芯片Loihi的加速卡Pohoiki Beach,該加速卡包含了64塊Loihi芯片,共含...
最近做圖像處理與識別相關的事情,先從OpenCV/Matlab入手,看傳統(tǒng)算法在瑕疵檢測方向能做到什么程度。 因之前并沒有相關的經驗,乍開始生怕閉...
在為您的應用選擇人臉檢測器時,請花點時間考慮您的項目需求——速度或準確性,哪個對您更加重要?我還建議對每個面部檢測器進行一些試驗,以便讓這些結果來指導您做決定。
一直以來,樹莓派以其良好的社區(qū)生態(tài),廣受嵌入式愛好者、創(chuàng)客歡迎。在一些相關的社區(qū)上(比如樹莓派實驗室),我們可以看到非常豐富的...
在圖像處理中,對RGB輸入圖像進行噪聲去除等濾波處理,并頻繁地進行RGB圖像的處理。在這種情況下,卷積過程往往是針對每個通道(R/G/B)獨立完成的,輸...
AI下一個風口來臨 AIGC產業(yè)生態(tài)迎來發(fā)展快車道
一是基礎的生成算法模型不斷突破創(chuàng)新;二是預訓練模型引發(fā)了AIGC技術能力的質變;三是多模態(tài)技術推動了AIGC的內容多邊形,讓AIGC具有了更通用的能力。
機器視覺和自動化的進步,正在幫助制造企業(yè)更好地利用自主移動機器人、深度學習等技術的發(fā)展,改善其物流和倉儲運營。
深度學習的核心就是"深度" ,從實現上深度學習神經網絡就是一種包括多個隱含層的多層感知機,它通過組合低層特征,形成更為抽象的高層表示...
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