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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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如何用更少的數(shù)據(jù)自動(dòng)將文本分類(lèi),同時(shí)精確度還比原來(lái)的方法高
計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域遷移學(xué)習(xí)和預(yù)訓(xùn)練ImageNet模型的成功已經(jīng)轉(zhuǎn)移到了NLP領(lǐng)域。許多企業(yè)家、科學(xué)家和工程師目前都用調(diào)整過(guò)的ImageNet模型解決重要的...
2018-05-21 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言NLP 6.8k 0
網(wǎng)格單元在哺乳動(dòng)物的導(dǎo)航中的重要性
深度學(xué)習(xí)可以無(wú)需人類(lèi)幫助擊敗世界上任何一位圍棋選手,還能在幾秒鐘識(shí)別人臉,但是直到現(xiàn)在,深度學(xué)習(xí)算法都無(wú)法做到一項(xiàng)看似簡(jiǎn)單的事情:空間感知。
2018-05-21 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 3.6k 0
如何利用深度學(xué)習(xí)修復(fù)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集
在醫(yī)學(xué)成像中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)檔案是基于臨床假設(shè)的。不幸的是,這意味著當(dāng)你想要提取一個(gè)圖像時(shí),比如一個(gè)正面的胸部x光片,你通常會(huì)獲得一個(gè)存儲(chǔ)了許多其他圖像的文件...
2018-05-20 標(biāo)簽:醫(yī)療影像深度學(xué)習(xí) 5.5k 0
最接近人腦的智能學(xué)習(xí)方法深度學(xué)習(xí),你了解多少?
深度學(xué)習(xí)可以完成需要高度抽象特征的人工智能任務(wù),如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別和檢索、自然語(yǔ)言理解等。深層模型是包含多個(gè)隱藏層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),多層非線性結(jié)構(gòu)使其具...
2018-05-18 標(biāo)簽:人工智能人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4.9k 0
隨著谷歌人工智能AlphaGo與李世石的五局人機(jī)大戰(zhàn)落下帷幕,阿法狗最終以4:1大比分戰(zhàn)神李世石,人們對(duì)于阿法狗的好奇心被推向了高潮。阿法狗也將深度學(xué)習(xí)...
2018-05-18 標(biāo)簽:vr深度學(xué)習(xí)AlphaGo 3.5k 0
全球首個(gè)能"深度學(xué)習(xí)"的處理器芯片在我國(guó)誕生
日前,中國(guó)科學(xué)院計(jì)算技術(shù)研究所(以下簡(jiǎn)稱(chēng)中科院計(jì)算所)發(fā)布了全球首個(gè)能夠“深度學(xué)習(xí)”的“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”處理器芯片,名為“寒武紀(jì)”。該課題組負(fù)責(zé)人之一、中科院...
2018-05-18 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 4.1k 0
機(jī)器人如何進(jìn)行深度學(xué)習(xí)?還有哪些跨不過(guò)的坎?
不僅僅是“微軟小冰”和圍棋高手“阿爾法狗”,從互聯(lián)網(wǎng)搜索到語(yǔ)言翻譯,乃至識(shí)別患有自閉癥風(fēng)險(xiǎn)的基因……凡是需要從大量數(shù)據(jù)中預(yù)測(cè)未知信息的領(lǐng)域,都是深度學(xué)習(xí)...
2018-05-18 標(biāo)簽:機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.1k 0
RK3399芯片平臺(tái)的基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)方案
針對(duì)AI人工智能市場(chǎng)和技術(shù)需求,Rockchip在性能強(qiáng)大的RK3399平臺(tái)上,對(duì)MobileNet SSD網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行專(zhuān)項(xiàng)優(yōu)化,使得高精度的MobileN...
2018-05-17 標(biāo)簽:芯片人工智能可制造性設(shè)計(jì) 1.4萬(wàn) 0
820A的劣勢(shì)在于它最初不是針對(duì)車(chē)載市場(chǎng)的,不是按照ISO26262標(biāo)準(zhǔn)的開(kāi)發(fā)流程得來(lái)的,安全等級(jí)連ASIL A級(jí)都達(dá)不到,只有AEC-Q100 3級(jí)。...
2018-05-17 標(biāo)簽:高通英偉達(dá)深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
谷歌近日發(fā)明了一款能自動(dòng)捕捉精彩時(shí)刻的相機(jī)
標(biāo)簽集建立好之后,我們就需要設(shè)計(jì)一個(gè)緊湊高效的模型,可以預(yù)測(cè)任意提供的照片。由于計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)背后都需要強(qiáng)大的GPU支持,想讓算法在移動(dòng)設(shè)備上運(yùn)行很可能...
2018-05-15 標(biāo)簽:谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.6k 0
用深度學(xué)習(xí)分析電子病歷 進(jìn)行臨床預(yù)測(cè)
基于脫敏的電子病歷數(shù)據(jù),我們用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)住院患者進(jìn)行了廣泛預(yù)測(cè)。值得一提的是,該模型可以直接使用原始數(shù)據(jù),無(wú)需人工對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行提取、清洗、整理、轉(zhuǎn)...
2018-05-15 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 6.4k 0
自學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)的誤區(qū)和陷阱
Sklearn(scikit-learn: machine learning in Python-http://scikit-learn.org/sta...
2018-05-14 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.3k 0
基于 Python 的深度學(xué)習(xí)庫(kù)Keras入門(mén)知識(shí)
支持 Python 開(kāi)發(fā)環(huán)境的平臺(tái)同時(shí)也能支持 Keras。正式構(gòu)建測(cè)試是在 Python V2.7x 和 V3.5 上運(yùn)行的,但與 Keras 結(jié)合使...
2018-05-14 標(biāo)簽:Python深度學(xué)習(xí)Keras 6.2k 0
深度學(xué)習(xí)的成長(zhǎng)史和背后算法細(xì)節(jié)
深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),又名深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),前身是一只感知機(jī)。生于達(dá)特茅斯會(huì)議次年的ta,注定與人工智能有著不解之緣。人工智能中的各種機(jī)器...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 1.6k 0
Deeplearning4j框架中的庫(kù),企業(yè)大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序中的深度學(xué)習(xí)
Python 為數(shù)據(jù)科學(xué)家所廣泛采用,而大數(shù)據(jù)編程人員則在 Hadoop 和 Spark 上使用 Java 或 Scala 來(lái)開(kāi)展工作。DL4J 填補(bǔ)了...
2018-05-13 標(biāo)簽:JavaPython深度學(xué)習(xí) 7.9k 0
AI的定位和導(dǎo)航類(lèi)似于大腦的位置細(xì)胞和網(wǎng)格細(xì)胞
對(duì)空間的定位和導(dǎo)航能力,是生物的本能。早在 1971 年,UCL 的生理學(xué)教授 John O'Keefe 在大腦海馬體中,發(fā)現(xiàn)了位置細(xì)胞(Place C...
2018-05-13 標(biāo)簽:導(dǎo)航人工智能深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
深度學(xué)習(xí):卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過(guò)程
前面幾篇文章講到了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN,但是對(duì)于它在每一層提取到的特征以及訓(xùn)練的過(guò)程可能還是不太明白,所以這節(jié)主要通過(guò)模型的可視化來(lái)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在每一層中是如...
2018-05-17 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.7萬(wàn) 0
什么是遷移學(xué)習(xí)?遷移學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)方法與工具分析
人工智能競(jìng)爭(zhēng),從算法模型的研發(fā)競(jìng)爭(zhēng),轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競(jìng)爭(zhēng),這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動(dòng)的,而監(jiān)督學(xué)習(xí)對(duì)數(shù)據(jù)極度饑渴,需要海量數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)...
2018-05-11 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)問(wèn)題總結(jié)
在普通的全連接網(wǎng)絡(luò)或CNN中,每層神經(jīng)元的信號(hào)只能向上一層傳播,樣本的處理在各個(gè)時(shí)刻獨(dú)立,因此又被成為前向神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feed-forward+Neura...
2018-05-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6.8k 0
NVIDIA一種先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)方法可用于對(duì)圖像進(jìn)行編輯
研究人員表示,當(dāng)前基于深度學(xué)習(xí)的圖像修復(fù)方法成效有限,因?yàn)獒槍?duì)丟失像素的輸出必然取決于為找出丟失像素而必須提供給神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入值。這就會(huì)導(dǎo)致圖像中出現(xiàn)諸...
2018-05-09 標(biāo)簽:NVIDIA圖像深度學(xué)習(xí) 5.2k 0
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