完善資料讓更多小伙伴認識你,還能領(lǐng)取20積分哦,立即完善>
標簽 > 深度學(xué)習
文章:4758個 瀏覽:123664次 帖子:174個
深度學(xué)習遇上物理學(xué),更好地識別粒子和分析數(shù)據(jù)
一種實現(xiàn)深度學(xué)習的方法是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)。CNN是模擬人類視覺感知建模的。人類用自身的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)處理圖像;CNN通過輸入層節(jié)點(node)來處...
2018-05-11 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Facebook深度學(xué)習 3.5k 0
從代碼層次理解Caffe的實現(xiàn),從而實現(xiàn)新功能的定制
Caffe框架主要有五個組件,Blob,Solver,Net,Layer,Proto,其結(jié)構(gòu)圖如下圖1所示。Solver負責深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練,每個Solv...
Data Science Central網(wǎng)站主編、有多年數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)分析模型從業(yè)經(jīng)驗的Bill Vorhies曾撰文指出,過去一年人工智能和深度學(xué)習最...
通俗易懂的方式講解深度學(xué)習和機器學(xué)習算法
懂原理俠:抱歉我起了個這么蠢的名字。但是,進階到這一步,已經(jīng)可以算是入門了,可以找一份能養(yǎng)活自己的工作了。CNN,RNN,LSTM信手拈來,原理講的溜的...
2018-05-08 標簽:Python大數(shù)據(jù)深度學(xué)習 7.4k 0
遷移學(xué)習的原理,基于Keras實現(xiàn)遷移學(xué)習
我面對的大多數(shù)計算機視覺問題沒有非常大的數(shù)據(jù)集(5000-40000圖像)。即使使用極端的數(shù)據(jù)增強策略,也很難達到像樣的精確度。而在少量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練數(shù)百...
接下來總體介紹下目標跟蹤。這里說的目標跟蹤,是通用單目標跟蹤,第一幀給個矩形框,這個框在數(shù)據(jù)庫里面是人工標注的,在實際情況下大多是檢測算法的結(jié)果,然后需...
lobe可視化工具能建立、訓(xùn)練并安裝個性化的深度學(xué)習模型
由于在云端訓(xùn)練的速度非??欤隳茈S時得到模型表現(xiàn)的結(jié)果,計算機的速度也不會減慢。你可以通過交互圖表控制模型的精確度,理解它是如何隨時間進行改進的。最終它...
再看一張圖。這張圖中,每次在網(wǎng)絡(luò)中插入一個中間分類層,橫軸表示插入的單個中間分類層的位置,縱軸為相應(yīng)的最終分類層的表現(xiàn)。我們看到,在ResNet中,插入...
谷歌、百度、英特爾、AMD、哈佛大學(xué)與斯坦福大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了新型基準測試工具 MLPerf
我們期待看到 AI 行業(yè)最終會迎來怎樣的基準測試前景——少數(shù)壟斷,還是百家爭鳴。在這樣一個年輕的市場當中,相信會有很多廠商提供基準測試工具與服務(wù)。斯坦福...
我們該如何理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是處理序列數(shù)據(jù)相關(guān)任務(wù)最成功的多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型(RNN)。 RNN,其結(jié)構(gòu)示意圖如下圖所示,它可以看作是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種特殊類型,隱藏單元的輸...
2018-05-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習 1.0萬 0
機器人平臺JetPack 3.1使Jetson的低延遲推斷性能翻了一番
NVIDIA發(fā)布了 針對Jetson TX1和TX2的生產(chǎn)Linux軟件 JetPack 3.1 。 隨著TensorRT 2.1和cuDNN 6.0的...
一文讀懂人工智能、機器學(xué)習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習關(guān)系
接觸人工智能的內(nèi)容時,經(jīng)常性的會看到人工智能,機器學(xué)習,深度學(xué)習還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同的術(shù)語,一個個都很高冷,以致于傻傻分不清到底它們之間是什么樣的關(guān)系,很...
2018-05-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習 4.3萬 0
人工智能和深度學(xué)習分析已經(jīng)成為實體安防行業(yè)的必然選擇
沒有AI的傳統(tǒng)入侵檢測系統(tǒng)為了提高檢測的準確性,需要使用很多組件進行復(fù)雜的設(shè)置。更多的組件意味著系統(tǒng)中出現(xiàn)故障的可能性更高,包括暴露在外面的更容易損害(...
增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量通常對圖像分類模型的表現(xiàn)是有益,但它同樣也有可能會引發(fā)新的問題,如在圖像內(nèi)定位物體的能力明顯下降。除此之外我們還觀察到,實驗中最大的模型仍...
使用巧妙的集成方法改進了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化過程
可視化和理解多維權(quán)重空間的幾何學(xué)非常困難。與此同時,了解它又非常重要,因為隨機梯度下降本質(zhì)上是在訓(xùn)練時穿過這一高維空間中的損失平面,試圖找到一個良好的解...
2018-05-04 標簽:集成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習 6.8k 0
天賜予人類驚人的學(xué)習能力。我們從出生開始就學(xué)習復(fù)雜的任務(wù),如語言和圖像識別,之后在一生中以這種第一學(xué)習體驗為基礎(chǔ)不斷進行修正。之后,似乎自然而言的是,我...
Udacity公司將推出深度學(xué)習納米級基礎(chǔ)課程
為了補充Udacity公司之前的人工智能課程,在線教育創(chuàng)業(yè)公司與YouTube上的明星Siraj Raval展開了合作,向共同授課的Udacity公司的...
2018-05-17 標簽:深度學(xué)習 1.2k 0
對于給定熱圖像,首先使用全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) g(x) 在全局區(qū)域(紅色)和局部基準區(qū)域(藍色,黃色和綠色)提取特征。然后使用特定區(qū)域的跨光譜映射從提取的熱圖...
梯度下降算法及其變種:批量梯度下降,小批量梯度下降和隨機梯度下降
現(xiàn)在我們來討論梯度下降算法的三個變種,它們之間的主要區(qū)別在于每個學(xué)習步驟中計算梯度時使用的數(shù)據(jù)量,是對每個參數(shù)更新(學(xué)習步驟)時的梯度準確性與時間復(fù)雜度...
編輯推薦廠商產(chǎn)品技術(shù)軟件/工具OS/語言教程專題
電機控制 | DSP | 氮化鎵 | 功率放大器 | ChatGPT | 自動駕駛 | TI | 瑞薩電子 |
BLDC | PLC | 碳化硅 | 二極管 | OpenAI | 元宇宙 | 安森美 | ADI |
無刷電機 | FOC | IGBT | 逆變器 | 文心一言 | 5G | 英飛凌 | 羅姆 |
直流電機 | PID | MOSFET | 傳感器 | 人工智能 | 物聯(lián)網(wǎng) | NXP | 賽靈思 |
步進電機 | SPWM | 充電樁 | IPM | 機器視覺 | 無人機 | 三菱電機 | ST |
伺服電機 | SVPWM | 光伏發(fā)電 | UPS | AR | 智能電網(wǎng) | 國民技術(shù) | Microchip |
Arduino | BeagleBone | 樹莓派 | STM32 | MSP430 | EFM32 | ARM mbed | EDA |
示波器 | LPC | imx8 | PSoC | Altium Designer | Allegro | Mentor | Pads |
OrCAD | Cadence | AutoCAD | 華秋DFM | Keil | MATLAB | MPLAB | Quartus |
C++ | Java | Python | JavaScript | node.js | RISC-V | verilog | Tensorflow |
Android | iOS | linux | RTOS | FreeRTOS | LiteOS | RT-THread | uCOS |
DuerOS | Brillo | Windows11 | HarmonyOS |