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標簽 > 深度學習
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人工智能依賴于深度學習和機器學習方法來引入和增強各種系統(tǒng)。使用深度學習方法開發(fā)的預訓練模型高度依賴于實際數(shù)據(jù)。但是,按時獲取數(shù)據(jù)并設法將其合并到現(xiàn)有系統(tǒng)...
2020-08-26 標簽:物聯(lián)網(wǎng)AI人工智能 9839 0
基于深度學習的行人檢測算法能夠在有各類遮擋的情況下精確找出行人位置,并能夠進一步分析行人姿態(tài)和動作,可應用于交通監(jiān)控、輔助駕駛、無人駕駛等。可以在行車場...
比特大陸云端芯片BM1880 聚焦邊緣應用的深度學習推理AI芯片
10月17日,比特大陸正式發(fā)布終端人工智能芯片BM1880,一同發(fā)布的還有基于云端人工智能芯片BM1682 的算豐智能服務器SA3、嵌入式AI迷你機SE...
圖神經(jīng)網(wǎng)絡是近年來新興的一種智能算法,其將深度學習算法和圖計算算法相融合,取長補短,以達到更優(yōu)的認知與問題處理等能力,被廣泛應用于 搜索、推薦、風險控制...
2021-01-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能深度學習 9704 0
本文是推出的人工智能深度學習綜述,也是Hinton、LeCun和Bengio三位大神首次合寫同一篇文章。該綜述在深度學習領域的重要性不言而喻,可以說是所...
許多計算機視覺任務需要對圖像進行智能分割,以理解圖像中的內(nèi)容,并使每個部分的分析更加容易。今天的圖像分割技術使用計算機視覺深度學習模型來理解圖像的每個像...
圖靈獎為什么沒頒給LSTM之父Jürgen Schmidhuber?
因為他堅持認為現(xiàn)在大火的GAN就是PM的變種,兩者的區(qū)別就在于方向是反的,為此,Jürgen Schmidhuber還和GAN的提出者Ian Goodf...
機器視覺是一項綜合技術,其中包括數(shù)字圖像處理技術,機械工程技術,控制技術,電光源 照明技術,光學成像技術,傳感器技術,模擬與數(shù)字視頻技術,計算機硬件技術...
在深度學習領域,通過以精度、召回率、平均精度均值(Mean Average Precision,mAP)和FPS等指標評價目標檢測算法的有效性,在圖像分...
2022-08-02 標簽:終端計算系統(tǒng)深度學習 9556 0
一個破紀錄的人群計數(shù)算法!——使用深度學習構建一個人群計數(shù)模型
人群科學家們可以通過對圖片區(qū)域劃分,計算圖像某些部分的人數(shù),然后外推得出估計值。這種方法是現(xiàn)在較為普遍的方式,但是也存在誤差。幾十年來,我們不得不依靠粗...
導讀:近幾年隨著深度學習算法的發(fā)展,出現(xiàn)了許多深度學習框架。這些框架各有所長,各具特色。常用的開源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、P...
在研究基于大數(shù)據(jù)框架將深度學習的分布式實現(xiàn)后,王萬良指出,人工智能是大數(shù)據(jù)分析領域的研究主流,基于深度學習的大數(shù)據(jù)分析方法發(fā)展最為迅速,GPU成為深度學...
2018-09-26 標簽:人工智能大數(shù)據(jù)深度學習 9396 0
谷歌深度學習研究員Fran?ois Chollet認為,目前很多深度學習研究論文都無意義;對人工智能的炒作危害很大。
當審稿人輸入域名沖突的信息時,CMT系統(tǒng)會自動過濾掉有域名相沖突的論文;因此,審稿人通過輸入或者不輸入某個域名沖突,再根據(jù)CMT系統(tǒng)給出的兩個論文列表,...
深度學習之父 Yoshua Bengio , Yann LeCun 以及 Geoffrey Hinton 獲得了2018年的圖靈獎
LeCun 的第二個重要貢獻是改進了反向傳播算法。他提出了一個早期的反向傳播算法 backprop,也根據(jù)變分原理給出了一個簡潔的推導。他的工作讓反向傳...
現(xiàn)在數(shù)據(jù)科學領域最熱門的方向仍舊是深度學習。相應地,深度學習框架也處于飛速變革之中?,F(xiàn)在最流行的框架,除Theano外,5年前都不存在。
2018-10-15 標簽:深度學習 9253 0
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