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標(biāo)簽 > 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
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深度學(xué)習(xí)中的不同Normalization方法小結(jié)
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,存在一種內(nèi)部協(xié)變偏移(internal covariate shift)現(xiàn)象,它是由于訓(xùn)練過(guò)程中不斷變化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)各層的輸入分...
2024-02-20 標(biāo)簽:PCA機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1105 0
Sparse4D-v3:稀疏感知的性能優(yōu)化及端到端拓展
極致的感知性能與極簡(jiǎn)的感知pipeline一直是牽引我們持續(xù)向前的目標(biāo)。為了實(shí)現(xiàn)該目標(biāo),打造一個(gè)性能優(yōu)異的端到端感知模型是重中之重,充分發(fā)揮深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
什么是分割?圖像分割知識(shí)點(diǎn)總結(jié)
盡管FCN意義重大,在當(dāng)時(shí)來(lái)講效果也相當(dāng)驚人,但是FCN本身仍然有許多局限。
2024-01-13 標(biāo)簽:編解碼器圖像分割計(jì)算機(jī)視覺 2546 0
自動(dòng)駕駛領(lǐng)域中,什么是BEV?什么是Occupancy?
BEV是Bird's Eye View 的縮寫,意為鳥瞰視圖。在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,BEV 是指從車輛上方俯瞰的場(chǎng)景視圖。
2024-01-13 標(biāo)簽:激光雷達(dá)自動(dòng)駕駛深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3766 0
在討論安全多方計(jì)算(下文使用 MPC) 之前,我們先討論安全多方計(jì)算的設(shè)定,在MPC 的所有參與者中,某些參與者可能會(huì)被一個(gè)敵手 (攻擊者) 控制,在敵...
2023-12-06 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1499 0
繼美團(tuán)發(fā)布YOLOV6之后,YOLO系列原作者也發(fā)布了YOLOV7。
2023-11-29 標(biāo)簽:算法模型網(wǎng)絡(luò)架構(gòu) 2422 0
淺析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓縮與加速技術(shù)
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的一種框架,它是一種具備至少一個(gè)隱層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似
2023-10-11 標(biāo)簽:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1066 0
訓(xùn)練大語(yǔ)言模型帶來(lái)的硬件挑戰(zhàn)
生成式AI和大語(yǔ)言模型(LLM)正在以難以置信的方式吸引全世界的目光,本文簡(jiǎn)要介紹了大語(yǔ)言模型,訓(xùn)練這些模型帶來(lái)的硬件挑戰(zhàn),以及GPU和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)如何針對(duì)...
人工智能芯片的類型包括哪些?人工智能芯片的特點(diǎn)有哪些?
人工智能芯片是專門為人工智能應(yīng)用而設(shè)計(jì)的硬件芯片,與傳統(tǒng)通用處理器芯片不同,在設(shè)計(jì)上針對(duì)使用在人工智能算法中的貝葉斯網(wǎng)絡(luò)、卷積網(wǎng)絡(luò)、循環(huán)網(wǎng)絡(luò)、深度神...
2023-08-24 標(biāo)簽:處理器cpu機(jī)器學(xué)習(xí) 7848 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法,其主要特點(diǎn)是由多層神經(jīng)元構(gòu)成,可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動(dòng)調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重,從而實(shí)現(xiàn)對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分類。卷...
2023-08-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元機(jī)器學(xué)習(xí) 4642 0
基于FPGA進(jìn)行DNN設(shè)計(jì)經(jīng)驗(yàn)總結(jié)
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(deep nearal network)是機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展20年來(lái)取得的最大突破,比如在語(yǔ)音識(shí)別方面,相比于傳統(tǒng)方法,其將錯(cuò)誤率降低了30%;
2023-03-21 標(biāo)簽:fpga深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)dnn 1010 0
新的數(shù)字表示方法將減輕AI數(shù)學(xué)計(jì)算負(fù)擔(dān)
訓(xùn)練支撐許多現(xiàn)代人工智能(AI)工具的大型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都需要真實(shí)強(qiáng)大的計(jì)算能力。
2023-02-24 標(biāo)簽:處理器人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 943 0
基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的個(gè)性化推薦模型設(shè)計(jì)
近幾年,深度學(xué)習(xí)在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)中取得了飛躍式的突破,特別是在語(yǔ)音識(shí)別和圖像識(shí)別等領(lǐng)域[1-3]。
2019-02-05 標(biāo)簽:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2264 0
帶有TensorRT的JetPack 2.3加倍Jetson TX1深度學(xué)習(xí)推理
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)是實(shí)現(xiàn)強(qiáng)大的計(jì)算機(jī)視覺和人工智能應(yīng)用的強(qiáng)大方法。 今天發(fā)布的 NVIDIA Jetpack 2.3 使用NVIDIA Tensor...
2018-05-07 標(biāo)簽:NVIDIA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 8447 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在ADAS系統(tǒng)中的應(yīng)用
ADAS系統(tǒng)包括車輛檢測(cè)、行人檢測(cè)、交通標(biāo)志識(shí)別、車道線檢測(cè)等多種任務(wù),同時(shí),由于無(wú)人駕駛等應(yīng)用場(chǎng)景的要求,車載視覺系統(tǒng)還應(yīng)具備相應(yīng)速度快、精度高、任務(wù)...
2018-01-30 標(biāo)簽:ADAS深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1771 0
斯坦福探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可解釋性 決策樹是關(guān)鍵
深度學(xué)習(xí)的熱潮還在不斷涌動(dòng),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)再次成為業(yè)界人士特別關(guān)注的問(wèn)題,AI 的未來(lái)大有可期,而深度學(xué)習(xí)正在影響我們的日常生活。近日斯坦福大學(xué)給我們分享咯一...
2018-01-10 標(biāo)簽:斯坦福決策樹深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4635 0
詳細(xì)剖析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
那么到底多少層算深度呢?這個(gè)問(wèn)題可能沒有一個(gè)明確的答案。某種意義上,這個(gè)問(wèn)題類似“有多少粒沙子才能算沙丘”。但是,一般而言,我們把有兩層或兩層以上隱藏層...
2017-12-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.3萬(wàn) 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的影響
在計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,大部分的問(wèn)題都已經(jīng)開始使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解決,也確實(shí)取得了廣泛的成功。在很多視覺任務(wù)中,如圖像識(shí)別、語(yǔ)義分割、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、圖像檢...
2018-06-29 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4526 0
云中的機(jī)器學(xué)習(xí):FPGA上的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
憑借出色的性能和功耗指標(biāo),賽靈思 FPGA 成為設(shè)計(jì)人員構(gòu)建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的首選。新的軟件工具可簡(jiǎn)化實(shí)現(xiàn)工作。人工智能正在經(jīng)歷一場(chǎng)變革,這要得益于機(jī)器學(xué)習(xí)...
2017-11-17 標(biāo)簽:fpga深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1501 0
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