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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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什么是Deepfake?為什么Deepfake生成的假臉會這么自然?
上圖是對神經網絡訓練、測試過程的細化圖解??戳T視頻,也許有人會有疑問:為什么Deepfake生成的假臉會這么自然?這是因為在訓練期間(Training ...
但有時我們也會希望模型能聯(lián)系下上文進行理解,比如預測“我在法國長大......我會說流利的法語?!边@句話的最后一個詞。最近的信息提示是這個詞很可能是一種...
主要語義分割網絡:FCN,SegNet,U-Net以及一些半監(jiān)督方法
我們將當前分類網絡(AlexNet, VGG net 和 GoogLeNet)修改為全卷積網絡,通過對分割任務進行微調,將它們學習的表征轉移到網絡中。然...
當一個人開始涉足深度學習時,擁有一塊高速GPU是一件很重要的事,因為它能幫人更高效地積累實踐經驗,而經驗是掌握專業(yè)知識的關鍵,能打開深入學習新問題的大門...
圖像分類的5種技術,總結并歸納算法、實現方式,并進行實驗驗證
然而,圖像分類問題就是一個非常復雜的工作,它總是借用諸如卷積神經網絡(CNN)這樣的深度學習模型來完成。但我們也知道,通常我們在課堂中學習到的,諸如KN...
直觀地說,這類似總結整個輸入數據為單個表示,接著嘗試加以解碼。盡管對于情緒檢測這樣的分類問題(多對一),總結狀態(tài)可能已經具備足夠信息,對于翻譯之類的問題...
圖像分類[6]處理的是將類別標簽分配給圖像。但是有時,除了預測類別之外,我們還感興趣的是該對象在圖像中的位置。從數學的角度來說,我們可能希望在圖像的頂部...
深入淺出地介紹了牛頓法、動量法、RMSProp、Adam優(yōu)化算法
通常情況下,我們使用低學習率來應對這樣的反復振蕩,但在病態(tài)曲率區(qū)域使用低學習率,可能要花很多時間才能達到最小值處。事實上,有論文報告,防止反復振蕩的足夠...
深度學習下的分類,目標檢測、語義分割這三個方向具體的概念及其應用場景是什么?
我們觀察一下這些圖片的特點,這些圖片各種各樣,分辨率也各不相同。圖片中的貓和狗形狀、所處位置、體表顏色各不一樣。它們的姿態(tài)不同,有的在坐著而有的則不是,...
他們驗證了深度神經網絡可以取得和靈長類動物視覺IT皮層相同的性能。人腦的視覺神經系統(tǒng)在物體樣例變化,幾何變換,背景變化的情況下仍然可以達到很高的識別性能...
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