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標簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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深度學習應(yīng)用在超分辨率領(lǐng)域的9個模型
我們曾分享過的實時圖像識別只是其中一種應(yīng)用。我們還可以利用深度學習來做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學習基本框架,以及衍生出的各種網(wǎng)絡(luò)模...
2018-07-13 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習深度學習 1.5萬 0
Deep Voice是百度AI研究院一個由深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)構(gòu)建的高質(zhì)量語音轉(zhuǎn)(TTS )系統(tǒng)。該系統(tǒng)不僅提高的模擬的時間,百度還優(yōu)化了它出錯的概率。甚至還在...
2018-04-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 1.5萬 0
使用tf.keras 訓練、導(dǎo)出及提供神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的整個流程
我們希望訓練出的模型能夠準確預(yù)測新圖像的這些標簽。為此,我們會嘗試使用針對天氣和地面標簽提供兩種獨立輸出的網(wǎng)絡(luò)。預(yù)測天氣標簽是 多類別分類問題的一個例子...
2018-09-17 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像TensorFlow 1.5萬 0
認知卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何處理圖像_它為何重要?
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是當今大多數(shù)機器學習實踐者的重要工具。但是,理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并開始嘗試運用著實是一個痛苦的過程。本文的主要目的是了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何處理圖像...
2019-01-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別 1.5萬 0
正如你所看到的,決策樹非常直觀,他們的決策很容易解釋。 這種模型通常被稱為白盒模型。 相反,正如我們將看到的,隨機森林或神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通常被認為是黑匣子模型。...
2018-07-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習決策樹 1.5萬 0
引入Mask R-CNN思想通過語義分割進行任意形狀文本檢測與識別
網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)由四部分組成,骨干網(wǎng)feature pyramid network (FPN) ,文本候選區(qū)域生成網(wǎng)絡(luò)region proposal netw...
2018-08-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)文本 1.5萬 0
三種回歸算法及其優(yōu)缺點,將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助
在這一簡單的模型中,單變量線性回歸的任務(wù)是建立起單個輸入的獨立變量與因變量之間的線性關(guān)系;而多變量回歸則意味著要建立多個獨立輸入變量與輸出變量之間的關(guān)系。
2018-03-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 1.5萬 0
本文緣起于一位網(wǎng)友向原作者請教的兩個關(guān)于目標檢測的問題:①如何過濾或忽略我不感興趣的類?②如何在目標檢測模型中添加新的類?這是否可行?
2018-05-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 1.4萬 0
算法是指解題方案的準確而完整的描述,是一系列解決問題、高度符合邏輯性、可執(zhí)行性的指令集合,代表運用系統(tǒng)方法描述解決問題的策略機制。
2023-02-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習大數(shù)據(jù) 1.4萬 0
從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門嵌入式視覺應(yīng)用的機器學習
目前嵌入式視覺領(lǐng)域最熱門的話題之一就是機器學習。機器學習涵蓋多個行業(yè)大趨勢,不僅在嵌入式視覺 (EV) ,而且在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和云計算中均發(fā)揮著極為顯赫的作...
2018-01-07 標簽:嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習 1.4萬 0
論文的觀點是數(shù)據(jù)集里的圖像自帶“攝影師偏差”,很可惜論文作者做出的解釋很糟糕,一會兒講分布,一會兒講數(shù)據(jù)增強,非常沒有說服力。但是這個觀點確實值得關(guān)注,...
2018-06-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集CNN 1.4萬 0
通過深度學習方法為黑白老照片自動上色,帶我們重新憶起那段老時光!
現(xiàn)在,隨著數(shù)據(jù)集的增加,由于我們處理的是高分辨率圖像,因此我們需要更多的計算能力。為此,我個人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep L...
2018-09-07 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學習 1.4萬 0
標準自編碼器能學習生成緊湊的數(shù)據(jù)表達并重建輸入數(shù)據(jù),然而除了像去噪自編碼器等為數(shù)不多的應(yīng)用外,它的應(yīng)用卻極其有限。其根本原因在于自編碼器將輸入轉(zhuǎn)換為隱含...
2018-04-19 標簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4萬 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的每一類學習過程通常被歸納為一種訓練算法。訓練的算法有很多,它們的特點和性能各不相同。問題的抽象人們把神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學習過程轉(zhuǎn)化為求損失函數(shù)f的...
2017-11-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1.4萬 0
移動機器人避障常用傳感器及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
動機器人是機器人的重要研究領(lǐng)域,人們很早就開始移動機器人的研究。移動機器人智能的一個重要標志就是自主導(dǎo)航,而實現(xiàn)機器人自主導(dǎo)航有個基本要求——避障。
2018-05-15 標簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移動機器人 1.4萬 0
tf.data API 通過 tf.data.Dataset.prefetch 轉(zhuǎn)換提供了一個軟件 pipelining 操作機制,該轉(zhuǎn)換可用于將數(shù)據(jù)生...
2019-01-11 標簽:加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)管道 1.4萬 0
近年來,生成圖像建模領(lǐng)域出現(xiàn)了不少成果,其中最前沿的是GAN,它能直接從數(shù)據(jù)中學習,生成高保真、多樣化的圖像。雖然GAN的訓練是動態(tài)的,而且對各方面的設(shè)...
2018-10-08 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像GAN 1.4萬 0
一種新穎的基于強化學習的圖像復(fù)原算法—RL-Restore
至此,RL-Restore算法已經(jīng)擁有了較好的工具選取策略,還需要解決對“中間結(jié)果”進行復(fù)原的挑戰(zhàn)。前文已經(jīng)提到,由于前面的復(fù)原步驟可能引入新的未知失真...
2018-05-26 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 1.3萬 0
一款只通過單個普通的2D攝像頭就能實時捕捉視頻中的3D動作的系統(tǒng)
在CNN的骨骼預(yù)測當中,最重要的骨盆的3D姿勢,他們提出的姿態(tài)公式得出的結(jié)果,吻合度可與世界最先進的離線方法媲美。通過組合預(yù)測2D和3D關(guān)節(jié)位置來確保關(guān)...
2018-05-14 標簽:3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)手機攝像頭 1.3萬 0
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