驅(qū)動未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的PowerVR 2NX解決方案

毫無疑問，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得越來越流行，在各式各樣的產(chǎn)品中都可以找到它的相關(guān)應(yīng)用。它們會根據(jù)你的興趣自動調(diào)整社交多媒體內(nèi)容、讓照片顯示更加好看、在AR/VR頭...

2018-04-24 標(biāo)簽：加速器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)PowerVR 4604 0

一文讓你徹底了解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它的人工神經(jīng)元可以響應(yīng)一部分覆蓋范圍內(nèi)的周圍單元，對于大型圖像處理有出色表現(xiàn)。 它包括卷積層和池化層。

2018-04-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 2.4萬 0

8個(gè)技術(shù)證明 AI不等于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

目前在AI技術(shù)領(lǐng)域中，投入資金最多的當(dāng)屬對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究了。在眾人眼中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)貌似就是“程序構(gòu)造的大腦”（雖然比喻很不準(zhǔn)確）。

2018-04-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ai 1358 0

細(xì)數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的四大弊端

當(dāng)你應(yīng)該使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，這是一個(gè)難以回答的問題，因?yàn)樗艽蟪潭壬先Q于你試圖解決的問題。這也是由于“沒有免費(fèi)的午餐定理”，它大致表明沒...

2018-04-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3490 0

TFLite在有道云筆記中用于文檔識別的實(shí)踐過程

經(jīng)過壓縮后，Android 上的 TensorFlow 動態(tài)庫的體積大約是 4.5M 左右。如果希望滿足 Android 平臺下的多種處理器架構(gòu)，可能需...

2018-05-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 5604 0

是什么讓變分自編碼器成為如此成功的多媒體生成工具呢？

標(biāo)準(zhǔn)自編碼器能學(xué)習(xí)生成緊湊的數(shù)據(jù)表達(dá)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(biāo)簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.4萬 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練步驟和部署方法

網(wǎng)絡(luò)模型一旦選定，三要素中結(jié)構(gòu)和算法就確定了，接下來要對權(quán)值進(jìn)行調(diào)整。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是將一組訓(xùn)練集（training set）送入網(wǎng)絡(luò)，根據(jù)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)際輸出與期...

2018-04-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.3萬 0

能透過333口訣，快速理解AI到底是什么

第二次AI熱潮伴隨著計(jì)算機(jī)的普及，出現(xiàn)在1980年代。這時(shí)期所進(jìn)行的研究，是以灌輸「專家知識」作為規(guī)則，來協(xié)助解決特定問題的“專家系統(tǒng)”（Expert ...

2018-04-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法AI 8040 0

基于FPGA為實(shí)現(xiàn)平臺的低功耗高速解碼器系統(tǒng)

在本文中，利用自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的編碼器對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行編碼，所得到隱含層的輸出數(shù)據(jù)稱為原始數(shù)據(jù)的編碼；該編碼數(shù)據(jù)經(jīng)過自編碼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解碼器實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)解碼...

2018-04-18 標(biāo)簽：FPGA解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4835 0

基于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的框架

為了進(jìn)一步提升深度圖像壓縮的質(zhì)量，開發(fā)超越PSNR和MS-SSIM的新指標(biāo)非常重要。其中重點(diǎn)關(guān)注的是對抗損失，最近的成果表明它能捕捉到全局的語義信息和局...

2018-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN 9763 0

一種相對直接使用的distillation的變體方法

對于Common Crawl上的語言建模，具有128GPU的同步SGD實(shí)現(xiàn)了標(biāo)準(zhǔn)分布式訓(xùn)練的最佳結(jié)果，至少是我們嘗試過的配置，并且我們無法使用256個(gè)G...

2018-04-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3991 0

神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的標(biāo)準(zhǔn)C++定義

前一段時(shí)間做了一個(gè)數(shù)字識別的小系統(tǒng)，基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的，用MFC做的交互。在實(shí)現(xiàn)過程中也試著去找一些源碼

2018-04-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5174 0

卷積網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)基礎(chǔ)、組成模塊、當(dāng)前現(xiàn)狀和研究前景

當(dāng)談到依賴于序列輸入的任務(wù)時(shí)，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是最成功的多層架構(gòu)之一。RNN 可被視為一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其中每個(gè)隱藏單元的輸入時(shí)其當(dāng)前時(shí)間步...

2018-04-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 7817 0

基于Numpy實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：如何加入和調(diào)整dropout？

幾乎所有目前最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了dropout. 這篇教程介紹如何通過幾行Python代碼在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout. 讀完這篇教程之后，你將得...

2018-04-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 7833 0

如何對圖像中的實(shí)體精準(zhǔn)“配對”？

我們的目標(biāo)是通過對指稱關(guān)系的實(shí)體進(jìn)行定位，從而使用輸入的指稱關(guān)系來消除圖像中的實(shí)體歧義。 形式上而言，輸入是具有指稱關(guān)系的圖像 I，R =

2018-04-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 5298 0