卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組成與解釋

來源：機器學(xué)習(xí)算法那些事卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是以卷積層為主的深度網(wǎng)路結(jié)構(gòu)，網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)包括有卷積層、激活層、BN層、池化層、FC層、損失層等。卷積操作是對圖像和濾波...

2023-06-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 4.7k 0

谷歌教你用"注意力"提升產(chǎn)品體驗

之前的模型大多利用手工制作的視覺線索特征，如顏色/亮度對比度、邊緣和形狀等，最近也有一些方法轉(zhuǎn)向基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來自動學(xué)習(xí)判別特征，使用的模型包括卷積、...

2023-06-27 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 749 0

淺析三種主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

來源：青榴實驗室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)...

2023-05-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 4k 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)初學(xué)者的激活函數(shù)指南

作者：MouaadB.來源：DeepHubIMBA如果你剛剛開始學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，激活函數(shù)的原理一開始可能很難理解。但是如果你想開發(fā)強大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，理解它們...

2023-04-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1.2k 0

可視化CNN和特征圖

作者：AhzamEjaz來源：DeepHubIMBA卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(cnn)是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常用于圖像分類、目標(biāo)檢測和其他計算機視覺任務(wù)。CNN的關(guān)鍵組...

2023-04-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 1.5k 0

【世說知識】干貨速來！詳析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用

本文重點解釋如何訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以解決實際問題。01神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程CIFAR網(wǎng)絡(luò)由不同層的神經(jīng)元組成。如圖1所示，32×32像素的圖像數(shù)據(jù)被呈現(xiàn)給網(wǎng)...

2023-04-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 906 0

12個常用的圖像數(shù)據(jù)增強技術(shù)總結(jié)

作者：PrabowoYogaWicaksana來源：DeepHubIMBA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時的優(yōu)化首先是對模型的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行誤差估計，然后為了減機器學(xué)習(xí)或...

2022-11-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù) 3k 0

【技術(shù)分享】STM32實現(xiàn)單麥克風(fēng)實時神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)降噪

本文是基于NNoM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架實現(xiàn)的。NNoM是一個為單片機定制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架，可以實現(xiàn)TensorFlow模型的量化和部署到單片機上，可以在Corte...

2022-04-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)STM32 7.5k 0

NVIDIA為Windows RTX工作站提供全新生成式AI功能與突破性性能

隨著越來越多的 AI 推理在本地設(shè)備上運行，工作站將需要強大而高效的硬件以支持這些復(fù)雜的任務(wù)。為了滿足這一需求，RTX GPU 將添加用于 AI 工作負(fù)...

2023-06-07 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAAI 1k 0

TE QSFP-DD連接器和電纜組件助力未來大型數(shù)據(jù)中心的建設(shè)和運營

Connectivity | 推出升級產(chǎn)品QSFP-DD連接器和電纜組件

2023-06-03 標(biāo)簽：連接器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)中心 1.6k 0

芯原神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器IP項目榮獲上海市技術(shù)發(fā)明獎

2023年5月26日，2022年度上海市科學(xué)技術(shù)獎?wù)浇視裕驹煞莸摹吧窠?jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器IP核的研發(fā)與應(yīng)用”項目榮獲上海市技術(shù)發(fā)明獎三等獎。

2023-05-31 標(biāo)簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)芯原 1.6k 0

醫(yī)療AI發(fā)展未來圖景：下一代醫(yī)學(xué)影像AI平臺是什么樣？

在“MR AI”方面，數(shù)坤科技重點推出了全球首創(chuàng)的MRI肝臟疾病一站式智慧診療解決方案，覆蓋肝癌“篩-診-治”全路徑，以及最新研發(fā)的冠脈MRA與CMR智...

2023-05-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI醫(yī)學(xué)影像 893 0

深度學(xué)習(xí)解讀神經(jīng)信號，醫(yī)學(xué)成像指導(dǎo)多動癥診斷

他帶著他的模型找到了 Fernando Maestú，這是馬德里康普頓斯大學(xué)的一位認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)教授，也是認(rèn)知和計算神經(jīng)科學(xué)中心主任。Maestú 致力于...

2023-05-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型醫(yī)學(xué)成像 1.1k 0

DSP篇：專用處理器比較分析（2022）

從芯片的效能和適應(yīng)性兩個維度來刻畫芯片的特征. 這里效能指的是單位功耗下提供的計算能力, 適應(yīng)性就是通常意義下的通用性. 業(yè)界通常將數(shù)據(jù)處理芯片大體分為...

2023-05-22 標(biāo)簽：處理器asic神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3.8k 0

人機融合智能的測量、計算與評價

平心而論，目前的機器并沒有真正的創(chuàng)新意識（思維）。機器只能執(zhí)行預(yù)設(shè)的程序和算法，缺乏自主思考和創(chuàng)造性的能力。雖然一些機器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)可以模擬人類思...

2023-05-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 666 0

AI應(yīng)用的絕佳組合：NPU+DSP！

從眾多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理需求來看，例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 或轉(zhuǎn)換器，任何可以執(zhí)行乘法運算并移動大量數(shù)據(jù)的處理器最終都可以執(zhí)行這些計算密集型模型。借助先進(jìn)...

2023-05-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI自動駕駛 5.1k 0

為什么目前落地的主流SLAM技術(shù)很少用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征提取？

深度學(xué)習(xí)提取的特征就一定好？顯然不是的。因為數(shù)據(jù)集的原因，利用深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練出的特征子適用性并不一定好。貌似網(wǎng)上有一篇論文，利用orbslam框架，對比了...

2023-05-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SLAM深度學(xué)習(xí) 1.7k 0