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標(biāo)簽 > 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforward Neural Networks),是深度學(xué)習(xí)(deep learning)的代表算法之一。
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理與實(shí)現(xiàn)
1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn模型有哪些
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-02 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)cnn 1231 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在視頻處理中的應(yīng)用
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)作為深度學(xué)習(xí)的代表算法之一,在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域取得了顯著成就,特別是在視...
2024-07-09 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1177 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在文本分類領(lǐng)域的應(yīng)用
在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域,文本分類一直是一個(gè)重要的研究方向。隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的飛速發(fā)展,卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Ne...
2024-07-01 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1169 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以通過(guò)輸出反推到輸入嗎
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 1149 0
一種使用transformer架構(gòu)的新型線段描述符
雖然在SLAM和SFM中,特征點(diǎn)已經(jīng)被廣泛研究,但在圖像中分布不均勻的特征點(diǎn)可能會(huì)導(dǎo)致不穩(wěn)定和不準(zhǔn)確的姿態(tài)估計(jì)。
2022-11-02 標(biāo)簽:SLAM計(jì)算機(jī)視覺(jué)AUC 1138 0
通過(guò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)MNIST數(shù)據(jù)集分類
對(duì)比單個(gè)全連接網(wǎng)絡(luò),在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層的加持下,初始時(shí),整個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的性能是否會(huì)更好。
2023-03-02 標(biāo)簽:代碼數(shù)據(jù)集卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1125 0
基于增強(qiáng)遷移卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)械智能故障診斷
隨著工業(yè)技術(shù)的飛速發(fā)展,機(jī)械設(shè)備的復(fù)雜性和精度不斷提高,其故障診斷問(wèn)題也日益受到重視。傳統(tǒng)的故障診斷方法多依賴于人工經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)知識(shí),不僅效率低下且易出錯(cuò)...
2024-07-08 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1112 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)原理
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,簡(jiǎn)稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)...
2024-07-03 標(biāo)簽:圖像識(shí)別模型深度學(xué)習(xí) 1102 0
谷歌借助深度學(xué)習(xí)技術(shù),揭開(kāi)微妙的生物學(xué)現(xiàn)象
人們常說(shuō)眼睛是心靈的窗戶,但是谷歌的研究人員把它們視作人們健康的指示器。谷歌正借助深度學(xué)習(xí)技術(shù),通過(guò)分析人們的視網(wǎng)膜圖像預(yù)測(cè)一個(gè)人的血壓、年齡和吸煙狀態(tài)...
2018-05-11 標(biāo)簽:谷歌生物學(xué)深度學(xué)習(xí) 1075 0
適合進(jìn)行醫(yī)療設(shè)備預(yù)測(cè)的AI框架及案例分析
alwaysAI 是機(jī)器視覺(jué)識(shí)別框架,可以部署在邊緣設(shè)備NVIDIA Jetson 系列開(kāi)發(fā)板上進(jìn)行預(yù)測(cè)推理,此框架提供了預(yù)訓(xùn)練模型目錄、低代碼模型訓(xùn)練...
2023-02-17 標(biāo)簽:醫(yī)療設(shè)備AI功率電源 1064 0
深度學(xué)習(xí)編譯器之Layerout Transform優(yōu)化
繼續(xù)深度學(xué)習(xí)編譯器的優(yōu)化工作解讀,本篇文章要介紹的是OneFlow系統(tǒng)中如何基于MLIR實(shí)現(xiàn)Layerout Transform。
2023-05-18 標(biāo)簽:編譯器卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1041 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本結(jié)構(gòu)
隨著大數(shù)據(jù)和計(jì)算機(jī)硬件技術(shù)的飛速發(fā)展,深度學(xué)習(xí)已成為人工智能領(lǐng)域的重要分支,而卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡(jiǎn)...
2024-07-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1040 0
基于機(jī)器視覺(jué)的高精度點(diǎn)膠缺陷檢測(cè)技術(shù)
隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的來(lái)臨,各類信息資源的輕易獲取使得深度學(xué)習(xí)的應(yīng)用也越來(lái)越廣泛。特別是在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,圖片被深度卷積和池化之后,隱含層能夠表現(xiàn)出比手動(dòng)獲取...
2023-11-02 標(biāo)簽:圖像處理機(jī)器視覺(jué)工業(yè)自動(dòng)化 1038 0
用于多目標(biāo)的檢測(cè)與識(shí)別的YOLO卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
R-CNN在訓(xùn)練和測(cè)試是需要對(duì)每一個(gè)圖像中每一個(gè)proposal進(jìn)行一遍CNN前向特征提取,如果是2000個(gè)propsal,需要2000次前向CNN特征...
2022-12-26 標(biāo)簽:cnn深度圖像卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1025 0
在自然語(yǔ)言處理(NLP)領(lǐng)域,循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是兩種極為重要且廣泛應(yīng)用的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它們各自具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì),適用于處理不同類...
2024-07-03 標(biāo)簽:cnn自然語(yǔ)言處理卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1019 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的設(shè)計(jì)方法
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks, DNNs)作為人工智能領(lǐng)域的重要技術(shù)之一,通過(guò)模擬人腦神經(jīng)元之間的連接,實(shí)現(xiàn)了對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的自主...
2024-07-04 標(biāo)簽:人工智能深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 999 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類方法有哪些
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks,CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)、語(yǔ)義分割等計(jì)算機(jī)視覺(jué)...
2024-07-03 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)模型深度學(xué)習(xí) 993 0
使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出,可以識(shí)別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。
2022-09-21 標(biāo)簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 991 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述及Python實(shí)現(xiàn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforwar...
2024-07-04 標(biāo)簽:python深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 917 0
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