讓機器人通過一段只有一個人的視頻來模仿學(xué)習(xí)

人類和動物在學(xué)習(xí)新行為時，大部分只需要觀察一次就能學(xué)會，然而想讓機器人學(xué)習(xí)就沒那么容易了。隨著計算機視覺的發(fā)展，目前的技術(shù)能讓機器人依靠人體姿勢檢測系統(tǒng)...

2018-02-07 標(biāo)簽：機器人深度學(xué)習(xí) 6475 0

對于模型和數(shù)據(jù)的可視化及可解釋性的研究方法進行回顧

另一個有趣的tutorial是：Computer Vision for Robotics and Driving，這一tutorial主要由來自谷歌大腦...

2018-06-21 標(biāo)簽：機器人深度學(xué)習(xí) 6439 0

阿里深度學(xué)習(xí):在深度學(xué)習(xí)CTR預(yù)估核心問題上的應(yīng)用進展

前面介紹了經(jīng)典的比較標(biāo)準(zhǔn)化的深度學(xué)習(xí)在廣告里面的應(yīng)用，接下來我們的方向在互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)中，怎么樣能夠通過對用戶行為的洞察做更好的深度學(xué)習(xí)模型。

2018-04-10 標(biāo)簽：互聯(lián)網(wǎng)阿里巴巴深度學(xué)習(xí) 6435 0

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型處理NLP任務(wù)諷刺檢測

數(shù)據(jù)為均衡和失衡的諷刺推文數(shù)據(jù)集，取自Ptacek等2014年的工作和The Sarcasm Detector。移除了用戶名、URL、#標(biāo)記，使用了NL...

2018-07-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6432 0

深度學(xué)習(xí)是否會取代傳統(tǒng)的計算機視覺？

理解傳統(tǒng)的計算機視覺實際上真的有助于你更好的使用深度學(xué)習(xí)。例如，計算機視覺中最常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。但是什么是卷積？它實際上是一種廣泛使用的圖像...

2018-04-02 標(biāo)簽：視覺技術(shù)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 6418 0

用淺顯的語言帶領(lǐng)大家了解可解釋性的概念與方法

廣義上的可解釋性指在我們需要了解或解決一件事情的時候，我們可以獲得我們所需要的足夠的可以理解的信息。

2018-06-25 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6418 0

人工智能時代著力建立智能系統(tǒng)智商評測體系

未來智能實驗室是人工智能學(xué)家與科學(xué)院相關(guān)機構(gòu)聯(lián)合成立的人工智能，互聯(lián)網(wǎng)和腦科學(xué)交叉研究機構(gòu)。

2018-01-03 標(biāo)簽：機器視覺人工智能深度學(xué)習(xí) 6394 0

從技術(shù)角度來深度剖析人臉識別技術(shù)

本文中筆者試圖用通俗的語言探討人臉識別技術(shù)，首先概述人臉識別技術(shù)，接著探討深度學(xué)習(xí)有效的原因以及梯度下降為什么可以訓(xùn)練出合適的權(quán)重參數(shù)，最后描述基于CN...

2018-01-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別深度學(xué)習(xí) 6366 0

三維點云配準(zhǔn)算法，包括4PCS、K-4PCS、SAC-IA、ICP、PCA、深度學(xué)習(xí)方法等

主要利用點云數(shù)據(jù)的主軸方向進行配準(zhǔn)。首先計算兩組點云的協(xié)方差矩陣，根據(jù)協(xié)方差矩陣計算主要的特征分量，即點云數(shù)據(jù)的主軸方向，然后再通過主軸方向求出旋轉(zhuǎn)矩陣...

2023-07-10 標(biāo)簽：算法深度學(xué)習(xí)點云數(shù)據(jù) 6291 0

一種以50幀/秒進行端到端車道檢測的方法

最近的研究有人用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)取代手工標(biāo)記，通過構(gòu)建一定量學(xué)習(xí)密集的特征檢測器進行預(yù)測，即像素級的車道分段。 Gopalan等人[11]使用像素級特征描述...

2018-06-07 標(biāo)簽：檢測器自動駕駛深度學(xué)習(xí) 6279 0