卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程及與深度學(xué)習(xí)的差異

1986年Rumelhart等人提出了人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法，掀起了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在機器學(xué)習(xí)中的熱潮，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中存在大量的參數(shù)，存在容易發(fā)生過擬合、訓(xùn)練時...

2020-08-24 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積深度學(xué)習(xí) 6332 0

揭秘英偉達人工智能視頻慢動作技術(shù)

01?家族式設(shè)計的守與變

2020-09-08 標簽：gpu人工智能VaR 2740 0

對人臉識別的11個誤解

人們會覺得要讓計算機能夠識別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀前十年中期以來，深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類方面的突破都利用了圖形處理單元（GPU...

2020-05-18 標簽：云計算物聯(lián)網(wǎng)人臉識別 725 0

MathWorks推出R2020a版本 為工程師和科學(xué)家擴展深度學(xué)習(xí)方面的AI功能

GPU Coder 現(xiàn)在提供了一組更廣泛的網(wǎng)絡(luò)，以便在云和邊緣設(shè)備上實現(xiàn) AI 系統(tǒng)，這些網(wǎng)絡(luò)包括 Darknet-19、Darknet-53、Ince...

2020-05-06 標簽：matlabMathWorksAI 1197 0

安防行業(yè)的探索和落地 5G+AI為安防提速

以5G+AI技術(shù)為主導(dǎo)的高幀頻、超高清、寬動態(tài)范圍的4K、8K安防監(jiān)控解決方案以及相關(guān)應(yīng)用場景將成為必然的選擇。

2020-04-25 標簽：AI5G智慧社區(qū) 1059 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的弊端和缺點

增加深度學(xué)習(xí)的受歡迎程度的一個因素是2018年可用的大量數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)是在過去幾年和幾十年中收集的。這使得神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠真正發(fā)揮他們的潛力，因為他們獲得的...

2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 7475 0

深度學(xué)習(xí)或者人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了生物神經(jīng)元？

深度學(xué)習(xí)里的神經(jīng)元實質(zhì)上是數(shù)學(xué)函數(shù)，即相似度函數(shù)。在每個人工神經(jīng)元內(nèi)，帶權(quán)重的輸入信號和神經(jīng)元的閾值進行比較，匹配度越高，激活函數(shù)值為1并執(zhí)行某種動作的...

2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元深度學(xué)習(xí) 6114 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的參數(shù)和超參數(shù)

實際上深度學(xué)習(xí)有很多不同的超參數(shù)，之后我們也會介紹一些其他的超參數(shù)，如momentum、mini batch size、regularization p...

2020-04-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語音識別深度學(xué)習(xí) 8930 0

邊緣計算中深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝壓縮的研究

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與其他很多機器學(xué)習(xí)模型一樣，可分為訓(xùn)練和推理兩個階段。訓(xùn)練階段根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)模型中的參數(shù)（對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來說主要是網(wǎng)絡(luò)中的權(quán)重）；推理階段將新數(shù)據(jù)...

2020-03-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)邊緣計算 3260 0

5行代碼打造無限寬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型

但是，問題來了：推導(dǎo)有限網(wǎng)絡(luò)的無限寬度限制需要大量的數(shù)學(xué)知識，并且必須針對不同研究的體系結(jié)構(gòu)分別進行計算。對工程技術(shù)水平的要求也很高。

2020-03-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼深度學(xué)習(xí) 3517 0

基于硅量子位的可容錯量子計算機體系結(jié)構(gòu)的一種構(gòu)建方法

這允許以單個晶格來高度精確地找到原子的量子點位，不過下一個挑戰(zhàn)，就是如何將這種精確的空間定位方法，擴大到大規(guī)模、可容錯的量子計算機體系結(jié)構(gòu)中。

2020-03-27 標簽：量子點量子計算機深度學(xué)習(xí) 3741 0

一種名為ReZero的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)改進方法

深度學(xué)習(xí)在計算機視覺、自然語言處理等領(lǐng)域取得了很多重大突破。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表達能力通常隨著其網(wǎng)絡(luò)深度呈指數(shù)增長，這一特性賦予了它很強的泛化能力。然而深層的網(wǎng)...

2020-03-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5291 0

基于多層深度學(xué)習(xí)框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

本節(jié)將更詳細地介紹實驗中使用的CNN模型架構(gòu)。本文提出的CNN架構(gòu)為驗證LSTM預(yù)測結(jié)果提供有力的證據(jù)。

2020-03-25 標簽：監(jiān)測系統(tǒng)PPG機器學(xué)習(xí) 1654 0