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標簽 > 深度學習
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TI毫米波傳感器可用于旨在幫助工業(yè)機器人避免碰撞的系統(tǒng)中,解決同人類和其他物體相互作用的機器人協(xié)同互動的關(guān)鍵問題。
微軟于2016年提出的Deep Crossing可以說是深度學習CTR模型的最典型和基礎(chǔ)性的模型。如圖2的模型結(jié)構(gòu)圖所示,它涵蓋了深度CTR模型最典型的...
2019-07-18 標簽:微軟互聯(lián)網(wǎng)深度學習 6525 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時代,中文分詞還有必要嗎?
這個問題涉及到的更本質(zhì)的問題,就是語言學的structure在深度學習的框架下有多重要 (因為詞是一種基本的語言學structure)。這個問題近兩年學...
2019-07-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯深度學習 3690 0
大數(shù)據(jù)+深度學習下,BigDL框架的利弊與應用教程
為什么要權(quán)衡這些問題其實不難理解,我們需要保持一致的環(huán)境,避免大型數(shù)據(jù)集跨不同集群之間的傳遞。此外,從現(xiàn)有的基礎(chǔ)設(shè)施中移動專有數(shù)據(jù)集也有安全風險與隱患。...
2019-07-18 標簽:數(shù)據(jù)集大數(shù)據(jù)深度學習 4468 0
即在分布式計算或者多代理(multi-agent)系統(tǒng)中,如何在發(fā)生進程故障的情況下保持系統(tǒng)的可靠性(reliability)。這通常需要進程就計算過程...
使用人工智能深度學習核心技術(shù)手段,結(jié)合2D/3D工業(yè)相機、自動化工裝、機械臂等硬件設(shè)備,提供全套的工業(yè)產(chǎn)品外觀瑕疵檢測解決方案。
在計算機視覺領(lǐng)域,深度學習方法已全方位在各個方向獲得突破,這從近幾年CVPR 的論文即可看出。但這往往需要大量的標注數(shù)據(jù),比如最著明的ImageNet數(shù)...
2019-07-14 標簽:GAN計算機視覺大數(shù)據(jù) 5495 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一個多層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),每層由多個二維平面組成,而每個平面由多個獨立神經(jīng)元組成。
2019-07-08 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別深度學習 2841 0
開源的深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)正步入成熟,而現(xiàn)在有許多框架具備為個性化方案提供先進的機器學習和人工智能的能力。
2019-07-08 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開源深度學習 2340 0
而當你真正觸達到更底層的TensorFlow代碼時,同時你也獲得了隨之而來的最具有挑戰(zhàn)性的部分:你需要確保所有矩陣乘法都排成一行。哦對了,甚至別指望打印...
賽靈思INT8優(yōu)化為嵌入式視覺應用提供性能和計算方法
要使用可編程邏輯上的 DSP 實現(xiàn)中值濾波器,可以對算法做改動。每次比較運算可以分為減法運算及后續(xù)的符號位檢查。對減法運算,DSP48E2 Slice ...
關(guān)于深度學習 vs 機器學習 vs 模式識別三種技術(shù)的性能分析對比
如果你要學習Deep Learning,那就得先復習下一些線性代數(shù)的基本知識,當然了,也得有編程基礎(chǔ)。我強烈推薦Andrej Karpathy的博文:“...
未來機器視覺技術(shù)發(fā)展的五大趨勢應該是怎么樣的
在過去的一年里,人工智能(AI)、大數(shù)據(jù)、3D成像和機器人過程自動化等領(lǐng)域在取得了空前的發(fā)展。在即將到來的2019年,機器視覺技術(shù)應用還將蓬勃發(fā)展,新機...
干貨 | 深度學習,怎么知道你的訓練數(shù)據(jù)真的夠了?
最近有很多關(guān)于數(shù)據(jù)是否是新模型驅(qū)動 [1] [2] 的討論,無論結(jié)論如何,都無法改變我們在實際工作中獲取數(shù)據(jù)成本很高這一事實(人工費用、許可證費用、設(shè)備...
Dlib是一個深度學習開源工具,基于C++開發(fā),也支持Python開發(fā)接口,功能類似于TensorFlow與PyTorch。
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