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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
文章：4729個(gè) 瀏覽：122685次 帖子：173個(gè)
如何利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)處理圖像水印
水印作為一種保護(hù)版權(quán)的有效方式被廣泛地應(yīng)用于海量的互聯(lián)網(wǎng)圖像，針對(duì)水印的各種處理顯得越來(lái)越重要，比如水印的檢測(cè)和水印的去除與反去除。
2019-06-07 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2980 0
《AI寒冬將至》作者點(diǎn)評(píng)2019“AI小丑秀”
OpenAI——一個(gè)非營(yíng)利性組織，其使命是解決通用人工智能（AGI）問(wèn)題并確保所有發(fā)現(xiàn)對(duì)公眾開(kāi)放，而不是由一些作惡的公司從中漁利。OpenAI 在 2 ...
2019-06-02 標(biāo)簽：人機(jī)交互人工智能深度學(xué)習(xí) 3274 0
對(duì)肺結(jié)節(jié)的診斷屬于一種特殊的分類(lèi)/檢測(cè)任務(wù)，基于深度學(xué)習(xí)的圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)算法被廣泛地應(yīng)用在肺結(jié)節(jié)檢測(cè)中。當(dāng)前業(yè)界比較常用的是采用預(yù)檢測(cè)+精檢測(cè)的診斷...
2019-06-02 標(biāo)簽：AI圖像分類(lèi)深度學(xué)習(xí) 5391 0
深度學(xué)習(xí)的調(diào)參經(jīng)驗(yàn)
對(duì)于深度學(xué)習(xí)本人也是半路出家. 現(xiàn)在的工作內(nèi)容主要就是使用CNN做CV任務(wù). 干調(diào)參這種活也有兩年時(shí)間了. 我的回答可能更多的還是側(cè)重工業(yè)應(yīng)用, 技術(shù)上...
2019-06-08 標(biāo)簽：可視化深度學(xué)習(xí) 2494 0
2019年全球企業(yè)人工智能發(fā)展現(xiàn)狀是什么樣的詳細(xì)分析報(bào)告
企業(yè)對(duì)人工智能重要性的認(rèn)識(shí)逐步加深，包括增強(qiáng)競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)和改進(jìn)工作方式。全球大部分早期應(yīng)用者表示，人工智能技術(shù)對(duì)企業(yè)在當(dāng)今時(shí)代取得成功尤為重要——這一觀(guān)念正...
2019-06-01 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4069 0
如何使用深度學(xué)習(xí)對(duì)電池片的缺陷進(jìn)行識(shí)別詳細(xì)研究資料說(shuō)明
基于TensorFlow框架搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)電池片電致發(fā)光圖像進(jìn)行缺陷識(shí)別。選取公開(kāi)的數(shù)據(jù)集，其中包含了電池片的不同種類(lèi)缺陷。在傳統(tǒng)的VGGNet網(wǎng)絡(luò)...
2019-06-01 標(biāo)簽：傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4848 0
在傳統(tǒng)深度學(xué)習(xí)的模型構(gòu)建中，主要包含以下步驟：數(shù)據(jù)處理、特征工程、模型架構(gòu)選擇、超參數(shù)優(yōu)化、模型后處理、結(jié)果分析。這些步驟往往會(huì)耗費(fèi)大量人力和時(shí)間。在 ...
2019-06-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)GitHub 3465 0
深度學(xué)習(xí)和普通機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別
本質(zhì)上，深度學(xué)習(xí)提供了一套技術(shù)和算法，這些技術(shù)和算法可以幫助我們對(duì)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)化——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有很多隱含層數(shù)和參數(shù)。深度學(xué)習(xí)背后的一個(gè)關(guān)...
2019-06-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4693 0
近年來(lái)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像分割、自然語(yǔ)言處理、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等方面的應(yīng)用有了很大的發(fā)展。深度學(xué)習(xí)的一個(gè)顯著成功應(yīng)用是嵌入，這是一種將離散變量表示為連續(xù)向量的方...
2019-06-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4829 0
有哪些方法可以用來(lái)構(gòu)建可解釋性推薦系統(tǒng)
在現(xiàn)實(shí)生活中，我們經(jīng)常會(huì)為朋友做推薦或者讓別人幫我們推薦，比如推薦旅游地、推薦電影、推薦書(shū)籍、推薦餐廳等?，F(xiàn)實(shí)生活中的推薦，大家都會(huì)給出推薦原因的，比如...
2019-06-07 標(biāo)簽：移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 3772 0
深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)始人解釋了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的變遷資料說(shuō)明
Geoffrey Hinton是深度學(xué)習(xí)的創(chuàng)始人之一，2019年圖靈獎(jiǎng)得主，谷歌工程研究員。 在津南谷歌的I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，美國(guó)科技媒體Wired的...
2019-05-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 4037 0
人工智能中計(jì)算機(jī)視覺(jué)技術(shù)的歷史和現(xiàn)狀及未來(lái)你了解多少
自1956年"人工智能"這個(gè)概念在第一次人工智能研討會(huì)上被麥肯錫提出以來(lái)，人工智能已經(jīng)走過(guò)了63個(gè)春秋，在這期間，人工智能經(jīng)歷過(guò)繁榮的黃金時(shí)代，也經(jīng)歷過(guò)...
2019-05-26 標(biāo)簽：人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 9391 0
機(jī)器視覺(jué)的簡(jiǎn)單介紹和機(jī)器視覺(jué)發(fā)展你了解多少？
機(jī)器視覺(jué)是通過(guò)計(jì)算機(jī)來(lái)模擬人類(lèi)視覺(jué)功能，以讓機(jī)器獲得相關(guān)視覺(jué)信息和加以理解。可分為“視”和“覺(jué)”兩部分原理。
2019-05-26 標(biāo)簽：CMOS機(jī)器視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 4851 0
Adobe研究院的研究者們提出了全新的通用深度網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)CPNet
我們將網(wǎng)絡(luò)的核心命名為”CP模塊“，其結(jié)構(gòu)如下，大致分為兩個(gè)部分。輸入和輸出都是一個(gè)THW x C的視頻表征張量，我們將這兩者都視為一個(gè)THW個(gè)點(diǎn)的帶C...
2019-05-25 標(biāo)簽：矩陣數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3195 0
深度壓縮感知(DCS)框架通過(guò)聯(lián)合訓(xùn)練生成器和通過(guò)元學(xué)習(xí)優(yōu)化重建過(guò)程，顯著提高了信號(hào)恢復(fù)的性能和速度。作者探索了針對(duì)不同目標(biāo)的測(cè)量訓(xùn)練，并給予最小化測(cè)量...
2019-05-25 標(biāo)簽：GaN深度學(xué)習(xí)DeepMind 3954 0
集成電路 | 基于深度學(xué)習(xí)和低頻通信陣列的無(wú)線(xiàn)面隔離裝置設(shè)計(jì)
近年來(lái)，我國(guó)建筑在規(guī)模和層次上都發(fā)展到了一個(gè)新的高度，同時(shí)建筑施工安全管理也越發(fā)受到人們重視。
2019-05-20 標(biāo)簽：單片機(jī)深度學(xué)習(xí) 2953 0
是時(shí)候搭建屬于自己的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了！
對(duì)于圖像分類(lèi)問(wèn)題，Dense層可能是不夠的。但我們也可以另辟蹊徑！有完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可供下載。我們可以切掉它們的最后一層softmax分類(lèi)，并用下載的...
2019-05-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類(lèi)器深度學(xué)習(xí) 2923 0
芯片處理器怎么在深度學(xué)習(xí)中發(fā)揮作用
隨著AI的廣泛應(yīng)用，深度學(xué)習(xí)已成為當(dāng)前AI研究和運(yùn)用的主流方式。面對(duì)海量數(shù)據(jù)的并行運(yùn)算，AI對(duì)于算力的要求不斷提升，對(duì)硬件的運(yùn)算速度及功耗提出了更高的要求。
2019-05-18 標(biāo)簽：處理器fpga深度學(xué)習(xí) 2480 0
深度學(xué)習(xí)最常見(jiàn)的26個(gè)模型匯總
前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和感知機(jī)，信息從前（輸入）往后（輸出）流動(dòng)，一般用反向傳播（BP）來(lái)訓(xùn)練。算是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)。
2019-05-15 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)習(xí) 4.1萬(wàn) 0
從YOLO v1開(kāi)始講起，直至目前最新的版本YOLO v3
每個(gè)邊界框?qū)?yīng)于 5 個(gè)輸出，分別是 x，y，w，h 和置信度。其中 x，y 代表邊界框的中心離開(kāi)其所在網(wǎng)格單元格邊界的偏移。w，h 代表邊界框真實(shí)寬高...
2019-05-15 標(biāo)簽：網(wǎng)格自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 6817 0
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