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      標簽　>　深度學(xué)習(xí)

      深度學(xué)習(xí)

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      深度學(xué)習(xí)技術(shù)

      機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工作步驟模板

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      當然，這僅僅只是假設(shè)，直到你有一個確切的模型，這些假設(shè)才能被驗證或者被否定。并非所有問題都能解決。只是因為你僅僅收集了一些輸入X和目標Y，這并不意味著X...

      2019-05-02 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1396 0

      在不使用任何額外數(shù)據(jù)的情況下，COCO數(shù)據(jù)集上物體檢測結(jié)果為50.9 AP的方法

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      實驗中，我們發(fā)現(xiàn)當只使用 COCO 數(shù)據(jù)集時，從頭開始訓(xùn)練的模型性能是能夠匹配預(yù)訓(xùn)練模型的性能。我們在 COCO train2017 上訓(xùn)練模型，并在 ...

      2018-11-24 標簽：Google計算機視覺深度學(xué)習(xí) 8782 0

      何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”：ImageNet預(yù)訓(xùn)練并非必須

      ImageNet預(yù)訓(xùn)練方式加快了收斂速度，特別是在訓(xùn)練早期，但隨機初始化訓(xùn)練可以在訓(xùn)練一段時間后趕上來?？紤]到前者還要進行模型的微調(diào)，訓(xùn)練總時間二者大體...

      2018-11-24 標簽：計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6904 0

      CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之Le-Net5

      CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之Le-Net5

      .C5層在論文中是個卷積層，但濾波器大小為 5 x 5，所以其本質(zhì)上也是個全連接層。如果將5 x 5 x 16 拉成一個向量，它就是一個全連接層。其輸入...

      2018-11-23 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 7984 0

      如何用對抗樣本修改圖片，誤導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指鹿為馬

      黑盒攻擊則是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為黑箱時，僅通過模型的輸入和輸出，逆推生成對抗樣本。下圖左圖為白盒攻擊（自攻自受），右圖為黑盒攻擊（用他山之石攻此山之玉）。

      2018-11-22 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 5579 0

      Zerotech Dobby AI無人機與DeePhi的深度學(xué)習(xí)推理技術(shù)介紹

      Zerotech Dobby AI是一款口袋大小的無人機，它使用深度學(xué)習(xí)來檢測由Xilinx Zynq SoC器件驅(qū)動的人體手勢。 該演示還將展示De...

      2018-11-26 標簽：賽靈思ai無人機 2520 0

      基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC的DeePhi深度學(xué)習(xí)平臺介紹

      DeePhi Tech是面向無人機，機器人，監(jiān)控攝像機和數(shù)據(jù)中心應(yīng)用的FPGA深度學(xué)習(xí)平臺提供商.DeePhi平臺基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC，...

      2018-11-28 標簽：fpga賽靈思soc 3194 0

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      了解Xilinx FPGA如何通過深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負載機器學(xué)習(xí)。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageN...

      2018-11-28 標簽：賽靈思機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4036 0

      深度學(xué)習(xí)處理器系統(tǒng)的設(shè)計實例介紹

      2010年1月9日，Deephi的Yi Shan在法蘭克福的2018年XDF的Edge Track中提供了一個用例演示.Yi Shan討論了深度學(xué)習(xí)的成...

      2018-11-21 標簽：處理器賽靈思深度學(xué)習(xí) 2699 0

      基于深度學(xué)習(xí)的放療靶區(qū)自動勾畫

      騰訊醫(yī)療AI實驗室和加州大學(xué)的聯(lián)合研究成果，首刊于《Medical Physics》，這是是美國醫(yī)學(xué)物理學(xué)家學(xué)會（The American Associ...

      2018-11-19 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8893 0

      一些在文本數(shù)據(jù)量不夠大的時候可用的一些實用方法

      一些在文本數(shù)據(jù)量不夠大的時候可用的一些實用方法

      在這篇文章中，我將展示一些由我自己開發(fā)或是我在文章、博客、論壇、Kaggle和其他一些地方發(fā)現(xiàn)的方法，看看它們是如何在沒有大數(shù)據(jù)的情況下讓深度學(xué)習(xí)更好地...

      2018-11-19 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7082 0

      如何選擇高效的深度學(xué)習(xí)硬件？剖析GPU、FPGA、ASIC和DSP

      第一個問題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎，而當它在執(zhí)行 3x3 卷積時，只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點后來是通...

      2018-11-19 標簽：FPGACPU深度學(xué)習(xí) 5443 0

      文本數(shù)據(jù)量不夠大的時候可用的一些實用方法，從而賦予小數(shù)據(jù)集以價值

      Dropout是另一種較新的正則化方法。它具體的做法是在訓(xùn)練期間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個節(jié)點（神經(jīng)元）按照P的概率被丟棄（即權(quán)重被設(shè)置為零）。這樣，網(wǎng)絡(luò)就不會...

      2018-11-19 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5743 0

      基于由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)建立的Gram矩陣的特定結(jié)構(gòu)

      本文的研究證據(jù)建立在先前關(guān)于兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降的研究理念之上。首先，作者分析了預(yù)測的動力學(xué)情況，其收斂性由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引出的Gram矩陣的最小特征值確...

      2018-11-18 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3193 0

      深度學(xué)習(xí)是如何幫助我們提高噪聲消除的質(zhì)量的

      這種方法聽起來很簡單，但事實上失敗的次數(shù)也很多。例如，當通話者沒有說話時，麥克風(fēng)接收到的全是噪音?；蛘哒f話者在打電話過程中會不斷晃動手機等等，這種情況就...

      2018-11-18 標簽：英偉達深度學(xué)習(xí) 5648 0

      2017年中國人工智能發(fā)展和研究趨勢報告

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      2018-11-17 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5112 0

      索尼發(fā)布新的方法，在ImageNet數(shù)據(jù)集上224秒內(nèi)成功訓(xùn)練了ResNet-50

      近年來，許多研究人員提出了多種方案來解決這兩個問題（見原文參考文獻）。這些工作利用ImageNet/ResNet-50訓(xùn)練來衡量訓(xùn)練效果。ImageNe...

      2018-11-16 標簽：索尼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.0萬 0

      基于D-AlexNet和多特征映射的交通場景語義分割方法

      基于視覺的交通場景語義分割在智能車輛中起著重要作用。

      2018-11-16 標簽：GPU深度學(xué)習(xí) 5176 0

      值得研究的四大機器學(xué)習(xí)策略分析

      機器學(xué)習(xí)有四種廣受認可的形式：監(jiān)督式、無監(jiān)督式、半監(jiān)督式和強化式。在研究文獻中，這些形式得到了深入的探討。它們也被納入了大多數(shù)機器學(xué)習(xí)算法的入門課程。下...

      2018-11-14 標簽：機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1775 0

      谷歌大腦提出了一種簡單的方法，用于將概率編程嵌入到深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)

      要在程序中指定隨機選擇，我們使用了Edward的RandomVariables。RandomVariables提供了log_prob和sample等方法...

      2018-11-14 標簽：編碼器生態(tài)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 3448 0

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        工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計達2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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        Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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        OpenWrt 可以被描述為一個嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對比一個單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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        ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。
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        OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。
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        　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
      • JDI
        JDI
        +關(guān)注
        JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口?；谶@些接口，調(diào)試器可以及時地了解目標虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標虛擬機上有哪些類和實例等。
      • NFS
        NFS
        +關(guān)注
        　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
      • 麒麟960
        麒麟960
        +關(guān)注
        麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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        ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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        OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項目。
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        MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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      • 中國硬件創(chuàng)新大賽
        中國硬件創(chuàng)新大賽
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      jf_85671873 jf_83921892 從前有座_山 是坤不是崑 星空味薄荷糖 流年忘返1996 懶懶12345 jf_24301475 jf_53302425 myeye 衛(wèi)國001 BillRaoKat

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      模數(shù)轉(zhuǎn)換器 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 數(shù)字電位器 觸摸屏控制器 AFE ADC DAC 電源管理
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      振蕩器 諧振器 濾波器 電容器 電感器 電阻器 二極管 晶體管
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