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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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把傳統(tǒng)的貝葉斯因果網(wǎng)絡(luò)和知識圖譜,與深度強化學(xué)習(xí)融合
用一個例子來更具體地解釋 GN。考慮在任意引力場中預(yù)測一組橡膠球的運動,它們不是相互碰撞,而是有一個或多個彈簧將它們與其他球(或全部球)連接起來。我們將...
2018-06-16 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)知識圖譜 2.4萬 0
如何利用非監(jiān)督學(xué)習(xí)實現(xiàn)了不同音樂間的樂器、體裁和風(fēng)格間的轉(zhuǎn)換
如果擁有一點樂理基礎(chǔ)的話,可以使用CNN模型通過MIDI格式的音樂生成的label來學(xué)習(xí)音樂的表達(dá)和轉(zhuǎn)錄。MIDI是一種在合成器中常用的數(shù)字音樂,每一個...
2018-06-16 標(biāo)簽:Facebook傅里葉變換深度學(xué)習(xí) 4564 0
討論深度學(xué)習(xí)的不同方式,讓你了解客戶的聲音
本體和詞匯是這些方法的基石。他們定義了特定行業(yè)或企業(yè)的詞匯。然而,關(guān)鍵字提供了有限的洞察力,不能涵蓋諸如“如果房間更大,我將給酒店評為5星級”之類的復(fù)雜...
2018-06-15 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)自然語言 3315 0
人工智能的起點:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度學(xué)習(xí)
一、計算機和人相互依存 當(dāng)今社會,計算機在我們的生活和工作中扮演著重要的角色,人類使用計算機幫助他們進行大量的計算,通過計算機讓每個人相互通信等等。但時...
2018-06-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 7166 0
果然,TensorFlow Mobile的老大,滿腦子還是便攜設(shè)備的事。Pete Warden,是谷歌TensorFlow團隊成員,也是TensorFL...
2018-06-15 標(biāo)簽:單片機深度學(xué)習(xí) 6322 0
深度學(xué)習(xí)科普文:最通俗易懂 從老虎機到電子游戲
機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的專家Emmanuel Ameisen分享了自己對深度學(xué)習(xí)的理解,用簡明扼要的方式為大家講述了深度學(xué)習(xí)的基本概念。
2018-06-12 標(biāo)簽:算法機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5306 0
生成對抗網(wǎng)絡(luò)GAN,正在成為新的“深度學(xué)習(xí)”
生成對抗網(wǎng)絡(luò)由一個生成網(wǎng)絡(luò)(Generator)與一個判別網(wǎng)絡(luò)(Discriminator)組成。生成網(wǎng)絡(luò)從潛在空間(latent space)中隨機采...
2018-06-11 標(biāo)簽:GAN深度學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 5105 0
初學(xué)C語言 先搞懂這些基礎(chǔ)知識再談深度學(xué)習(xí)吧!
很多初學(xué)者都會問我“我想學(xué)C,該怎么開始呢?”今天我們就來聊一聊屬于初學(xué)者必須懂的知識希望小伙伴們能夠牢記基
2018-06-09 標(biāo)簽:c語言深度學(xué)習(xí) 2.5萬 0
谷歌AutoML是一個基于谷歌在圖像識別領(lǐng)域的最新研究成果
但AutoML彌補了人工智能在應(yīng)用上的不足和技術(shù)的限制,并使更多的企業(yè)更好的利用AI并從中受益。它可以幫助經(jīng)驗有限的公司利用自己的數(shù)據(jù)來通過最為先進的機...
2018-06-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別深度學(xué)習(xí) 3962 0
人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系?
有三個詞,這兩年出現(xiàn)的頻率越來越高:人工智能(AI),機器學(xué)習(xí)(ML),深度學(xué)習(xí)(DL),到底他們哥仨是什么關(guān)系?
2018-06-08 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
不幸的是,我們通常對相同分布中的新數(shù)據(jù)的訪問受限?,F(xiàn)如今,人們已經(jīng)普遍接受在整個算法和模型設(shè)計過程中多次重復(fù)使用相同的測試集。這種做法的示例非常豐富,包...
2018-06-07 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2801 0
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
用AlexNet對cifar-10數(shù)據(jù)進行分類
AlexNet在圖像分類中是一個比較重要的網(wǎng)絡(luò),在學(xué)習(xí)的過程中不僅要學(xué)會寫網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),知道每一層的結(jié)構(gòu),更重要的是得知道為什么要這樣設(shè)計,這樣設(shè)計有什么好處。
2018-06-06 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)CNNTensorflow 2.2萬 0
基于Keras搭建的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)示例
Python軟件基金會成員(Contibuting Member)Vihar Kurama簡明扼要地介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念,同時提供了一個基于Kera...
2018-06-06 標(biāo)簽:Python深度學(xué)習(xí) 8573 0
學(xué)習(xí)怎樣用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)替換線性模型
對于任何預(yù)知的體系,自定義性和便利性往往不可兼得, DNNClassifier 嘗試給開發(fā)者提供額外的參數(shù)以繞過這個局限。如果留空了,就會由一些合理的默...
2018-06-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)線性深度學(xué)習(xí) 3614 0
像學(xué)習(xí)編程一樣學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)模型開發(fā)
前面介紹的各種基本層,除了可以add進Sequential容器串聯(lián)之外,它們本身也是callable對象,被調(diào)用之后,返回的還是callable對象。所...
2018-06-06 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí) 2947 0
NVIDIA方案介紹:GPU驅(qū)動AI揭秘難以捉摸的光線彎曲現(xiàn)象
研究人員利用GPU驅(qū)動的AI揭開宇宙“哈哈鏡”奧秘。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則能夠直接處理圖像并找到真實圖像,而無需與大量模擬圖像進行比較。從原理上講,這種方式可加快計...
2018-06-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)NVIDIAGPU 3659 0
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展與應(yīng)用,TensorFlow從研究到實踐
TensorFlow 的目標(biāo)是成為人人可用的機器學(xué)習(xí)平臺,能夠幫助機器學(xué)習(xí)的研究者、開發(fā)者,去表達(dá)自己的想法,去進行探索性研究,去建立自己的系統(tǒng),去實現(xiàn)...
2018-06-05 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 4805 0
基于單目圖像的深度估計算法,大幅度提升基于單目圖像深度估計的精度
雙目匹配需要把左圖像素和右圖中其對應(yīng)像素進行匹配,再由匹配的像素差算出左圖像素對應(yīng)的深度,而之前的單目深度估計方法均不能顯式引入類似的幾何約束。由于深度...
2018-06-04 標(biāo)簽:圖像深度學(xué)習(xí)商湯科技 3.5萬 0
人工智能在教學(xué)游戲中的應(yīng)用主要涉及兩方面:①使用人工智能操作游戲,如 Deep Mind團隊所設(shè)計的系統(tǒng)在多個游戲中擊敗了世界頂級玩家,證明人工智能可...
2018-06-04 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 3479 0
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