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深度學(xué)習(xí) AI 應(yīng)用是解鎖生產(chǎn)力新時(shí)代的關(guān)鍵,人類的創(chuàng)造力能夠通過機(jī)器得到提高與增強(qiáng)。我們致力于將大量培訓(xùn)數(shù)據(jù)和海量數(shù)學(xué)運(yùn)算用于全面訓(xùn)練每個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)...
2023-08-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI人工智能 615 0
100天搞定機(jī)器學(xué)習(xí):Day57 Adaboost知識(shí)手冊(cè)(理論篇)
Boosting是一種用來提高弱分類器準(zhǔn)確度的算法,是將“弱學(xué)習(xí)算法“提升為“強(qiáng)學(xué)習(xí)算法”的過程,主要思想是“三個(gè)臭皮匠頂個(gè)諸葛亮”。一般來...
2020-12-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)Adaboost算法 614 0
PanopticNeRF-360:快速生成大量新視點(diǎn)全景分割圖像!
PanopticNeRF-360是PanopticNeRF的擴(kuò)展版本,借助3D粗標(biāo)注快速生成大量的新視點(diǎn)全景分割和RGB圖,并引入幾何-語義聯(lián)合優(yōu)化來解...
2023-11-30 標(biāo)簽:感知系統(tǒng)自動(dòng)駕駛汽車深度學(xué)習(xí) 613 0
1871年英國經(jīng)濟(jì)學(xué)家和邏輯學(xué)家威廉·杰沃斯做過一個(gè)實(shí)驗(yàn),俗稱“7±2”效應(yīng),說明人類大腦在努力記憶的情況下,準(zhǔn)確的短時(shí)記憶數(shù)量也只是在5-9之間波動(dòng)。...
2023-02-08 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 612 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算會(huì)通過網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)層。對(duì)于給定層,每個(gè)神經(jīng)元的值通過相乘和累加上一層的神經(jīng)元值和邊權(quán)重來計(jì)算。計(jì)算非常依賴于多重累積運(yùn)算。DNN計(jì)算包括正向...
2023-02-28 標(biāo)簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 610 0
GPT-2 在此等體量的數(shù)據(jù)集上表現(xiàn)不佳。隨著訓(xùn)練的進(jìn)行,我們來觀察計(jì)算成本 (通過浮點(diǎn)運(yùn)算數(shù)來衡量) 與模型性能 (通過驗(yàn)證集上的損失來衡量) 的聯(lián)動(dòng)關(guān)系。
2023-03-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu深度學(xué)習(xí) 609 0
一種利用幾何信息的自監(jiān)督單目深度估計(jì)框架
本文方法是一種自監(jiān)督的單目深度估計(jì)框架,名為GasMono,專門設(shè)計(jì)用于室內(nèi)場(chǎng)景。本方法通過應(yīng)用多視圖幾何的方式解決了室內(nèi)場(chǎng)景中幀間大旋轉(zhuǎn)和低紋理導(dǎo)致自...
2023-11-06 標(biāo)簽:RGB深度學(xué)習(xí)cnn 606 0
用于計(jì)算機(jī)視覺的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用分析
深度學(xué)習(xí)是指在大部分未處理或“原始”數(shù)據(jù)上運(yùn)行的非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。深度學(xué)習(xí)通過將特征提取操作拉入模型本身,對(duì)計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)生了巨大影響,從而使算法根據(jù)...
2023-11-07 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 604 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,DNNs)中的前饋過程是其核心操作之一,它描述了數(shù)據(jù)從輸入層通過隱藏層最終到達(dá)輸出層的過程,期間...
2024-07-08 標(biāo)簽:函數(shù)深度學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 604 0
基于深度閾值噪聲消除的多尺度分析調(diào)制識(shí)別網(wǎng)絡(luò)
為了提高多變環(huán)境下調(diào)制信號(hào)識(shí)別的準(zhǔn)確性、減少先驗(yàn)知識(shí)不足等因素對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響,研究人員逐漸采用深度學(xué)習(xí)技術(shù)來替代傳統(tǒng)的調(diào)制信號(hào)處理技術(shù)。
2023-06-20 標(biāo)簽:解碼器編碼器調(diào)制信號(hào) 603 0
機(jī)器視覺在自動(dòng)化領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)是什么
機(jī)器視覺在自動(dòng)化領(lǐng)域的發(fā)展趨勢(shì)包括深度學(xué)習(xí)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、實(shí)時(shí)性能和速度、3D視覺和空間感知、多模態(tài)融合、增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)和虛擬現(xiàn)實(shí)、自主決策和反饋控制、邊緣計(jì)算和...
2023-07-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺增強(qiáng)現(xiàn)實(shí) 599 0
本文總結(jié)了大模型領(lǐng)域常用的近100個(gè)名詞解釋,并按照模型架構(gòu)與基礎(chǔ)概念,訓(xùn)練方法與技術(shù),模型優(yōu)化與壓縮,推理與應(yīng)用,計(jì)算與性能優(yōu)化,數(shù)據(jù)與標(biāo)簽,模型評(píng)估...
2025-02-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)大模型 597 0
基于三個(gè)UWB錨點(diǎn)基站,采集近5萬條數(shù)據(jù),分別采用BPNN和LSTM兩種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練和預(yù)測(cè)模型,實(shí)現(xiàn)目標(biāo)區(qū)域的判斷。
自然語言處理領(lǐng)域的殿堂標(biāo)志 BERT 并非橫空出世,背后有它的發(fā)展原理。今天,螞蟻金服財(cái)富對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)整理對(duì)比了深度學(xué)習(xí)模型在自然語言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程...
2023-02-22 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言處理nlp 596 0
坐擁大模型+訓(xùn)練框架+數(shù)據(jù)+社區(qū)多重優(yōu)勢(shì),百度有望成為AIGC領(lǐng)域率先實(shí)現(xiàn)商業(yè)化的領(lǐng)頭羊。
2023-04-12 標(biāo)簽:操作系統(tǒng)AI百度 592 0
為了能讓基于事件相機(jī)的vSLAM在事件數(shù)據(jù)上實(shí)現(xiàn)位姿估計(jì)和三維重建,研究者設(shè)計(jì)出了多種多樣針對(duì)事件相機(jī)的數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)、位姿估計(jì)和三維重建的解決方案。我們將主...
2023-05-12 標(biāo)簽:視覺傳感器SLAM深度學(xué)習(xí) 592 0
情緒分析的一種演變是檢測(cè)顧客在貨架前看到產(chǎn)品時(shí)的心情。這種類型的情緒分析不僅可以統(tǒng)計(jì)顧客對(duì)產(chǎn)品的看法,而且還可以支持直接互動(dòng)—例如,如果顧客表現(xiàn)出對(duì)產(chǎn)品...
2023-05-08 標(biāo)簽:處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 591 0
TDA4VEN-Q1 具有 AI、圖形和顯示屏功能的汽車 ADAS SoC,適用于入門級(jí)性能泊車輔助應(yīng)用技術(shù)手冊(cè)
TDA4VEN/TDA4AEN(又名 TDA4-Entry)處理器系列是 Jacinto? 7 汽車級(jí)異構(gòu) Arm? 處理器系列的擴(kuò)展,面向高級(jí)駕駛輔助...
近日,天津大學(xué)精密儀器與光電子工程學(xué)院的光子芯片實(shí)驗(yàn)室提出了一種基于深度學(xué)習(xí)的二維拉曼光譜算法,成果以“Rapid and accurate bacte...
2024-11-07 標(biāo)簽:算法二維深度學(xué)習(xí) 589 0
ChatGPT(Generative Pre-trained Transformer)是由OpenAI開發(fā)的一個(gè)包含了1750億個(gè)參數(shù)的大型自然語言處理模型。
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