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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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深度ReLU網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)淺層網(wǎng)絡(luò)
? 只要你用了ReLU,我們就是好朋就是“淺度學(xué)習(xí)”。 最近有研究證明,所有基于ReLU的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以重寫為功能相同的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 ? 基于這個...
2023-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 761 0
區(qū)域生長是從某個或者某些像素點出發(fā),最后得到整個區(qū)域,進(jìn)而實現(xiàn)目標(biāo)提取。分裂合并差不多是區(qū)域生長的逆過程:從整個圖像出發(fā),不斷分裂得到各個子區(qū)域,然后再...
2023-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割 6696 0
什么是深度強化學(xué)習(xí)?深度強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
什么是深度強化學(xué)習(xí)? 眾所周知,人類擅長解決各種挑戰(zhàn)性的問題,從低級的運動控制(如:步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級的認(rèn)知任務(wù)。
2023-07-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度強化學(xué)習(xí) 1845 0
從技術(shù)上講,信號處理中的去卷積是卷積運算的逆運算。但這里卻不是這種運算。因此,某些作者強烈反對將轉(zhuǎn)置卷積稱為去卷積。
2023-07-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過濾器深度學(xué)習(xí) 914 0
腐蝕性介質(zhì)將流量測量儀表與介質(zhì)直接接觸的關(guān)鍵零部件腐蝕,使之損壞,喪失功能。例如,腐蝕造成差壓變送器膜片損壞,硅油外漏而完全失效。電磁流量計電極因腐蝕引...
2023-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲波流量計 2101 0
在整個注意力過程中,模型會學(xué)習(xí)了三個權(quán)重:查詢、鍵和值。查詢、鍵和值的思想來源于信息檢索系統(tǒng)。所以我們先理解數(shù)據(jù)庫查詢的思想。
2023-06-29 標(biāo)簽:處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 1623 0
電子皮膚上搭載了各種傳感器,用于感知不同的物理和化學(xué)信號。例如,壓力傳感器可以檢測外界施加在皮膚上的壓力變化,溫度傳感器可以測量環(huán)境溫度,濕度傳感器可以...
2023-06-29 標(biāo)簽:溫度傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)壓力傳感器 4382 0
開發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng):基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類和分析軟件 (ANNICAS)
最近,顯微鏡專家 Christophe Jung 博士和 LMU 基因中心的數(shù)學(xué)和物理講師 Markus Hohle 博士使用 MATLAB 攜手開發(fā)了...
2023-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 769 0
VR/AR頭顯的功耗挑戰(zhàn)是許多計算密集型、始終在線的移動電子產(chǎn)品面臨的常見困境。想想家庭自動化中心、機(jī)頂盒、游戲系統(tǒng)和上網(wǎng)本。這些類型的應(yīng)用越來越依賴于...
2023-06-29 標(biāo)簽:cpu神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 442 0
人臉識別是一種通過技術(shù)手段對人臉圖像進(jìn)行分析和比對,以判斷身份或識別個體的過程。
2023-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生物識別人臉識別 5242 0
GLoRA:一種廣義參數(shù)高效的微調(diào)方法
近年來,大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著成就徹底改變了人工智能領(lǐng)域,在各種任務(wù)和領(lǐng)域展示了前所未有的性能。這些高度復(fù)雜的模型,通常具有數(shù)百萬甚至數(shù)十億個參數(shù),在...
2023-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集自然語言 1093 0
近年來,大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著成就徹底改變了人工智能領(lǐng)域,在各種任務(wù)和領(lǐng)域展示了前所未有的性能。
2023-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適配器人工智能 1110 0
論文插圖也能自動生成了!用到了擴(kuò)散模型,還被ICLR 2023接收!
然而生成圖表也面臨一些挑戰(zhàn),它需要表示框、箭頭、文本等離散組件之間的復(fù)雜關(guān)系。與生成自然圖像不同,論文圖表中的概念可能有不同的表示形式,需要細(xì)粒度的理解...
2023-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能模型 816 0
? ? ? ? 超大預(yù)訓(xùn)練模型(large scale pre-trained model, LSPTM) 的發(fā)展在人工智能領(lǐng)域產(chǎn)生了意想不到的效果, ...
2023-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能數(shù)學(xué)模型 1466 0
缺陷檢測是工業(yè)生產(chǎn)過程中的關(guān)鍵環(huán)節(jié),其檢測結(jié)果的好壞直接影響著產(chǎn)品的質(zhì)量。而在現(xiàn)實場景中,但產(chǎn)品瑕疵率非常低,甚至是沒有,缺陷樣本的不充足使得需要深度學(xué)...
2023-06-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GaN缺陷檢測 1456 0
當(dāng)處理數(shù)據(jù)時,常常會遇到缺失數(shù)據(jù)的情況。缺失數(shù)據(jù)可能由于各種原因引起,例如傳感器故障、人為錯誤、數(shù)據(jù)采集問題等。
2023-06-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7萬 0
三維場景生成:無需任何神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練,從單個樣例生成多樣結(jié)果
目前,雖然普通用戶可以通過便攜式相機(jī)等設(shè)備輕松地創(chuàng)建圖像和視頻等二維內(nèi)容,甚至可以對三維場景進(jìn)行建模掃描,但總體來說,高質(zhì)量三維內(nèi)容的創(chuàng)作往往需要有經(jīng)驗...
2023-06-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)三維人工智能 732 0
通用的時空預(yù)測學(xué)習(xí)框架實現(xiàn)高效視頻預(yù)測案例
TAU模型將時空注意力分解為兩個部分:幀內(nèi)靜態(tài)注意力和幀間動態(tài)注意力。幀內(nèi)靜態(tài)注意力使用小核心深度卷積和擴(kuò)張卷積來實現(xiàn)大感受野,從而捕捉幀內(nèi)的長距離依賴關(guān)系。
2023-06-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 744 0
本文介紹CVPR2023的中稿論文:Temporal Attention Unit: Towards Efficient Spatiotemporal ...
2023-06-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)框架 1995 0
通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對路面圖像類型自動識別研究
? 文章提出的工程問題是什么? 有什么實際工程價值? 在交通負(fù)荷和氣候的影響下,路面系統(tǒng)會隨著時間的推移而惡化,每年需要花費大量資金來修復(fù)和保持其性能在...
2023-06-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)存儲數(shù)據(jù)集 868 0
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