基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2D到3D的機器學(xué)習(xí)

FSD beta所采用的voxel 3D NN的技術(shù)細節(jié)并未得到披露，從類似的一般性的公開方法來說，從2D單個圖像中恢復(fù)出voxel 3D信息的方法是基...

2022-10-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)自動駕駛 922 0

如何通過改進計算核心架構(gòu)提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)存和算力需求

計算核心（compute core）是所有計算機架構(gòu)的“心臟”，而Cerebras針對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的細粒度動態(tài)稀疏性重新設(shè)計了計算核心。

2022-10-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)AI芯片 1215 0

一個全新的無監(jiān)督不需要明確物體種類的實例分割算法

這個問題也可以被解讀于：我們?nèi)绾瓮ㄟ^對現(xiàn)實世界中的部分信息來進行訓(xùn)練學(xué)習(xí)，實現(xiàn)對激光點云中的實例物體進行推理。目前先進的方法也有通過語義分割的訓(xùn)練預(yù)測器...

2022-10-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割LIDAR 3048 0

什么是病態(tài)曲率

RMSProp 或均方根反向傳播算法有著有趣的歷史。它是由傳奇人物Geoffrey Hinton提出的，當(dāng)時只是在課堂上是隨意提出的一個想法。

2022-10-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1470 0

什么是模擬計算？模擬計算的技術(shù)挑戰(zhàn)

算一體在卷積和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的功耗確實可以做到很低，但其外部仍需要AD、DA的接口，所以從整機和系統(tǒng)的角度來考慮的話，其帶來的顛覆性優(yōu)勢并不是特別明顯。

2022-10-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)字處理器dnn 5276 0

基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交行程時間預(yù)測案例

近年來，結(jié)合注意力機制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為研究的熱點，被廣泛應(yīng)用于機器翻譯、圖像分類等領(lǐng)域，在公交行程時間預(yù)測問題上的研究相對較少。

2022-10-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能交通深度學(xué)習(xí) 1672 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)信號對故障電池檢測方法深度分析

本文主要以鋰電池組為研究對象，通過LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)等科學(xué)方法對鋰電池的故障信號進行相關(guān)的檢測與研究。對LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計的結(jié)構(gòu)、規(guī)模、計算...

2022-10-01 標(biāo)簽：鋰電池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)電池 1561 0

如何進行pytorch的網(wǎng)絡(luò)搭建

想讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸出的output跟你期望的ground truth差不多，那就是不斷減小二者間的差異，這個差異是你自己定義的，也就是目標(biāo)函數(shù)（object...

2022-10-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 496 0

標(biāo)準(zhǔn)浮點算術(shù)處理器對AI精度的應(yīng)用

OpenAI 最先進的語言模型 GPT-3需要驚人的數(shù)以億計的操作來訓(xùn)練，并且花費了大約 500 萬美元的計算時間。工程師們認為他們已經(jīng)找到了一種通過使...

2022-09-27 標(biāo)簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 860 0

基于DCNN圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類

SVHN數(shù)據(jù)集用來檢測和識別街景圖像中的門牌號，從大量街景圖像的剪裁門牌號圖像中收集，包含超過600000幅小圖像，這些圖像以兩種格式呈現(xiàn)：一種是完整的...

2022-09-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學(xué)習(xí) 3160 0

深度學(xué)習(xí)方法和傳統(tǒng)的CV算法如何選擇

熟悉圖像濾波會更容易理解卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為什么有效；殘差收縮網(wǎng)絡(luò)將傳統(tǒng)方法中的軟閾值思想融入進殘差網(wǎng)絡(luò)ResNet；PWC-Net將光流法和用于提取特征的神...

2022-09-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學(xué)習(xí) 729 0

使用PyTorch深度解析卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-09-21 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 993 0

“超像素”將合并的概念推向極限

隨著機器視覺及其應(yīng)用的最新進展，相比基于幀的CCD或CMOS圖像傳感器，業(yè)界對更快、更節(jié)能、更靈敏的傳感器硬件的需求越來越高。

2022-09-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)CMOS圖像傳感器 1712 0

基于卷積的框架有效實現(xiàn)及視覺Transformer背后的關(guān)鍵成分

來自清華大學(xué)和 Meta AI 的研究者證明了視覺 Transformer 的關(guān)鍵，即輸入自適應(yīng)、長程和高階空間交互，也可以通過基于卷積的框架有效實現(xiàn)。

2022-09-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)Transformer 1451 0

基于機器學(xué)習(xí)的視覺系統(tǒng)運動控制

運動控制技術(shù)的多樣性，常常會讓用戶覺得開始使用它們有些不知所措。本文將為機器視覺領(lǐng)域的專業(yè)人士介紹運動控制的基礎(chǔ)知識。

2022-09-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器視覺機器學(xué)習(xí) 1668 0

為什么在無線通信中使用AI？

使用 MATLAB，您能夠： · 使用無線波形發(fā)生器以合成和無線信號形式生成訓(xùn)練數(shù)據(jù) · 通過向生成的信號添加射頻損傷和信道模型來增強信號空間 ·...

2022-09-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無線通信AI 1788 0