VisionPro Deep Learning幫助軟包鋰電池實現(xiàn)外觀檢測自動化

VisionPro Deep Learning基于大量圖片建立了高精度的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，大大縮短了同類型產(chǎn)品新項目的實施周期。

2021-10-19 標簽：鋰電池神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)康耐視 3121 0

7個實用技巧，讓您的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)揮最大作用

因此，如果你需要一些快速的結(jié)果，或者只是想測試一個新的技術(shù)，選擇自適應(yīng)優(yōu)化器。我發(fā)現(xiàn)Adam很容易使用，因為它對你選擇完美的學(xué)習(xí)率并不是很敏感。如果您想...

2019-04-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 3119 0

多目標跟蹤算法總結(jié)歸納

多目標跟蹤是計算機視覺領(lǐng)域中的一個重要任務(wù)，它旨在從視頻或圖像序列中準確地檢測和跟蹤多個移動目標。不過在落地部署時，有一些關(guān)鍵點需要解決。

2024-04-28 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法跟蹤器 3116 0

深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓(xùn)練:過擬合優(yōu)化

為了訓(xùn)練出高效可用的深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，在訓(xùn)練時必須要避免過擬合的現(xiàn)象。過擬合現(xiàn)象的優(yōu)化方法通常有三種。

2020-12-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3112 0

基于numpy實現(xiàn)合成梯度

這提出了一個問題，生成合成梯度的網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí)？當(dāng)我們進行完整的前向傳播和反向傳播時，我們實際得到了“正確”的梯度。我們可以將其與“合成”梯度進行比較，就...

2018-05-14 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成器 3110 0

一種替代性的基于模擬的搜索方法，即策略梯度搜索

該算法必須對它通過非表格函數(shù)逼近器學(xué)習(xí)的所有內(nèi)容進行表示，否則它將遇到與MCTS相同的問題。MCTS已經(jīng)是一種自我對弈強化學(xué)習(xí)方法，但不能直接使其適應(yīng)函...

2019-04-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 3086 0

GRU是什么？GRU模型如何讓你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更聰明 掌握時間 掌握未來

大家平時經(jīng)常聽到的GRU是什么呢？ 首先來認識下CNN，CNN指代卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network），這是一種在人...

2024-06-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Gru深度學(xué)習(xí) 3071 0

一文了解二值神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能提升1000倍是真是假

在很多大型計算數(shù)據(jù)中心需要完成超大規(guī)模的數(shù)據(jù)處理，這意味著需要大量的計算，因此對于系統(tǒng)性能的要求則不斷提升，最開始我們不斷提升處理器的運行頻率、增加處理...

2018-07-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3064 0

谷歌在TensorFlow開發(fā)者峰會上發(fā)布TensorFlow的JavaScript版本

如上所述，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常適合對非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行建模，而本文的示例數(shù)據(jù)集是泰坦尼克號，它只包含表格數(shù)據(jù)。這里我們先澄清一個誤區(qū)，看完之前的介紹，一些人可能會...

2018-07-12 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3059 0

ICLR-17最佳論文《理解深度學(xué)習(xí)需要重新思考泛化》

本文提供了進一步的經(jīng)驗證據(jù)，并進行了可能更細致的分析。尤其是，我們憑經(jīng)驗表明，深層網(wǎng)絡(luò)中的層在表示預(yù)測函數(shù)時所起的作用并不均等。某些層對于產(chǎn)生良好的預(yù)測...

2019-02-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)深度學(xué)習(xí) 3049 0

人臉識別究竟如何工作？亞馬遜、谷歌、IBM、微軟現(xiàn)在在用什么？

我在進行手動標記時，只要露出四分之一臉就算一個人臉，而我的同事們有的會把不明顯的也算作人臉，或者看到眼睛、鼻子就算一張臉。所以每個人的判斷標準不同。

2018-08-23 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識別數(shù)據(jù)集 3033 0