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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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100行Python代碼 輕松搞定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
現(xiàn)如今,有多種深度學(xué)習(xí)框架可供選擇,他們帶有自動微分、基于圖的優(yōu)化計算和硬件加速等各種重要特性。對人們而言,似乎享受這些重要特性帶來的便利已經(jīng)是理所當(dāng)然...
2019-05-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)代碼python 2185 0
基于YOLOv2模型的監(jiān)控系統(tǒng)喪失對人物的識別能力,從而實現(xiàn)在攝像頭下順利”隱身”的效果
實驗中,被 Toon Goedemé 和他的團(tuán)隊”迷惑”的攝像頭,使用著名的 YOLOv2 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。YOLOv2 屬于實時對象識別模型,它的結(jié)構(gòu)是...
2019-04-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控系統(tǒng)攝像頭 3869 0
Tensorflow 2.0版本如何幫助我們快速構(gòu)建表格數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型
但對普通開發(fā)者來說,最為重要的是,官方文檔和教程變得對用戶友好許多。不僅寫得清晰簡明,更靠著 Google Colab 的支持,全都能一鍵運(yùn)行。我嘗試了...
2019-04-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)tensorflow 5803 0
一種神經(jīng)解碼器,采用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式將記錄的皮質(zhì)神經(jīng)信號
為了證明神經(jīng)語言假體的可行性,研究人員試圖將大腦信號轉(zhuǎn)換成可理解的正常說話人語速的合成語音。研究人員采用了一種叫做高密度腦皮層電圖(ECoG)的技術(shù),讓...
2019-04-29 標(biāo)簽:解碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4151 0
OpenAI最新研發(fā)的MuseNet的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),可以制作4分鐘時長的音樂作品
研究人員還創(chuàng)建了作曲家和樂器的 token,以便更好地控制 MuseNet 生成的樣本類型。訓(xùn)練期間,這些作曲家和樂器 token 將預(yù)先添加到每個樣本...
2019-04-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成器程序員 4319 0
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(jìn)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(qiáng)化學(xué)習(xí)方法,但不能直接使其適應(yīng)函...
2019-04-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 3074 0
一個可以生成欺騙性補(bǔ)丁的系統(tǒng)模型,人們能夠使自己在行人檢測器中獲得“隱身”的效果
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNNs)的興起在計算機(jī)視覺領(lǐng)域取得了巨大成功。 CNN在圖像數(shù)據(jù)中進(jìn)行端到端的學(xué)習(xí)在各種計算機(jī)視覺任務(wù)中都獲得最佳結(jié)果。由于這些網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)...
2019-04-29 標(biāo)簽:檢測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 2858 0
OpenAl提出了一種適用于文本、圖像和語音的稀疏Transformer
上圖中間是第一種步進(jìn)注意力的版本,可以粗略的理解為每一個位置需要注意它所在的行和列;另一種固定注意力的方式則嘗試著從固定的列和元素中進(jìn)行處理,這種方式對...
2019-04-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)建模 3599 0
Facebook的研究人員提出了一個能從真實視頻中抽取可控制主角的模型Vid2Game
隨后將生成的位姿及給定的背景輸入Pose2Frame將生成高分辨率的真實視頻序列。同樣以運(yùn)動員作為例子,將運(yùn)動員位姿和網(wǎng)球拍的序列輸入,模型將生成一個R...
2019-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像Facebook 3523 0
借助一張簡單打印出來的圖案,就可以完美避開AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)
采用由經(jīng)驗確定的因子 α 和 β 對三個部分進(jìn)行按比例縮放,然后求和,并使用 Adam 算法進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化器的目標(biāo)是總損失 L 的最小化。在優(yōu)化過程中凍...
2019-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI視頻監(jiān)控系統(tǒng) 3672 0
OpenAI新模型Sparse Transformer,預(yù)測長度超過去30倍
減少內(nèi)存消耗一種方法是在反向傳播期間從檢查點重新計算注意力矩陣,這是深度學(xué)習(xí)中的一種成熟技術(shù),以增加計算量為代價來減少內(nèi)存使用。在計算Transform...
2019-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模型 3290 0
谷歌MorphNet:它是如何工作的?為什么是MorphNet?
在縮減階段之后,人們可以停止 MorphNet,只需縮減網(wǎng)絡(luò)以滿足更嚴(yán)格的資源預(yù)算。這會導(dǎo)致在給定目標(biāo)成本的時候網(wǎng)絡(luò)效率更高,但有時也會導(dǎo)致精度下降。另...
2019-04-27 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2214 0
分析并比較五種非常有用的深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)點及應(yīng)用。
我喜歡TensorFlow的原因有兩點:它完全是開源的,并且有出色的社區(qū)支持。TensorFlow為大多數(shù)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型預(yù)先編寫好了代碼,比如遞歸神...
2019-04-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5059 0
利用進(jìn)化后的反向傳播算法實現(xiàn)快速、高效的訓(xùn)練
研究人員提出了一種離線型端到端訓(xùn)練的鑒別目標(biāo)跟蹤方法。在Python中可以使用PyTorch實現(xiàn),新方法是通過迭代優(yōu)化從具有辨別性的學(xué)習(xí)損失中衍生得出的...
2019-04-24 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2998 0
這些年的研究資料表明生產(chǎn)計劃排程并不存在一個全局最優(yōu)的排程規(guī)則,也不是算法越復(fù)雜結(jié)果就越好,這一點通過下面一個例子對4種簡單算法進(jìn)行計算就可以得到驗證,...
2019-05-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1.1萬 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理介紹
在之前的系列中,我們學(xué)習(xí)了密集連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(densely connected neural networks)。這些網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元被分成組,形成連續(xù)的...
2019-04-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī)視覺自動駕駛 5058 0
突破有限的人類標(biāo)注的限制,提供一種新的訓(xùn)練視頻跟蹤的思路
我們這里提出的其實是介于 tracking 與 optical flow 的中間的 mid-level correspondence 或者說是 semi...
2019-05-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻跟蹤數(shù)據(jù)集 2276 0
深度學(xué)習(xí)到底是什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)你了解嗎
在很多人眼里,深度學(xué)習(xí)是一個非常神奇的技術(shù),是人工智能的未來,是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯。今天大恒圖像帶您一起揭開他神秘的面紗,了解什么才是深度學(xué)習(xí)。
2019-04-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3662 0
有些消息來源使用名稱deconvolution,這是不合適的,因為它不是解卷積。為了使事情更糟,確實存在解卷積,但它們在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域并不常見。實際的反卷...
2019-04-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 4308 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程是將原始的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特征
對于類別數(shù)量很多的分類變量可以采用特征哈希(Hashing Trick),特征哈希的目標(biāo)就是將一個數(shù)據(jù)點轉(zhuǎn)換成一個向量。利用的是哈希函數(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成...
2019-04-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理 4721 0
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