“超像素”將合并的概念推向極限

隨著機(jī)器視覺及其應(yīng)用的最新進(jìn)展，相比基于幀的CCD或CMOS圖像傳感器，業(yè)界對(duì)更快、更節(jié)能、更靈敏的傳感器硬件的需求越來(lái)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 1707 0

SLaK：從稀疏性的角度將卷積核擴(kuò)展到51×51

在現(xiàn)代計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中，通用視覺模型最早以深而 Kernel 小的 CNN 為主。自從 ViTs 出現(xiàn)之后，人們漸漸發(fā)現(xiàn)建模全局信息的重要性：人們開始覺...

2023-02-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積cnn 1706 0

淺談機(jī)器學(xué)習(xí)工程師的作用和技能

隨著每個(gè)組織將其業(yè)務(wù)數(shù)字化，并利用數(shù)據(jù)科學(xué)工具、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)，對(duì)其領(lǐng)域的專業(yè)人員的需求一直很高。隨著機(jī)器學(xué)習(xí)成為所有自動(dòng)化工具的一個(gè)重要方面，對(duì)機(jī)...

2021-02-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí) 1705 0

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般結(jié)構(gòu)有幾個(gè)層次

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一般結(jié)構(gòu)是多層次的，通常由輸入層、隱藏層和輸出層組成。下面將詳細(xì)介紹這三個(gè)層次的結(jié)構(gòu)和功能。 輸入層 輸入層是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的第一層，負(fù)責(zé)接...

2024-07-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)圖像識(shí)別 1702 0

pytorch中有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型嗎

當(dāng)然，PyTorch是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架，它提供了許多預(yù)訓(xùn)練的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。 PyTorch中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型 1. 引言 深度學(xué)習(xí)是一種基于人工...

2024-07-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型深度學(xué)習(xí) 1687 0

機(jī)器人編程讓程序員再次火熱 身價(jià)也水漲船高

現(xiàn)在我們已經(jīng)有了一個(gè)可以思考非線性關(guān)系的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么回到開頭的那個(gè)問題，能否識(shí)別出“第一列與第三列同時(shí)為1->1，否則->0”的關(guān)系呢？

2019-01-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Python 1683 0

怎樣讓ChatGPT在其內(nèi)部訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

這里特地用{}偷偷告訴它在當(dāng)前目錄生成一個(gè)train.py，在里面用Python和Pytorch寫一個(gè)四層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義，然后有加載MNIST數(shù)據(jù)集的d...

2023-02-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorchChatGPT 1679 0

真心希望有更多的程序員，可以給技術(shù)的“罪性”，添加些許善良

說(shuō)起Deepfake的工作機(jī)制，它有點(diǎn)類似各語(yǔ)言間的互相翻譯，先用深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，簡(jiǎn)稱DNN）的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，檢...

2019-03-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)源代碼ai技術(shù) 1674 0

基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交行程時(shí)間預(yù)測(cè)案例

近年來(lái)，結(jié)合注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為研究的熱點(diǎn)，被廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、圖像分類等領(lǐng)域，在公交行程時(shí)間預(yù)測(cè)問題上的研究相對(duì)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) 1671 0

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的視覺系統(tǒng)運(yùn)動(dòng)控制

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

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

反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)點(diǎn)和缺點(diǎn)有哪些

反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Backpropagation Neural Network，簡(jiǎn)稱BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。它在...

2024-07-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)神經(jīng)元 1665 0

針對(duì)ADAS應(yīng)用優(yōu)化編譯程序性能分析

ADAS應(yīng)用很大程度上可以使用建模解決方案并以獨(dú)立于硬件的方式實(shí)現(xiàn)。底層的編譯程序和函式庫(kù)支持將基于模型的通用實(shí)現(xiàn)移植到有很大差異的硬件平臺(tái)上，并且開銷...

2019-08-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)編譯程序 1659 0

機(jī)器學(xué)習(xí)的知識(shí)產(chǎn)權(quán)問題

要構(gòu)建用于維護(hù)的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）模型，必須收集并標(biāo)記正確的訓(xùn)練集，選擇正確的架構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)以實(shí)現(xiàn)算法精度和速度的優(yōu)化平衡，并投入計(jì)算時(shí)間來(lái)訓(xùn)練模型。

2020-04-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恩智浦機(jī)器學(xué)習(xí) 1654 0