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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(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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用NLP技術(shù)分析了一位出名卻也具有爭議的嘻哈歌手——Drake創(chuàng)作的歌詞
有兩種將 LDA 模型進(jìn)行可視化的方法。第一個(gè)是通過寫一個(gè)函數(shù),輸出為每個(gè)主題中最突出的單詞。這個(gè)結(jié)果似乎很有意思,但它只能提供了少量的信息。例如下圖中...
2018-10-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法NLP 5126 0
藝術(shù)創(chuàng)作過程中與生成對抗網(wǎng)絡(luò)碰撞出的火花
那么你的角色是什么呢?輕微調(diào)整游戲規(guī)則(網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)),成為了美術(shù)館館長(curator)。作為館長你要從GAN的輸出中進(jìn)行挑選,因?yàn)镚AN會(huì)生成很多不...
2018-09-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN機(jī)器學(xué)習(xí) 3496 0
DeepMind開發(fā)了PopArt,解決了不同游戲獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制規(guī)范化的問題
我們將PopArt應(yīng)用于Importance-weighted Actor-Learner Architecture (IMPALA),這是DeepMi...
2018-09-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能體DeepMind 3372 0
訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)踐技巧總結(jié)
實(shí)踐出真知!本文的作者結(jié)合自己在實(shí)驗(yàn)室中積累的成千上萬個(gè)小時(shí)的模型訓(xùn)練經(jīng)驗(yàn),提出了一些使用技巧,希望對大家的工作和學(xué)習(xí)有所幫助!
2018-09-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ADAM 5707 0
關(guān)于3D關(guān)鍵點(diǎn)檢測的一種新方法:端到端幾何推理
上圖是用不同數(shù)量的關(guān)鍵點(diǎn)[3,5,8,10,15,20]訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)的結(jié)果,可以發(fā)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)最先找到的關(guān)鍵點(diǎn)在飛機(jī)頭部和機(jī)翼,隨著數(shù)量增加,KeypointNe...
2018-09-24 標(biāo)簽:3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺 6949 0
AutoML模型壓縮技術(shù),利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)將壓縮流程自動(dòng)化
“Cloud AutoML 產(chǎn)品設(shè)計(jì)讓機(jī)器學(xué)習(xí)的過程變得更簡單,讓即便沒有機(jī)器學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)的人也可以享受機(jī)器學(xué)習(xí)帶來的益處。盡管AutoML有很大的進(jìn)步,這...
2018-09-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5505 0
深度學(xué)習(xí)制作音樂時(shí)存在某些邏輯上的問題
在研究二者的關(guān)系之前,讓我們首先對這一問題下個(gè)定義。我最初開始這個(gè)項(xiàng)目時(shí),只是單純想用深度學(xué)習(xí)生成流行音樂。然后我就接觸到了LSTMs,這是一種特殊的循...
2018-09-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4205 0
通過YouTube視頻中的圖像和聲音來訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
該團(tuán)隊(duì)在麻省理工學(xué)院的計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工智能實(shí)驗(yàn)室 (Computer Science and Artificial Intelligence Lab) ...
2018-09-12 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 4135 0
NVIDIA Tensor Core深度學(xué)習(xí)核心解析及跑分測試
除了深度學(xué)習(xí)和通用計(jì)算之外,Titan品牌的這次迭代還涉及到其他一些因素。 NVIDIA其實(shí)已經(jīng)不太需要通過Titan系列為自己樹立形象,最初的GTX ...
2018-09-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU深度學(xué)習(xí) 4899 0
如何用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)估計(jì)某一新項(xiàng)目的CTR值,同時(shí)如何顧及不確定性的水平
這就是UCB的原理——你先選擇有最高UCB值的項(xiàng)目,在我們的案例中就是CTR的置信上限較大的項(xiàng)目。隨著時(shí)間的發(fā)展,假設(shè)的CTR會(huì)逐漸變成真值CTR,置信...
2018-09-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CTR 3321 0
半監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的現(xiàn)實(shí)性評(píng)價(jià)
SSL的目標(biāo)是基于標(biāo)記數(shù)據(jù)集D和未標(biāo)記數(shù)據(jù)集DUL,使模型的性能比單獨(dú)用D訓(xùn)練出來的完全相同的基礎(chǔ)模型更好。雖然道理很簡單,但不同論文對于這個(gè)基線的介紹...
2018-09-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法SSL 4047 0
面向機(jī)器學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)突變算法
與最先進(jìn)的人工設(shè)計(jì)架構(gòu)、基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的架構(gòu)搜索方法、以及基于進(jìn)化算法的其他自動(dòng)化方法的結(jié)果相比,結(jié)構(gòu)突變算法在分類錯(cuò)誤上稍高出前幾種方法,但耗時(shí)要少得多...
2018-09-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2964 0
通過深度學(xué)習(xí)方法為黑白老照片自動(dòng)上色,帶我們重新憶起那段老時(shí)光!
現(xiàn)在,隨著數(shù)據(jù)集的增加,由于我們處理的是高分辨率圖像,因此我們需要更多的計(jì)算能力。為此,我個(gè)人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep L...
2018-09-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 1.4萬 0
再比如,你想搭建一個(gè)模型,要在一系列動(dòng)物圖片中預(yù)測哪種動(dòng)物會(huì)吃掉你。假設(shè)你在訓(xùn)練時(shí)給模型提供的都是獅子和長頸鹿的照片,現(xiàn)在模型看到了一張僵尸照片。由于之...
2018-09-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型自動(dòng)駕駛 5532 0
了解一下適用于每種學(xué)習(xí)模式的數(shù)據(jù)集和問題類型
在無監(jiān)督式學(xué)習(xí)中,深度學(xué)習(xí)模型會(huì)收到某個(gè)數(shù)據(jù)集,但對于如何處理該數(shù)據(jù)集卻未獲得明確的指示。訓(xùn)練數(shù)據(jù)集是沒有特定預(yù)期結(jié)果或正確答案的示例的集合。然后,神經(jīng)...
2018-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3520 0
基于深度學(xué)習(xí)的無信標(biāo)自動(dòng)追蹤工具
通過構(gòu)建深度網(wǎng)絡(luò)和數(shù)據(jù)集,研究人員們成功訓(xùn)練出了一個(gè)可以從視頻中抽取身體特定部分位置的模型。研究人員門分別標(biāo)注了圖像中的ROI區(qū)域和每個(gè)區(qū)域中的關(guān)節(jié)作為...
2018-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 4513 0
如何基于Keras和Tensorflow用LSTM進(jìn)行時(shí)間序列預(yù)測
為了做到這一點(diǎn),我們需要先對CSV文件中的數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換,把處理后的數(shù)據(jù)加載到pandas的數(shù)據(jù)框架中。之后,它會(huì)輸出numpy數(shù)組,饋送進(jìn)LSTM。Ke...
2018-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)KerasRNN 2.1萬 0
在強(qiáng)化學(xué)習(xí)的表示空間中引入規(guī)劃能力的思路
在涉及計(jì)算路徑的每一個(gè)步驟(不管是在r-空間還是在s-空間),我們都可以使用范圍廣泛的技術(shù),包括基于優(yōu)化的技術(shù)(TrajOpt),基于搜索的技術(shù)(RRT...
2018-09-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯強(qiáng)化學(xué)習(xí) 2778 0
語義分割、分類與定位、目標(biāo)檢測、實(shí)例分割幾個(gè)應(yīng)用程序和方法
圖像分類[6]處理的是將類別標(biāo)簽分配給圖像。但是有時(shí),除了預(yù)測類別之外,我們還感興趣的是該對象在圖像中的位置。從數(shù)學(xué)的角度來說,我們可能希望在圖像的頂部...
2018-09-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺 3.3萬 0
第2部分:構(gòu)建具有BIGDL的基本神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
Step by step tutorial to build a basic neural network model, train and evalu...
2018-10-17 標(biāo)簽:英特爾神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1576 0
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