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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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大神吳恩達(dá)(Andrew Ng)提到的方法之一,就是劃分不同集合,一部分用來訓(xùn)練,一部分用來驗(yàn)證模型效果,這樣可以達(dá)到衡量你所訓(xùn)練的模型的效果如何。所以...
2018-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI圖像分類 4397 0
人工智能是對讓計(jì)算機(jī)展現(xiàn)出智慧的方法的研究。
2018-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3827 0
從狹義AI邁向廣義AI之路還要挑戰(zhàn)的5個方面詳細(xì)資料概述
在現(xiàn)階段的AI發(fā)展早期——“狹義AI”(Narrow AI)和未來的“廣義AI”(Broad AI)之間仍存在著巨大差距。為了實(shí)現(xiàn)Broad AI,必須...
2018-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 3246 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驚人的脆弱性和靈活性
近日,谷歌大腦的 Gamaleldin F. Elsayed、Ian Goodfellow 和 Jascha Sohl-Dickstein 等人的新研究...
2018-07-04 標(biāo)簽:谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 4272 0
一種用于圖像分類的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn)是逐層提取特征,第一層提取的特征較為低級,第二層在第一層的基礎(chǔ)上繼續(xù)提取更高級別的特征,同樣,第三層在第二層的基礎(chǔ)上提取的特征也更為...
2018-07-04 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 1.0萬 0
針對智能駕駛應(yīng)用,深度學(xué)習(xí)應(yīng)該如何落地呢?
張暉認(rèn)為,主要存在著兩大關(guān)鍵點(diǎn),第一需要貼近任務(wù)和系統(tǒng)需求,即必須針對智能駕駛系統(tǒng)應(yīng)用對感知層的需求來進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì),切不可為了使用深度學(xué)習(xí)而選擇深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能駕駛深度學(xué)習(xí) 4939 0
BatchNorm是一種旨在通過固定層輸入的分布來改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技術(shù)
作者探討了BatchNorm,優(yōu)化和Internal Covariate Shift三者之間的關(guān)系。作者在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上分別使用和不使用Bat...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 7506 0
讓機(jī)器人通過觀察人類的操作來學(xué)會操作新的物體
為了讓機(jī)器人可以從視頻中學(xué)習(xí),研究人員將模仿學(xué)習(xí)與一種高效的元學(xué)習(xí)算法(未知模型元學(xué)習(xí),MAML)結(jié)合起來。通過標(biāo)準(zhǔn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來作為策略表示,在每個時間...
2018-07-03 標(biāo)簽:機(jī)器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3398 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能兩個概念的內(nèi)涵我們真的理解嗎?
工業(yè)界的“人工智能”在技術(shù)上被稱為“深度學(xué)習(xí)”。學(xué)術(shù)界并不認(rèn)為人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是可互換的,作為一個曾經(jīng)的學(xué)者,我認(rèn)為在技術(shù)上,AI是M...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5345 0
當(dāng)前大熱機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是AI至關(guān)重要的子集,與模糊控制、知識表示與推理這類基于顯式預(yù)置規(guī)則的技術(shù)不同,機(jī)器學(xué)習(xí)是基于統(tǒng)計(jì)學(xué)方法的,是利用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法從已有的...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)AI技術(shù) 1.6萬 0
用機(jī)器學(xué)習(xí)打造的只不過是一臺臺智能時代的“洗衣機(jī)”
這樣一來就極大地改變了數(shù)據(jù)庫的用途,從而創(chuàng)建了新的用例,催生了市值高達(dá)數(shù)十億美元的新公司。關(guān)系數(shù)據(jù)庫不僅為我們帶來了 Oracle,也帶來了 SAP。而...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2928 0
深度學(xué)習(xí)為什么依賴于超大的計(jì)算能力?
雖然許多硬件計(jì)算單元(GPU、FPGA 等)的計(jì)算能力很強(qiáng)大,但是它們的內(nèi)存資源(即設(shè)備內(nèi)存)非常稀缺。當(dāng)它們不能提供模型運(yùn)行所需要的內(nèi)存資源時,要么運(yùn)...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)自然語言 1.0萬 0
兩個關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的故事
如果你是搞機(jī)器學(xué)習(xí)算法的,那你應(yīng)該聚焦在如何做出讓人們喜歡用的通用工具(就像廚房用具,如果你喜歡這樣類比的話)。這項(xiàng)業(yè)務(wù)被稱為機(jī)器學(xué)習(xí)研究,通常由學(xué)術(shù)界...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2870 0
一種用于學(xué)習(xí)ZSL無偏嵌入的直接但有效的方法
為了解決以上問題,本文提出了一種新的直推式ZSL方法。我們假定有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)和目標(biāo)數(shù)據(jù)都可以在訓(xùn)練階段得到。一方面,有標(biāo)注的源數(shù)據(jù)可以用于學(xué)習(xí)圖像與語義...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像數(shù)據(jù)集 4288 0
一種無人機(jī)監(jiān)控系統(tǒng),可以實(shí)時地在人群中監(jiān)測到“暴力分子”
很難判斷這個無人機(jī)系統(tǒng)到底有多準(zhǔn)確,因?yàn)樗€沒有在真實(shí)環(huán)境下對普通人群進(jìn)行測試——測試者僅僅是研究團(tuán)隊(duì)招募來的志愿者。也就是說,它是用假裝相互打斗的數(shù)據(jù)...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無人機(jī)AI技術(shù) 7575 0
基于記憶的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過利用長時間記憶信息的能力來建模時序數(shù)據(jù)
我們在一組監(jiān)督學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)任務(wù)中測試RMC。值得注意的是N?? Farthest的任務(wù)和語言建模。在前者中,解決方案需要顯式的關(guān)系推理,因?yàn)槟P捅仨殞?..
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5084 0
David Ha公布了重現(xiàn)世界模型實(shí)驗(yàn)的一種方法,本文帶來分步解讀
在這個環(huán)境下,每次運(yùn)行都會生成一個新的隨機(jī)軌跡。雖然如果我非常仔細(xì)地開車,可以輕松獲得 800 分以上的分?jǐn)?shù),但 900 分以上就很難。斯坦福大學(xué)有些學(xué)...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4469 0
一個端到端的深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),可以將足球比賽的YouTube視頻轉(zhuǎn)換為運(yùn)動的3D全息圖
以 YouTube 視頻的幀作為輸入,我們使用 field lines 來恢復(fù)攝像機(jī)參數(shù)。然后,提取邊界框、姿勢和軌跡(跨多個幀)來分割球員。通過在視頻...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)全息圖 6153 0
DeepMind生成查詢網(wǎng)絡(luò)GQN,從一個場景的少量2D照片中重新生成3D
GQN的生成網(wǎng)絡(luò)能夠以非常精確的方式從新的視角“想象”先前未觀察到的場景。當(dāng)給定一個場景表示和新的攝像機(jī)視點(diǎn)時,它會生成清晰的圖像,而不需要事先說明透視...
2018-07-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)DeepMind 2956 0
計(jì)算機(jī)可以被用來做什么?新的基元將會如何改變和擴(kuò)大人類思考的方式呢?
當(dāng)然,從長期來看,機(jī)器在所有或大部分認(rèn)知任務(wù)上都有可能超過人類。即便如此,認(rèn)知轉(zhuǎn)換仍將是一個有價值的目標(biāo),值得我們自己去追求。學(xué)習(xí)下象棋或圍棋是有趣和有...
2018-07-03 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4632 0
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