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谷歌發(fā)表論文EfficientNet 重新思考CNN模型縮放
谷歌AI研究部門華人科學家再發(fā)論文《EfficientNet:重新思考CNN模型縮放》,模型縮放的傳統(tǒng)做法是任意增加CNN的深度和寬度,或使用更大的輸入...
還記得《黑鏡》中的殺人蜂嗎?蜜蜂大小、威力巨大。本以為這種微型無人機離我們很遠,而現(xiàn)在出現(xiàn)了納米級無人機,僅重27g,CNN提供自主導航。研究人員將其開...
第一個轉(zhuǎn)機出現(xiàn)在1974年,Werbos發(fā)現(xiàn)了反向傳播。反向傳播使用了神經(jīng)網(wǎng)絡操作具有差異性和可投射性的特點,當網(wǎng)絡出錯時,可以將錯誤本身回溯到網(wǎng)絡的各...
講真,AI研究發(fā)表和模型開源,真的該制定一個規(guī)范了
最終,CNN(或者類似的東西)還是會被其他人發(fā)明出來(實際上,有些人可以說差不多已經(jīng)做到了)。其實,福島邦彥就跟我說,他80年代末的時候正在研究一種用B...
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡,在各種競賽基準上表現(xiàn)出了當前最優(yōu)結(jié)果。本綜述將最近的 CNN 架構(gòu)創(chuàng)新分為七個不同的類別,分別基于空...
2019-01-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡CNN 4488 0
人臉識別是什么?萬字長文談人臉識別最新進展及發(fā)展方向
本期的公開課主要包含以下 4 個方面的內(nèi)容:1、人臉識別背景介紹;2、人臉識別前沿算法簡介;3、分布式人臉識別訓練;4、大規(guī)模人臉檢測平臺介紹.
通過本文,你將看到最近使用深度網(wǎng)絡實現(xiàn)的一些新應用,以及如何進一步使用這些技術(shù)。
在這節(jié)課中,我們關(guān)注的重點從單一物體轉(zhuǎn)向了多個物體檢測。結(jié)果表明這種改變讓問題的難度增加。事實上,大多學生覺得這是整個課程中最具挑戰(zhàn)性的部分。并不是因為...
深度學習初學者了解CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的黃金指南
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡。這聽起來像是一個奇怪的生物學和數(shù)學的結(jié)合,但是這些網(wǎng)絡已經(jīng)成為計算機視覺領(lǐng)域最具影響力的創(chuàng)新之一。
2018-03-22 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習CNN 4294 0
傳奇工程師卡馬克入坑 AI:徒手一周實現(xiàn)反向傳播和 CNN
約翰 · 卡馬克他在幾乎沒有接觸過神經(jīng)網(wǎng)絡的情況下,僅用了一周時間,在幾乎是最基礎且受限的編程環(huán)境下,從零開始徒手擼碼,實現(xiàn)了反向傳播和 CNN。
泓觀科技發(fā)布首款異步卷積神經(jīng)網(wǎng)絡芯片
AI創(chuàng)業(yè)公司泓觀科技(otureo.ai)發(fā)布了首款異步卷積神經(jīng)網(wǎng)絡芯片。該芯片所采用的異步架構(gòu),與這個領(lǐng)域中先前的各類AI芯片相比,遵循著完全不同的設...
適用于自動駕駛的神經(jīng)網(wǎng)絡解決方案及學習方法
CEVA 汽車市場營銷主管Jeff VanWashenova高級輔助駕駛系統(tǒng)(ADAS)可提供解決方案,用以滿足駕乘人員對道路安全及出行體驗的更高要求。...
通過深度學習技術(shù),物聯(lián)網(wǎng)(IoT)設備能夠得以解析非結(jié)構(gòu)化的多媒體數(shù)據(jù),智能地響應用戶和環(huán)境事件,但是卻伴隨著苛刻的性能和功耗要求。本文作者探討了兩種方...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡訓練過程中的SGD的并行化設計
前段時間一直在關(guān)注 CNN 的實現(xiàn),查看了 caffe 的代碼以及 convnet2 的代碼。目前對單機多卡的內(nèi)容比較感興趣,因此特別關(guān)注 convne...
2017-11-16 標簽:cnn 3524 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(CNN)在無人駕駛中應用的3D感知與物體檢測
無人駕駛的感知部分作為計算機視覺的領(lǐng)域范圍,也不可避免地成為CNN發(fā)揮作用的舞臺。本文是無人駕駛技術(shù)系列的第八篇,深入介紹CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡)在無人駕...
由Python算法編程來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡設計理論
一、多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡 多層前向神經(jīng)網(wǎng)絡由三部分組成:輸出層、隱藏層、輸出層,每層由單元組成; 輸入層由訓練集的實例特征向量傳入,經(jīng)過連接結(jié)點的權(quán)重傳入...
基于nolear建立的ConvNet體系結(jié)構(gòu)并用它去訓練一個特征提取器
本文展示了如何基于nolearn使用一些卷積層和池化層來建立一個簡單的ConvNet體系結(jié)構(gòu),以及如何使用ConvNet去訓練一個特征提取器,然后在使用...
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡檢測臉部關(guān)鍵點的教程之兩個重要參數(shù):學習率,學習動量
上個模型令人討厭的地方是光訓練就花了一個小時的時間,等結(jié)果并不是一個令人心情愉快的事情。這一部分,我們將討論將兩個技巧結(jié)合讓網(wǎng)絡訓練的更快! 直覺上的解...
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