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標簽 > 深度學習
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ICLR 2019論文解讀:深度學習應(yīng)用于復(fù)雜系統(tǒng)控制
引言 20世紀,控制論、系統(tǒng)論、信息論,對工業(yè)產(chǎn)生了顛覆性的影響。繼2011年深度學習在物體檢測上超越傳統(tǒng)方法以來,深度學習在識別傳感(包含語音識別、物...
2019-01-10 標簽:深度學習 8.5k 0
人工智能知識分享之機器學習和深度學習的區(qū)別與聯(lián)系
人工智能的浪潮正在席卷全球,諸多詞匯時刻縈繞在我們耳邊:人工智能、機器學習、深度學習。不少人對這些高頻詞匯的含義及其背后的關(guān)系總是似懂非懂、一知半解。
GAN 網(wǎng)絡(luò)是近兩年深度學習領(lǐng)域的新秀,一時風頭無兩。從計算機視覺頂會盛會 CVPR 2018 接受的論文統(tǒng)計就可見一斑:根據(jù) Google Resea...
深度學習的概念、發(fā)展狀況以及和機器學習的區(qū)別和應(yīng)用
一般來說,深度學習適用于計算量更大的情況,而機器學習技術(shù)相對更易于使用。
今天,面對AI如此重要的江湖地位,深度學習作為重要的一個研究分支,幾乎出現(xiàn)在當下所有熱門的AI應(yīng)用領(lǐng)域,其中包含語義理解、圖像識別、語音識別,自然語言處...
基于深度學習的目標檢測來實現(xiàn)監(jiān)控系統(tǒng)的快速教程
在我們討論復(fù)雜的理論之前,先讓我們看一下監(jiān)控的正常運作方式。我們在觀看即時影像時,如果發(fā)現(xiàn)異常就采會取行動。因此我們的技術(shù)也應(yīng)該通過仔細閱讀視頻的每一幀...
2018-08-11 標簽:監(jiān)控系統(tǒng)計算機視覺深度學習 8.4k 0
知識普及:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是怎樣工作的?可以做些什么?
在走進深度學習的過程中,最吸引作者的是一些用于給對象分類的模型。最新的科研結(jié)果表示,這類模型已經(jīng)可以在實時視頻中對多個對象進行檢測。而這就要歸功于計算...
目前以深度學習為代表的人工智能計算需求,主要采用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現(xiàn)加速。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用沒有大規(guī)模興起之時,使用這類已有...
強化學習的經(jīng)典基礎(chǔ)性缺陷可能限制它解決很多復(fù)雜問題
這些都是除了從零學習之外的強化學習方法。特別是元學習和零次學習體現(xiàn)了人在學習一種新技能時更有可能的做法,與純強化學習有差別。一個元學習智能體會利用先驗知...
我們都知道特征檢測和匹配是計算機視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù),它們在許多應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用,比如SLAM、SFM、AR、VR等許多算法都需要穩(wěn)定精確的特征檢測和匹配。
深度圖像和深度學習結(jié)合用于機器人抓取的Dex-Net、復(fù)雜目標分割以及讓機器人整理床鋪
目前常用的深度傳感器是結(jié)構(gòu)光傳感器,它可以用一種看不見的波長將一直物體的形狀投射到某場景中,比如我們熟知的Kinect。另一種深度感知的方法就是LIDA...
圖像識別算法是計算機視覺領(lǐng)域的核心任務(wù)之一,它涉及到從圖像中提取特征并進行分類、識別和分析的過程。隨著深度學習技術(shù)的不斷發(fā)展,圖像識別算法已經(jīng)取得了顯著...
從以上的編解碼過程中,我們可以看到,先驗概率估計的精確程度對編碼的效率影響很大。HEVC使用動態(tài)更新的概率模型實現(xiàn)自適應(yīng)二進制算術(shù)編碼。
2018-06-30 標簽:圖像壓縮數(shù)據(jù)集深度學習 8.2k 0
CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之Le-Net5
.C5層在論文中是個卷積層,但濾波器大小為 5 x 5,所以其本質(zhì)上也是個全連接層。如果將5 x 5 x 16 拉成一個向量,它就是一個全連接層。其輸入...
2018-11-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習CNN 8.2k 0
如何建立起強大的視覺層次結(jié)構(gòu),并最終成為強大的圖像特征提取器
如果你仔細看了上文中的gif,你會發(fā)現(xiàn)我們把5×5的特征矩陣轉(zhuǎn)換成了3×3的特征矩陣,輸入圖像的邊緣被“修剪”掉了,這是因為邊緣上的像素永遠不會位于卷積...
2018-08-16 標簽:檢測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 8.1k 0
深度學習在IoT大數(shù)據(jù)和流分析中的應(yīng)用
這篇論文對于使用深度學習來改進IoT領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和學習方法進行了詳細的綜述。
2018-03-01 標簽:大數(shù)據(jù)iot深度學習 8.1k 0
如何結(jié)合深度學習和深度圖在三個項目中取得有效的成果
傳統(tǒng)獲取深度圖的方法是利用雙目立體視覺獲取視差信息從而得到環(huán)境的深度的。而今天大多使用的深度傳感器則是基于結(jié)構(gòu)光傳感器的原理,通過將已知模式的紅外光投影...
基于Numpy實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):如何加入和調(diào)整dropout?
幾乎所有目前最先進的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都用到了dropout. 這篇教程介紹如何通過幾行Python代碼在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中加入Dropout. 讀完這篇教程之后,你將得...
2018-04-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 8.1k 0
圖像處理,還有視頻處理,曾經(jīng)是很多工業(yè)產(chǎn)品的基礎(chǔ),現(xiàn)在電視,手機還有相機/攝像頭等等都離不開,是技術(shù)慢慢成熟了(傳統(tǒng)方法),經(jīng)驗變得比較重要,而且芯片集...
我們繼續(xù)以 NG 課題組提供的 sign 手勢數(shù)據(jù)集為例,學習如何通過Tensorflow快速搭建起一個深度學習項目。數(shù)據(jù)集標簽共有零到五總共 6 類標...
2018-10-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習tensorflow 8k 0
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