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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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深度學(xué)習(xí)顯卡選型指南:關(guān)于GPU選擇的一般建議
當(dāng)一個(gè)人開始涉足深度學(xué)習(xí)時(shí),擁有一塊高速GPU是一件很重要的事,因?yàn)樗軒腿烁咝У胤e累實(shí)踐經(jīng)驗(yàn),而經(jīng)驗(yàn)是掌握專業(yè)知識(shí)的關(guān)鍵,能打開深入學(xué)習(xí)新問題的大門...
2018-08-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)顯卡深度學(xué)習(xí) 8.5萬(wàn) 0
那么如何選擇適合你的 GPU 呢?本文作者 Tim Dettmers 是瑞士盧加諾大學(xué)信息學(xué)碩士,熱衷于開發(fā)自己的 GPU 集群和算法來(lái)加速深度學(xué)習(xí)。這...
2018-08-24 標(biāo)簽:GPU顯卡深度學(xué)習(xí) 3.3萬(wàn) 0
如何使用EAST文本檢測(cè)器在自然場(chǎng)景下檢測(cè)文本
EAST是一種基于深度學(xué)習(xí)的文本探測(cè)器,即高效、準(zhǔn)確的場(chǎng)景文本檢測(cè)(Efficient and Accurate Scene Text detectio...
2018-08-24 標(biāo)簽:檢測(cè)器EAST深度學(xué)習(xí) 1.2萬(wàn) 0
如何使用光來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?
美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校的科學(xué)家利用光信息實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算,相較傳統(tǒng)電子器件,其處理速度接近光速,但準(zhǔn)確性有所降低。
2018-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.3k 0
一種AI輔助的圖像編輯工具,可以自動(dòng)摳圖替換任何圖像的背景
“處理這些圖像的棘手之處在于,圖像中每個(gè)像素并不是全部只屬于一個(gè)物體?!甭槭±砉W(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室(CSAIL)的訪問研究員Yagiz Ak...
2018-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 1.6萬(wàn) 1
利用深度學(xué)習(xí)的方法解決視頻人臉識(shí)別
人臉校準(zhǔn)(face alignment): 對(duì)檢測(cè)到的人臉進(jìn)行姿態(tài)的校正,使其人臉盡可能的”正”,通過(guò)校正可以提高人臉識(shí)別的精度。校正的方法有2D校正、...
2018-08-22 標(biāo)簽:人臉識(shí)別Python深度學(xué)習(xí) 1.7萬(wàn) 0
基于In-suite processing的概念在存儲(chǔ)控制上集成了計(jì)算加速的單元
在SSD控制中集成了Video的處理單元。對(duì)于高清的H.265的處理,以為目前主流的方案還是CPU為主,因此單個(gè)Intel的X86的服務(wù)器級(jí)別的方案都在...
2018-08-22 標(biāo)簽:控制器人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí) 3.6k 0
KDD最佳論文:中國(guó)拿下Research Track最佳學(xué)生論文
圖深度學(xué)習(xí)模型是否很容易被愚弄呢?在這項(xiàng)工作中,我們介紹了第一個(gè)針對(duì)屬性圖( attributed graphs)的對(duì)抗性攻擊的研究,特別關(guān)注利用圖卷積...
2018-08-22 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)科學(xué)深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
基于乘法的運(yùn)算來(lái)體現(xiàn)體征交叉的DNN網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)
接下來(lái),我們分別來(lái)具體介紹這兩種形式的PNN模型,由于涉及到復(fù)雜度的分析,所以我們這里先定義Embedding的大小為M,field的大小為N,而lz和...
2018-08-20 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)深度學(xué)習(xí)DNN 4.4k 0
如何搞定做機(jī)器學(xué)習(xí)研究需要的數(shù)學(xué)?
有人說(shuō),概率論線性代數(shù)要預(yù)先精通;有人說(shuō),微積分要懂一點(diǎn);也有人說(shuō),沒必要特地去補(bǔ);甚至有人專門寫了繞開數(shù)學(xué)的深度學(xué)習(xí)入門教材。
2018-08-20 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.1k 0
首先,如果處理速度對(duì)你來(lái)說(shuō)并不重要,Julia可能不如你正在使用的任何產(chǎn)品(至少現(xiàn)在如此)。有些R用戶所做的統(tǒng)計(jì)工作都是在相對(duì)較小的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行的,并且...
2018-08-20 標(biāo)簽:編程語(yǔ)言深度學(xué)習(xí) 7.6k 0
如何用深度學(xué)習(xí)模型,模仿人類的教練過(guò)程?
1940年代,科學(xué)家們模仿神經(jīng)元的解剖學(xué)構(gòu)造,發(fā)明了一種數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)——神經(jīng)元 perceptron。科學(xué)家們發(fā)現(xiàn),把多個(gè)神經(jīng)元組合在一起,構(gòu)成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神...
2018-08-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 6.2k 0
一種簡(jiǎn)單的,循序的方式講解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
一個(gè)神經(jīng)元通常具有多個(gè)樹突,主要用來(lái)接受傳入信息;而軸突只有一條,軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個(gè)神經(jīng)元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經(jīng)元的樹突產(chǎn)生連接...
2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.3k 0
組建一個(gè)出色的數(shù)據(jù)團(tuán)隊(duì)都需要哪些角色?
有一點(diǎn)非常重要,作為一名數(shù)據(jù)分析師,所做出的任何結(jié)論都不能脫離數(shù)據(jù)。這是一種需要專業(yè)訓(xùn)練的技能,就如上面的照片一樣,你可以說(shuō):“這就是我的數(shù)據(jù)所要展示的...
2018-08-16 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5.1k 0
全球規(guī)模最大的多類別、病灶級(jí)別標(biāo)注的開放獲取臨床醫(yī)療圖像數(shù)據(jù)集
要設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí)算法解決臨床問題,“需要對(duì)技術(shù)和臨床實(shí)踐兩方面都擁有深刻的理解,”呂樂博士說(shuō):“AI 不是把放射科里面的東西再重新做一遍。哪些需求是臨床上...
2018-08-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7.5k 0
如何建立起強(qiáng)大的視覺層次結(jié)構(gòu),并最終成為強(qiáng)大的圖像特征提取器
如果你仔細(xì)看了上文中的gif,你會(huì)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?yàn)檫吘壣系南袼赜肋h(yuǎn)不會(huì)位于卷積...
2018-08-16 標(biāo)簽:檢測(cè)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8.1k 0
深度學(xué)習(xí)比較火熱的情景下需要避免的三個(gè)坑
深度學(xué)習(xí)仍然是一項(xiàng)非常尖端的技術(shù)。您可以像許多人一樣獲得快速簡(jiǎn)便的解決方案,特別是使用廣泛使用的API,例如Clarifai和Google的AutoML...
2018-08-15 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 3k 0
利用獨(dú)創(chuàng)的深度學(xué)習(xí)模型,通過(guò)對(duì)大量音樂數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)及訓(xùn)練寫出音樂作品
具體來(lái)說(shuō),他們的技術(shù)核心是層次化深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和生成式對(duì)抗學(xué)習(xí)方式,特點(diǎn)是可以讓生成的樂曲賦有多樣性、悅耳性及可自定義性。由此,他們可以讓即使沒有任何...
2018-08-15 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 4.3k 0
如之前所說(shuō),Dropout需要將每層的隱藏單元在Bernoulli過(guò)程中刪除。如果我們?cè)谕瑯拥木W(wǎng)絡(luò)中,將Dropout和SDR進(jìn)行對(duì)比,可以發(fā)現(xiàn)二者的不...
2018-08-15 標(biāo)簽:神經(jīng)元Dropout深度學(xué)習(xí) 4.3k 0
東方網(wǎng)力“天眼”結(jié)構(gòu)化一體機(jī)實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流結(jié)構(gòu)化分析
東方網(wǎng)力“天眼”結(jié)構(gòu)化一體機(jī)可以實(shí)現(xiàn)實(shí)時(shí)視頻流結(jié)構(gòu)化分析,并基于結(jié)構(gòu)化分析結(jié)果進(jìn)行告警、檢索和挖掘等功能,還可以針對(duì)離線視頻文件上傳并結(jié)構(gòu)化分析,基于分...
2018-08-14 標(biāo)簽:大數(shù)據(jù)智慧城市深度學(xué)習(xí) 5.9k 0
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