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標簽 > 深度學習
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研究已經(jīng)發(fā)現(xiàn),靈長類生物大腦中的神經(jīng)元越多,平均下來每個神經(jīng)元與其他神經(jīng)元的連接就越少(來自Herculano-Houzel等人的研究,2010)。這與...
發(fā)展至今,人工智能可以劃分為兩類:弱人工智能和強人工智能。前者讓機器具備觀察和感知的能力,能做到一定程度的理解和推理;而強人工智能是讓機器獲得自適應(yīng)能力...
在新數(shù)據(jù)中,深度學習系統(tǒng)執(zhí)行(泛化)能力如何?其性能如何?要想建立AI系統(tǒng)的信賴度和可靠性,必須估計算法的泛化能力。我們能信任AI嗎?AI是否會像人類酗...
英特爾與鴻合共同發(fā)布的智慧 AI 課堂解決方案,其中包括智能交互黑板等一系列交互軟硬件設(shè)備,它們互相協(xié)作,構(gòu)成智慧教室。英特爾先進的AI技術(shù),可實現(xiàn)人臉...
很好地提醒了我,為什么我愿意跟如此美麗可愛的大腦一起工作。因為真正的大腦非因為真正的大腦非常不可愛,長得也難看。 但是,過去一個月,我一直生活在充斥著...
研究人員們提出了PBA的方法來獲取更為有效的數(shù)據(jù)增強策略
數(shù)據(jù)增強策略通常包括剪切、填充、翻轉(zhuǎn)和旋轉(zhuǎn)等,但這些基本策略對于深度網(wǎng)絡(luò)的訓練還是太簡單,在對于數(shù)據(jù)增強策略和種類的研究相較于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究還是太少了。
2019-08-02 標簽:控制器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 5630 0
今年3月英偉達的新科技GauGAN在GTC 2019上一經(jīng)推出,獲得無數(shù)手殘黨點贊。GauGAN的拼寫與印象派大師高更(Gauguin)僅兩字之差,而前...
這些方法在近年來取得了令人矚目的效果,在通用物體重建和類似人臉的特殊物體重建上都取得了不錯的結(jié)果。接下來我們將從重建問題的流程,三維表示,基于不同表示的...
細粒度圖像分析任務(wù)在發(fā)展過程中面臨著獨特的挑戰(zhàn)
細粒度圖像分析所面臨的任務(wù)是分析和處理某個類別目標下的一系列子類別的問題,例如狗的類別下包含了各種不同外形、顏色、身材的狗。這一任務(wù)最大的挑戰(zhàn)在于子類間...
基于深度學習的推薦算法大部分都存在不同程度的數(shù)據(jù)集缺失和源碼缺失
不同工作采用的數(shù)據(jù)集,驗證方法,性能指標,數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟都不同,這使得性能對比很困難,無法確定哪個工作在相同的應(yīng)用環(huán)境中表現(xiàn)最好。而且很多工作不開源數(shù)據(jù)...
2019-08-02 標簽:數(shù)據(jù)集深度學習自然語言處理 3901 0
Okay,當我們了解了ERNIE模型的大體框架及原理之后,接下來就可以深入理解一下具體的實現(xiàn)啦。ERNIE是基于百度自己的深度學習框架飛槳(Paddle...
關(guān)于人工智能、機器學習、深度學習的相關(guān)介紹分析
許多交通應(yīng)用依賴于具有多個相機的系統(tǒng)。通過 FLIR機器視覺相機,系統(tǒng)設(shè)計人員可以靈活地通過GPIO或軟件準確觸發(fā)多個相機。IEEE 1588 精確時間...
速度使Caffe完美的用于研究實驗和工業(yè)開發(fā)。使用一個NVIDIA K40 GPU Caffe每天可以處理超過60M的圖像。推理過程為1ms/一幅圖像,...
神經(jīng)模態(tài)芯片發(fā)展的方向 神經(jīng)模態(tài)芯片技術(shù)解析
Intel發(fā)布了基于其神經(jīng)模態(tài)(neuromorphic)計算芯片Loihi的加速卡Pohoiki Beach,該加速卡包含了64塊Loihi芯片,共含...
2020-09-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學習 851 0
基于狀態(tài)的系統(tǒng)監(jiān)測(CbM)方法及系統(tǒng)設(shè)計
本文探討了引導開發(fā)OtoSense的原則,以及在設(shè)計OtoSense期間,人類聽覺所發(fā)揮的作用。然后,本文討論了聲音或振動特性的是如何被設(shè)計出來的、如何...
僅僅一年時間,PyTorch在學術(shù)圈中地位飆升,論文提及數(shù)量猛增194%,從第2018年第4位升至2019年第2位!而Keras則排名第三。Caffe不...
2019-07-28 標簽:數(shù)據(jù)庫深度學習TensorFlow 3780 0
自從人工智能進入機器的深度學習時代,原有MCU的硬件加速已無法滿足高速海量數(shù)值計算要求,以及大數(shù)據(jù)的云間交互要求。隨著嵌入式處理器的功能不斷外延,已從量...
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