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      標(biāo)簽　>　深度學(xué)習(xí)

      深度學(xué)習(xí)

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      文章：4682個(gè) 瀏覽：121356次 帖子：164個(gè)

      深度學(xué)習(xí)技術(shù)

      機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工作步驟模板

      機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的工作步驟模板

      當(dāng)然，這僅僅只是假設(shè)，直到你有一個(gè)確切的模型，這些假設(shè)才能被驗(yàn)證或者被否定。并非所有問(wèn)題都能解決。只是因?yàn)槟銉H僅收集了一些輸入X和目標(biāo)Y，這并不意味著X...

      2019-05-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1235 0

      在不使用任何額外數(shù)據(jù)的情況下，COCO數(shù)據(jù)集上物體檢測(cè)結(jié)果為50.9 AP的方法

      在不使用任何額外數(shù)據(jù)的情況下，COCO數(shù)據(jù)集上物體檢測(cè)結(jié)果為50.9 AP的方法

      實(shí)驗(yàn)中，我們發(fā)現(xiàn)當(dāng)只使用 COCO 數(shù)據(jù)集時(shí)，從頭開(kāi)始訓(xùn)練的模型性能是能夠匹配預(yù)訓(xùn)練模型的性能。我們?cè)?COCO train2017 上訓(xùn)練模型，并在 ...

      2018-11-24 標(biāo)簽：Google計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 8458 0

      何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”：ImageNet預(yù)訓(xùn)練并非必須

      ImageNet預(yù)訓(xùn)練方式加快了收斂速度，特別是在訓(xùn)練早期，但隨機(jī)初始化訓(xùn)練可以在訓(xùn)練一段時(shí)間后趕上來(lái)。考慮到前者還要進(jìn)行模型的微調(diào)，訓(xùn)練總時(shí)間二者大體...

      2018-11-24 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6693 0

      CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之Le-Net5

      CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之Le-Net5

      .C5層在論文中是個(gè)卷積層，但濾波器大小為 5 x 5，所以其本質(zhì)上也是個(gè)全連接層。如果將5 x 5 x 16 拉成一個(gè)向量，它就是一個(gè)全連接層。其輸入...

      2018-11-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 7739 0

      如何用對(duì)抗樣本修改圖片，誤導(dǎo)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)指鹿為馬

      黑盒攻擊則是在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為黑箱時(shí)，僅通過(guò)模型的輸入和輸出，逆推生成對(duì)抗樣本。下圖左圖為白盒攻擊（自攻自受），右圖為黑盒攻擊（用他山之石攻此山之玉）。

      2018-11-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 5374 0

      Zerotech Dobby AI無(wú)人機(jī)與DeePhi的深度學(xué)習(xí)推理技術(shù)介紹

      Zerotech Dobby AI是一款口袋大小的無(wú)人機(jī)，它使用深度學(xué)習(xí)來(lái)檢測(cè)由Xilinx Zynq SoC器件驅(qū)動(dòng)的人體手勢(shì)。 該演示還將展示De...

      2018-11-26 標(biāo)簽：賽靈思ai無(wú)人機(jī) 2323 0

      基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC的DeePhi深度學(xué)習(xí)平臺(tái)介紹

      DeePhi Tech是面向無(wú)人機(jī)，機(jī)器人，監(jiān)控?cái)z像機(jī)和數(shù)據(jù)中心應(yīng)用的FPGA深度學(xué)習(xí)平臺(tái)提供商.DeePhi平臺(tái)基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC，...

      2018-11-28 標(biāo)簽：fpga賽靈思soc 2935 0

      Xilinx FPGA如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)圖像分類加速機(jī)器學(xué)習(xí)

      了解Xilinx FPGA如何通過(guò)深度學(xué)習(xí)圖像分類示例來(lái)加速重要數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載機(jī)器學(xué)習(xí)。該演示可通過(guò)Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型加速圖像（從ImageN...

      2018-11-28 標(biāo)簽：賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3835 0

      深度學(xué)習(xí)處理器系統(tǒng)的設(shè)計(jì)實(shí)例介紹

      2010年1月9日，Deephi的Yi Shan在法蘭克福的2018年XDF的Edge Track中提供了一個(gè)用例演示.Yi Shan討論了深度學(xué)習(xí)的成...

      2018-11-21 標(biāo)簽：處理器賽靈思深度學(xué)習(xí) 2591 0

      基于深度學(xué)習(xí)的放療靶區(qū)自動(dòng)勾畫(huà)

      騰訊醫(yī)療AI實(shí)驗(yàn)室和加州大學(xué)的聯(lián)合研究成果，首刊于《Medical Physics》，這是是美國(guó)醫(yī)學(xué)物理學(xué)家學(xué)會(huì)（The American Associ...

      2018-11-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 8615 0

      一些在文本數(shù)據(jù)量不夠大的時(shí)候可用的一些實(shí)用方法

      一些在文本數(shù)據(jù)量不夠大的時(shí)候可用的一些實(shí)用方法

      在這篇文章中，我將展示一些由我自己開(kāi)發(fā)或是我在文章、博客、論壇、Kaggle和其他一些地方發(fā)現(xiàn)的方法，看看它們是如何在沒(méi)有大數(shù)據(jù)的情況下讓深度學(xué)習(xí)更好地...

      2018-11-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 6800 0

      如何選擇高效的深度學(xué)習(xí)硬件？剖析GPU、FPGA、ASIC和DSP

      第一個(gè)問(wèn)題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎，而當(dāng)它在執(zhí)行 3x3 卷積時(shí)，只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點(diǎn)后來(lái)是通...

      2018-11-19 標(biāo)簽：FPGACPU深度學(xué)習(xí) 5254 0

      文本數(shù)據(jù)量不夠大的時(shí)候可用的一些實(shí)用方法，從而賦予小數(shù)據(jù)集以價(jià)值

      Dropout是另一種較新的正則化方法。它具體的做法是在訓(xùn)練期間，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的每個(gè)節(jié)點(diǎn)（神經(jīng)元）按照P的概率被丟棄（即權(quán)重被設(shè)置為零）。這樣，網(wǎng)絡(luò)就不會(huì)...

      2018-11-19 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5509 0

      基于由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)建立的Gram矩陣的特定結(jié)構(gòu)

      本文的研究證據(jù)建立在先前關(guān)于兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降的研究理念之上。首先，作者分析了預(yù)測(cè)的動(dòng)力學(xué)情況，其收斂性由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引出的Gram矩陣的最小特征值確...

      2018-11-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3016 0

      深度學(xué)習(xí)是如何幫助我們提高噪聲消除的質(zhì)量的

      這種方法聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單，但事實(shí)上失敗的次數(shù)也很多。例如，當(dāng)通話者沒(méi)有說(shuō)話時(shí)，麥克風(fēng)接收到的全是噪音?；蛘哒f(shuō)話者在打電話過(guò)程中會(huì)不斷晃動(dòng)手機(jī)等等，這種情況就...

      2018-11-18 標(biāo)簽：英偉達(dá)深度學(xué)習(xí) 5436 0

      2017年中國(guó)人工智能發(fā)展和研究趨勢(shì)報(bào)告

      2017年中國(guó)人工智能發(fā)展和研究趨勢(shì)報(bào)告

      2018-11-17 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4892 0

      索尼發(fā)布新的方法，在ImageNet數(shù)據(jù)集上224秒內(nèi)成功訓(xùn)練了ResNet-50

      近年來(lái)，許多研究人員提出了多種方案來(lái)解決這兩個(gè)問(wèn)題（見(jiàn)原文參考文獻(xiàn)）。這些工作利用ImageNet/ResNet-50訓(xùn)練來(lái)衡量訓(xùn)練效果。ImageNe...

      2018-11-16 標(biāo)簽：索尼神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 9843 0

      基于D-AlexNet和多特征映射的交通場(chǎng)景語(yǔ)義分割方法

      基于視覺(jué)的交通場(chǎng)景語(yǔ)義分割在智能車(chē)輛中起著重要作用。

      2018-11-16 標(biāo)簽：GPU深度學(xué)習(xí) 4886 0

      值得研究的四大機(jī)器學(xué)習(xí)策略分析

      機(jī)器學(xué)習(xí)有四種廣受認(rèn)可的形式：監(jiān)督式、無(wú)監(jiān)督式、半監(jiān)督式和強(qiáng)化式。在研究文獻(xiàn)中，這些形式得到了深入的探討。它們也被納入了大多數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的入門(mén)課程。下...

      2018-11-14 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1691 0

      谷歌大腦提出了一種簡(jiǎn)單的方法，用于將概率編程嵌入到深度學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)

      要在程序中指定隨機(jī)選擇，我們使用了Edward的RandomVariables。RandomVariables提供了log_prob和sample等方法...

      2018-11-14 標(biāo)簽：編碼器生態(tài)系統(tǒng)深度學(xué)習(xí) 3268 0

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      • 工業(yè)4.0
        工業(yè)4.0
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        工業(yè)4.0是由德國(guó)政府《德國(guó)2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來(lái)項(xiàng)目之一。該項(xiàng)目由德國(guó)聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟(jì)技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計(jì)達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價(jià)值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
      • 英偉達(dá)
        英偉達(dá)
        +關(guān)注
        Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國(guó)加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個(gè)國(guó)家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實(shí)現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國(guó)加利福尼亞州圣克拉拉市。
      • BeagleBone
        BeagleBone
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      • mbed
        mbed
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      • 無(wú)人機(jī)技術(shù)
        無(wú)人機(jī)技術(shù)
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        以無(wú)人駕駛來(lái)說(shuō)，城市中將建造一個(gè)巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機(jī)就能隨時(shí)呼叫無(wú)人駕駛汽車(chē)服務(wù)；交警能精準(zhǔn)判斷每一輛汽車(chē)去向，更有效地管理交通……
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        OpenWrt 可以被描述為一個(gè)嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對(duì)比一個(gè)單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個(gè)完全可寫(xiě)的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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        ARM架構(gòu)過(guò)去稱作進(jìn)階精簡(jiǎn)指令集機(jī)器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個(gè)32位精簡(jiǎn)指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計(jì)。
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        Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強(qiáng)大，身材特別小巧的開(kāi)發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機(jī)處理能力，幫您實(shí)現(xiàn)對(duì)各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實(shí)現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍(lán)牙、多媒體、3D游戲等各項(xiàng)功能。
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        　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問(wèn)網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計(jì)算機(jī)一樣。
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        MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時(shí)稱作分頁(yè)內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問(wèn)請(qǐng)求的計(jì)算機(jī)硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲(chǔ)體切換。
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        OMAPL138
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        OMAP-L138是美國(guó)德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器 ，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點(diǎn)數(shù)字信號(hào)處理器 （DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開(kāi)發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計(jì)對(duì)高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長(zhǎng)電池使用壽命的需求。
      • 中國(guó)硬件創(chuàng)新大賽
        中國(guó)硬件創(chuàng)新大賽
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