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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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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) 4867 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(wèn)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(lè)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) 6803 0
如何建立起強(qiáng)大的視覺(jué)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) 7881 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) 2861 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(lè)數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)及訓(xùn)練寫出音樂(lè)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(lè)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(méi)有任何...
2018-08-15 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 3802 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) 3800 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) 5411 0
輕松開啟生物醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí)的探索之旅
長(zhǎng)期以來(lái),計(jì)算機(jī)視覺(jué)方法一直用于自動(dòng)分析生物醫(yī)學(xué)影像。近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn),許多其他機(jī)器學(xué)習(xí)方法被取代,因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)免去了創(chuàng)建手工工程特征的必要,...
2018-08-14 標(biāo)簽:醫(yī)學(xué)影像計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 5586 0
【連載】深度學(xué)習(xí)筆記4:深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的正則化
今天要寫的是關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的一項(xiàng)關(guān)鍵技術(shù):正則化。相信在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域摸爬滾打多年的你一定知道正則化是防止模型過(guò)擬合的核心技術(shù)之一,關(guān)于欠擬合和...
2018-08-14 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3368 0
為此,我們提出一種領(lǐng)域特定語(yǔ)言(domain specific language),以將這些數(shù)學(xué)公式描述為原始函數(shù)列表,并使用一種基于進(jìn)化(evolut...
2018-08-14 標(biāo)簽:谷歌人工智能深度學(xué)習(xí) 3857 0
如何解決數(shù)據(jù)稀疏而對(duì)深度學(xué)習(xí)的影響問(wèn)題?詳細(xì)方法概述
深度學(xué)習(xí),有太多令人驚嘆的能力!從12年的圖像識(shí)別開始,深度學(xué)習(xí)的一個(gè)個(gè)突破,讓人們一次又一次的刷新對(duì)它的認(rèn)知。然而,應(yīng)用深度學(xué)習(xí),一直有一個(gè)巨大的前提...
2018-08-12 標(biāo)簽:圖像識(shí)別GAN深度學(xué)習(xí) 2.0萬(wàn) 0
基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)來(lái)實(shí)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(yùn)作方式。我們?cè)谟^看即時(shí)影像時(shí),如果發(fā)現(xiàn)異常就采會(huì)取行動(dòng)。因此我們的技術(shù)也應(yīng)該通過(guò)仔細(xì)閱讀視頻的每一幀...
2018-08-11 標(biāo)簽:監(jiān)控系統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 8072 0
世界各地的AI實(shí)驗(yàn)室已經(jīng)開發(fā)出了各種各樣的“手”,推進(jìn)著我們對(duì)于機(jī)器人的想象
如果你想要機(jī)器人抓取更多的物體,甚至是從未見(jiàn)過(guò)物體那要怎么辦呢?AutoLab的科學(xué)家們?cè)谶^(guò)去幾年一直致力于這方面的研究,并開發(fā)出了一款稱為Dex-Ne...
2018-08-10 標(biāo)簽:機(jī)器人機(jī)械手深度學(xué)習(xí) 3488 0
可以看到,交叉網(wǎng)絡(luò)的特殊結(jié)構(gòu)使交叉特征的程度隨著層深度的增加而增大。多項(xiàng)式的最高程度(就輸入X0而言)為L(zhǎng)層交叉網(wǎng)絡(luò)L + 1。如果用Lc表示交叉層數(shù),...
2018-08-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交叉網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4294 0
研揚(yáng)和Intel聯(lián)手,將AI應(yīng)用于工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)邊緣設(shè)備
在這樣的背景下,今年研揚(yáng)發(fā)表了UP AI Core模塊,是研揚(yáng)科技為UP Squared Board特意定制設(shè)計(jì)的邊緣計(jì)算處理卡。UP AI Core模...
2018-08-06 標(biāo)簽:人工智能工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)深度學(xué)習(xí) 3187 0
Perceptive Automata正在讓自動(dòng)駕駛汽車實(shí)現(xiàn)像人類一樣的推理和判斷
聽起來(lái)很心動(dòng),但是開發(fā)自動(dòng)駕駛汽車的公司是否真的會(huì)將此功能外包給第三方做,而不是在內(nèi)部開發(fā)這種功能。安東尼告訴我們,制造自動(dòng)駕駛汽車的公司有很多東西在他...
2018-08-06 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 2795 0
你知道機(jī)器深度學(xué)習(xí) 那你知道全新的進(jìn)化算法嗎
基于目前人類在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法和機(jī)器深度學(xué)習(xí)取得的成就,很容易讓人產(chǎn)生計(jì)算機(jī)科學(xué)只包含這兩部分的錯(cuò)覺(jué)。一種全新的算法甚至比深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有更明顯的優(yōu)勢(shì):...
2018-08-06 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 3269 0
學(xué)會(huì)使用頂級(jí)算法的秘訣是什么?如何找到合適的學(xué)習(xí)率?
學(xué)習(xí)率是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的一個(gè)超參數(shù),但直到最近,許多人才發(fā)現(xiàn)以前設(shè)置學(xué)習(xí)率的方式非常不當(dāng)。去年,Leslie N. Smith在arXiv上提交了一...
2018-08-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 5534 0
從圖像數(shù)據(jù)角度為人臉識(shí)別準(zhǔn)確率的提高提出的建議
所以,本文的首要目標(biāo)是探究標(biāo)簽噪聲的來(lái)源,以及在深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,這些噪聲會(huì)給人臉識(shí)別造成何種后果。我們主要考慮的問(wèn)題有:想要達(dá)到清理數(shù)據(jù)的目的,需要...
2018-08-05 標(biāo)簽:人工智能人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí) 9775 0
基于CNN的方法在代表性的公共數(shù)據(jù)集上的性能優(yōu)于其他方法
最近深度學(xué)習(xí)技術(shù)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展為理解位置識(shí)別問(wèn)題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示,從CNNs中提取的特征經(jīng)過(guò)充分有效的訓(xùn)練,在分類...
2018-08-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 1.0萬(wàn) 0
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