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cnn技術(shù)

深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練頗具挑戰(zhàn)性，這也是近來(lái)很多深度網(wǎng)絡(luò)研究的主題。深度 CNN 為復(fù)雜任務(wù)提供了高效的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)。但是，更深的網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)遭遇性能下降或梯度消失...

2019-01-28 標(biāo)簽：濾波器可視化 cnn 6586 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層、池化層與全連接層

在深度學(xué)習(xí)中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）是一種特別適用于處理圖像數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。它通過(guò)卷積層...

2024-07-11 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí)cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6542 0

如何使用TensorFlow2.0構(gòu)建和部署端到端的圖像分類器

從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片，我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小，并且將所有像素值都進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化...

2019-05-31 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集 cnn tensorflow 6389 0

從技術(shù)角度來(lái)深度剖析人臉識(shí)別技術(shù)

本文中筆者試圖用通俗的語(yǔ)言探討人臉識(shí)別技術(shù)，首先概述人臉識(shí)別技術(shù)，接著探討深度學(xué)習(xí)有效的原因以及梯度下降為什么可以訓(xùn)練出合適的權(quán)重參數(shù)，最后描述基于CN...

2018-01-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人臉識(shí)別深度學(xué)習(xí) 6105 0

如何使用numpy搭建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳細(xì)方法和程序概述

內(nèi)容將繼續(xù)秉承之前 DNN 的學(xué)習(xí)路線，在利用Tensorflow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，先嘗試?yán)胣umpy手動(dòng)搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以期對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積機(jī)...

2018-10-20 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 6090 0

深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)理論，深度學(xué)習(xí)為何work又為何不work？

深度學(xué)習(xí)的泛化能力為什么那么好？大家知道深度學(xué)習(xí)理論的第一個(gè)謎團(tuán)就是一個(gè)大的網(wǎng)絡(luò)動(dòng)輒百萬(wàn)參數(shù)，而能夠泛化的如此之好, 這是非常不符合貝卡母剃刀原理的（...

2019-02-15 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)cnn 5900 0

自動(dòng)駕駛技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案

高級(jí)輔助駕駛系統(tǒng) ( ADAS ) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對(duì)道路安全及出行體驗(yàn)的更高要求。諸如車道偏離警告、自動(dòng)剎車及泊車輔助等系統(tǒng)廣泛應(yīng)用于...

2017-12-19 標(biāo)簽：fpga cpu 自動(dòng)駕駛 5853 0

主要從人臉檢測(cè)方面來(lái)講解目標(biāo)檢測(cè)算法

本文將主要從人臉檢測(cè)方面來(lái)講解目標(biāo)檢測(cè)。

2019-07-08 標(biāo)簽：人臉檢測(cè)cnn 5836 0

基于光譜圖利用CNN進(jìn)行音頻處理效果不佳的原因

為了克服這一挑戰(zhàn)，在神經(jīng)音頻處理上得到更好的結(jié)果，我們也許需要考慮下為什么基于CNN的風(fēng)格遷移在光譜上的表現(xiàn)不佳。這些技術(shù)基本上是通過(guò)應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)來(lái)進(jìn)行...

2018-11-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 CNN 5468 0

人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容，人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點(diǎn)探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）算法。前言：人...

2018-06-18 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 5181 0

DNN CNN和RNN有什么區(qū)別

包含有輸入層、輸出層和一個(gè)隱藏層。輸入的特征向量通過(guò)隱藏層變換到達(dá)輸出層，由輸出層得到分類結(jié)果。

2020-03-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 5132 0

如何快速簡(jiǎn)單地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

對(duì)深度線性網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的非線性動(dòng)力學(xué)的精確解進(jìn)行理論分析后發(fā)現(xiàn)，滿足了動(dòng)態(tài)等距的權(quán)重初始化能夠大大提高學(xué)習(xí)速度。對(duì)于這樣的線性網(wǎng)絡(luò)，正交權(quán)重初始化實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)...

2018-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 5084 0

深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)從R-CNN到R-CNN的算法和技術(shù)資料介紹

object detection我的理解，就是在給定的圖片中精確找到物體所在位置，并標(biāo)注出物體的類別。object detection要解決的問(wèn)題就是物...

2018-08-26 標(biāo)簽：目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)CNN 5057 0

袁進(jìn)輝：分享了深度學(xué)習(xí)框架方面的技術(shù)進(jìn)展

1月17日，院友袁進(jìn)輝博士回到微軟亞洲研究院做了題為《打造最強(qiáng)深度學(xué)習(xí)引擎》的報(bào)告，分享了深度學(xué)習(xí)框架方面的技術(shù)進(jìn)展。

2018-01-25 標(biāo)簽：硬件深度學(xué)習(xí)cnn 4835 0

一種具有基于CNN的閉環(huán)反饋的用于自動(dòng)駕駛車輛的端到端轉(zhuǎn)向控制器

NN由10層組成，包括5個(gè)卷積層，3個(gè)歸一化層和2個(gè)完全連接的層，如圖1所示。如表I所示，前三個(gè)卷積層各有一個(gè)5×5內(nèi)核和一個(gè)2×2跨距，接下來(lái)的兩個(gè)卷...

2018-08-14 標(biāo)簽：控制器自動(dòng)駕駛 CNN 4805 0

一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP—AIScale

隨著人工智能（AI）的不斷發(fā)展，它已經(jīng)從早期的人工特征工程進(jìn)化到現(xiàn)在可以從海量數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，機(jī)器視覺(jué)、語(yǔ)音識(shí)別以及自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域都取得了重大突破。CN...

2018-07-10 標(biāo)簽：fpga xilinx cnn 4763 0

實(shí)戰(zhàn)：CNN+BLSTM+CTC的驗(yàn)證碼識(shí)別從訓(xùn)練到部署

如果希望使用上面對(duì)應(yīng)之外的搭配的CUDA和cuDNN，可以自行編譯TensorFlow，或者去Github上搜索TensorFlow Wheel找到第三...

2019-05-01 標(biāo)簽：代碼機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 4697 0

用Intel Analytics Zoo/BigDL為客服平臺(tái)添加AI的實(shí)踐（一）

本系列博客主要分享了微軟 Azure 的團(tuán)隊(duì)使用 Intel Analytics Zoo 在 Azure 的平臺(tái)上為客戶支持服務(wù)平臺(tái)添加 AI 模塊的一...

2018-10-17 標(biāo)簽：AI Service cnn 4694 0

一篇文章搞定CNN轉(zhuǎn)置卷積

在CNN中，轉(zhuǎn)置卷積是一種上采樣(up-sampling)的方法。如果你對(duì)轉(zhuǎn)置卷積感到困惑，那么就來(lái)讀讀這篇文章吧。

2020-01-31 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn 4684 0

一種基于CNN的通用框架來(lái)區(qū)別自然圖像NIs與計(jì)算機(jī)生成圖像CG之間的差異

我們使用的實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)包括 Columbia Photo-graphic 與 PRCG 數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)由三組圖像組成：(1) 從40個(gè) 3D 圖形網(wǎng)站中獲取...

2018-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像 CNN 4638 0

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準(zhǔn)確的翻譯應(yīng)該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡(jiǎn)要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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STM32F103C8T6是一款集成電路，芯體尺寸為32位，程序存儲(chǔ)器容量是64KB，需要電壓2V~3.6V，工作溫度為-40°C ~ 85°C。
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硬件工程師Hardware Engineer職位要求熟悉計(jì)算機(jī)市場(chǎng)行情；制定計(jì)算機(jī)組裝計(jì)劃；能夠選購(gòu)組裝需要的硬件設(shè)備，并能合理配置、安裝計(jì)算機(jī)和外圍設(shè)備；安裝和配置計(jì)算機(jī)軟件系統(tǒng)；保養(yǎng)硬件和外圍設(shè)備；清晰描述出現(xiàn)的計(jì)算機(jī)軟硬件故障。
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Wi-Fi模塊又名串口Wi-Fi模塊，屬于物聯(lián)網(wǎng)傳輸層，功能是將串口或TTL電平轉(zhuǎn)為符合Wi-Fi無(wú)線網(wǎng)絡(luò)通信標(biāo)準(zhǔn)的嵌入式模塊，內(nèi)置無(wú)線網(wǎng)絡(luò)協(xié)議IEEE802.11b.g.n協(xié)議棧以及TCP/IP協(xié)議棧。傳統(tǒng)的硬件設(shè)備嵌入Wi-Fi模塊可以直接利用Wi-Fi聯(lián)入互聯(lián)網(wǎng)，是實(shí)現(xiàn)無(wú)線智能家居、M2M等物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的重要組成部分。
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74LS74是雙D觸發(fā)器。功能多，可作雙穩(wěn)態(tài)、寄存器、移位寄存器、振蕩器、單穩(wěn)態(tài)、分頻計(jì)數(shù)器等功能。本章詳細(xì)介紹了74ls112的功能及原理，74ls74引腳圖及功能表，74ls112的應(yīng)用等內(nèi)容。
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MPU-6000（6050）為全球首例整合性6軸運(yùn)動(dòng)處理組件，相較于多組件方案，免除了組合陀螺儀與加速器時(shí)間軸之差的問(wèn)題，減少了大量的封裝空間。
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Proteus軟件是英國(guó)Lab Center Electronics公司出版的EDA工具軟件（該軟件中國(guó)總代理為廣州風(fēng)標(biāo)電子技術(shù)有限公司）。它不僅具有其它EDA工具軟件的仿真功能，還能仿真單片機(jī)及外圍器件。
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UHD是”超高清“的意思UHD的應(yīng)用在電視機(jī)技術(shù)上最為普遍，目前已有不少?gòu)S商推出了UHD超高清電視。
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做單片機(jī)的工程師相比都堆循跡小車有所認(rèn)識(shí)，它是自動(dòng)引導(dǎo)機(jī)器人系統(tǒng)的基本應(yīng)用，那么今天小編就給大家介紹下自動(dòng)自動(dòng)循跡小車的原理，智能循跡小車的應(yīng)用，智能循跡小車程序，循跡小車用途等知識(shí)吧！
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LM2596是降壓型電源管理單片集成電路的開(kāi)關(guān)電壓調(diào)節(jié)器，能夠輸出3A的驅(qū)動(dòng)電流，同時(shí)具有很好的線性和負(fù)載調(diào)節(jié)特性。固定輸出版本有3.3V、5V、12V，可調(diào)版本可以輸出小于37V的各種電壓。
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光模塊(optical module)由光電子器件、功能電路和光接口等組成，光電子器件包括發(fā)射和接收兩部分。簡(jiǎn)單的說(shuō)，光模塊的作用就是光電轉(zhuǎn)換，發(fā)送端把電信號(hào)轉(zhuǎn)換成光信號(hào)，通過(guò)光纖傳送后，接收端再把光信號(hào)轉(zhuǎn)換成電信號(hào)。
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STM32系列基于專為要求高性能、低成本、低功耗的嵌入式應(yīng)用專門設(shè)計(jì)的ARM Cortex-M3內(nèi)核
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步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器是一種將電脈沖轉(zhuǎn)化為角位移的執(zhí)行機(jī)構(gòu)。當(dāng)步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器接收到一個(gè)脈沖信號(hào)，它就驅(qū)動(dòng)步進(jìn)電機(jī)按設(shè)定的方向轉(zhuǎn)動(dòng)一個(gè)固定的角度（稱為“步距角”），它的旋轉(zhuǎn)是以固定的角度一步一步運(yùn)行的?？梢酝ㄟ^(guò)控制脈沖個(gè)數(shù)來(lái)控制角位移量，從而達(dá)到準(zhǔn)確定位的目的；同時(shí)可以通過(guò)控制脈沖頻率來(lái)控制電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)的速度和加速度，從而達(dá)到調(diào)速和定位的目的。
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Nexperia是大批量生產(chǎn)基本半導(dǎo)體的領(lǐng)先專家，這些半導(dǎo)體是世界上每個(gè)電子設(shè)計(jì)都需要的組件。該公司廣泛的產(chǎn)品組合包括二極管、雙極晶體管、ESD 保護(hù)器件、MOSFET、GaN FET 以及模擬和邏輯IC。
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COMSOL集團(tuán)是全球多物理場(chǎng)建模解決方案的提倡者與領(lǐng)導(dǎo)者。憑借創(chuàng)新的團(tuán)隊(duì)、協(xié)作的文化、前沿的技術(shù)、出色的產(chǎn)品，這家高科技工程軟件公司正飛速發(fā)展，并有望成為行業(yè)領(lǐng)袖。其旗艦產(chǎn)品COMSOL Multiphysics 使工程師和科學(xué)家們可以通過(guò)模擬，賦予設(shè)計(jì)理念以生命。
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加速度傳感器是一種能夠測(cè)量加速度的傳感器。通常由質(zhì)量塊、阻尼器、彈性元件、敏感元件和適調(diào)電路等部分組成。
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服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個(gè)年輕成員，到目前為止尚沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的定義。不同國(guó)家對(duì)服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識(shí)不同。
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四軸飛行器，又稱四旋翼飛行器、四旋翼直升機(jī)，簡(jiǎn)稱四軸、四旋翼。這四軸飛行器（Quadrotor）是一種多旋翼飛行器。四軸飛行器的四個(gè)螺旋槳都是電機(jī)直連的簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu)，十字形的布局允許飛行器通過(guò)改變電機(jī)轉(zhuǎn)速獲得旋轉(zhuǎn)機(jī)身的力，從而調(diào)整自身姿態(tài)。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)在“基本運(yùn)動(dòng)原理”中講述。
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802.11ac與11基站測(cè)試（base station tests）在基站設(shè)備安裝完畢后，對(duì)基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測(cè)量。n的區(qū)別，802.11n無(wú)線網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng)，802.11n怎么安裝。
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TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
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為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞，以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生，加速靜電泄漏，進(jìn)行靜電中和等。
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　　SDK一般指軟件開(kāi)發(fā)工具包，軟件開(kāi)發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開(kāi)發(fā)工具的集合。軟件開(kāi)發(fā)工具廣義上指輔助開(kāi)發(fā)某一類軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
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OBD是英文On-Board Diagnostic的縮寫，中文翻譯為“車載診斷系統(tǒng)”。這個(gè)系統(tǒng)隨時(shí)監(jiān)控發(fā)動(dòng)機(jī)的運(yùn)行狀況和尾氣后處理系統(tǒng)的工作狀態(tài)，一旦發(fā)現(xiàn)有可能引起排放超標(biāo)的情況，會(huì)馬上發(fā)出警示。

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