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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積到底是什么
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種特殊的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),是自動(dòng)駕駛汽車、人臉識(shí)別系統(tǒng)等計(jì)算機(jī)視覺應(yīng)用的基礎(chǔ),其中基本的矩陣乘法運(yùn)算被卷積運(yùn)算取代。
2020-05-05 標(biāo)簽:cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5601 0
還記得《黑鏡》中的殺人蜂嗎?蜜蜂大小、威力巨大。本以為這種微型無人機(jī)離我們很遠(yuǎn),而現(xiàn)在出現(xiàn)了納米級(jí)無人機(jī),僅重27g,CNN提供自主導(dǎo)航。研究人員將其開...
運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)方法比較短文本分類處理過程與結(jié)果差別
目標(biāo) 從頭開始實(shí)踐中文短文本分類,記錄一下實(shí)驗(yàn)流程與遇到的坑運(yùn)用多種機(jī)器學(xué)習(xí)(深度學(xué)習(xí) + 傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí))方法比較短文本分類處理過程與結(jié)果差別 工具 深...
2020-11-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)cnn 5253 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)檢測(cè)臉部關(guān)鍵點(diǎn)的教程之兩個(gè)重要參數(shù):學(xué)習(xí)率,學(xué)習(xí)動(dòng)量
上個(gè)模型令人討厭的地方是光訓(xùn)練就花了一個(gè)小時(shí)的時(shí)間,等結(jié)果并不是一個(gè)令人心情愉快的事情。這一部分,我們將討論將兩個(gè)技巧結(jié)合讓網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的更快! 直覺上的解...
2017-11-16 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)cnn 4697 0
深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),在各種競(jìng)賽基準(zhǔn)上表現(xiàn)出了當(dāng)前最優(yōu)結(jié)果。本綜述將最近的 CNN 架構(gòu)創(chuàng)新分為七個(gè)不同的類別,分別基于空...
2019-01-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4254 0
深度學(xué)習(xí)、CNN越來越火熱,這種熱度能夠持續(xù)多久?
第一個(gè)轉(zhuǎn)機(jī)出現(xiàn)在1974年,Werbos發(fā)現(xiàn)了反向傳播。反向傳播使用了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)操作具有差異性和可投射性的特點(diǎn),當(dāng)網(wǎng)絡(luò)出錯(cuò)時(shí),可以將錯(cuò)誤本身回溯到網(wǎng)絡(luò)的各...
2019-05-01 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)cnn 4206 0
大語(yǔ)言模型背后的Transformer,與CNN和RNN有何不同
? 電子發(fā)燒友網(wǎng)報(bào)道(文/李彎彎)近年來,隨著大語(yǔ)言模型的不斷出圈,Transformer這一概念也走進(jìn)了大眾視野。Transformer是一種非常流行...
2023-12-25 標(biāo)簽:cnnTransformerrnn 4097 0
深度學(xué)習(xí)初學(xué)者了解CNN卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黃金指南
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。這聽起來像是一個(gè)奇怪的生物學(xué)和數(shù)學(xué)的結(jié)合,但是這些網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)成為計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域最具影響力的創(chuàng)新之一。
2018-03-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 4056 0
講真,AI研究發(fā)表和模型開源,真的該制定一個(gè)規(guī)范了
最終,CNN(或者類似的東西)還是會(huì)被其他人發(fā)明出來(實(shí)際上,有些人可以說差不多已經(jīng)做到了)。其實(shí),福島邦彥就跟我說,他80年代末的時(shí)候正在研究一種用B...
2019-02-24 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí)cnn 4046 0
導(dǎo)讀 使用光流 + CNN的方法來預(yù)測(cè)車輛的速度,用PyTorch實(shí)現(xiàn),有代碼。 代碼:https://github.com/SharifElfouly...
2020-11-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)cnn 3955 0
傳奇工程師卡馬克入坑 AI:徒手一周實(shí)現(xiàn)反向傳播和 CNN
約翰 · 卡馬克他在幾乎沒有接觸過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的情況下,僅用了一周時(shí)間,在幾乎是最基礎(chǔ)且受限的編程環(huán)境下,從零開始徒手?jǐn)]碼,實(shí)現(xiàn)了反向傳播和 CNN。
使用TensorFlow 2識(shí)別驗(yàn)證碼過程中踩過的坑
loss 一直沒有變化,accuracy 也很低,不知道出現(xiàn)了什么原因,困擾一兩個(gè)星期,都想要放棄了,太難了。但是我不死心,非要把它搞出來,4 位識(shí)別不...
2020-10-22 標(biāo)簽:cnntensorflow驗(yàn)證碼 3423 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練過程中的SGD的并行化設(shè)計(jì)
前段時(shí)間一直在關(guān)注 CNN 的實(shí)現(xiàn),查看了 caffe 的代碼以及 convnet2 的代碼。目前對(duì)單機(jī)多卡的內(nèi)容比較感興趣,因此特別關(guān)注 convne...
2017-11-16 標(biāo)簽:cnn 3366 0
2018版的“針對(duì)編程者的深度學(xué)習(xí)課程大致介紹
在這節(jié)課中,我們關(guān)注的重點(diǎn)從單一物體轉(zhuǎn)向了多個(gè)物體檢測(cè)。結(jié)果表明這種改變讓問題的難度增加。事實(shí)上,大多學(xué)生覺得這是整個(gè)課程中最具挑戰(zhàn)性的部分。并不是因?yàn)?..
2018-07-02 標(biāo)簽:圖像分割深度學(xué)習(xí)CNN 3355 0
迅速了解目標(biāo)檢測(cè)的基本方法并嘗試?yán)斫饷總€(gè)模型的技術(shù)細(xì)節(jié)
本文將討論目標(biāo)檢測(cè)的基本方法(窮盡搜索、R-CNN、Fast R-CNN和Faster R-CNN),并嘗試?yán)斫饷總€(gè)模型的技術(shù)細(xì)節(jié)。為了讓經(jīng)驗(yàn)水平各不相...
2021-08-26 標(biāo)簽:嵌入式系統(tǒng)分類器cnn 3099 0
深度學(xué)習(xí)一直都是被幾大經(jīng)典模型給統(tǒng)治著,如CNN、RNN等等,它們無論再CV還是NLP領(lǐng)域都取得了優(yōu)異的效果,那這個(gè)GCN是怎么跑出來的?是因?yàn)槲覀儼l(fā)現(xiàn)...
2020-04-17 標(biāo)簽:圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)cnn 3031 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特點(diǎn) cnn卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional neural network,CNN)是一種...
2023-08-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn自然語(yǔ)言處理 2983 0
一種可以編碼局部信息的結(jié)構(gòu)T2T module,并證明了T2T的有效性
證明了通過精心設(shè)計(jì)的Transformer-based的網(wǎng)絡(luò)(T2T module and efficient backbone),是可以打敗CNN-b...
2021-03-11 標(biāo)簽:可視化深度學(xué)習(xí)cnn 2869 0
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