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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>深度學(xué)習(xí)的成長(zhǎng)史和背后算法細(xì)節(jié)

深度學(xué)習(xí)的成長(zhǎng)史和背后算法細(xì)節(jié)

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目前主流的深度學(xué)習(xí)算法模型和應(yīng)用案例

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理解,但是在其高冷的背后,卻有深遠(yuǎn)的應(yīng)用場(chǎng)景和未來(lái)。深度學(xué)習(xí)是實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的一種方式或一條路徑。其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它模仿人腦的機(jī)制來(lái)解釋數(shù)據(jù)。比如其按特定的物理距離連接
2018-07-04 16:07:53

深度學(xué)習(xí)存在哪些問(wèn)題?

深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些?深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些?深度學(xué)習(xí)存在哪些問(wèn)題?
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深度學(xué)習(xí)技術(shù)的開發(fā)與應(yīng)用

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labview深度學(xué)習(xí)PCB插件光學(xué)檢測(cè)

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2021-07-13 15:27:47

labview實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí),還在用python?

算法。其編程特點(diǎn)是上手快,開發(fā)效率高,兼容性強(qiáng),能快速調(diào)用c++,c#等平臺(tái)的dll類庫(kù)。如何將labview與深度學(xué)習(xí)結(jié)合起來(lái),來(lái)解決視覺(jué)行業(yè)越來(lái)越復(fù)雜的應(yīng)用場(chǎng)景所遇到的困難。下面以開關(guān)面板為例講解
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【瑞芯微RK1808計(jì)算棒試用申請(qǐng)】基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法

項(xiàng)目名稱:基于深度學(xué)習(xí)的跟蹤算法試用計(jì)劃:1.算法包含基于人頭檢測(cè)的檢測(cè)器,及一個(gè)基于相關(guān)濾波的跟蹤器。整個(gè)跟蹤算法使用檢測(cè)器間接修正跟蹤器,最終實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的跟蹤到人頭。2.第一步
2019-09-18 19:28:28

【詳解】FPGA:深度學(xué)習(xí)的未來(lái)?

計(jì)算的研究者,二是希望為現(xiàn)實(shí)世界中的新應(yīng)用來(lái)部署這些模型的應(yīng)用科學(xué)家。然而,他們都面臨著一個(gè)限制條件,即硬件加速能力仍需加強(qiáng),才可能滿足擴(kuò)大現(xiàn)有數(shù)據(jù)和算法規(guī)模的需求。對(duì)于深度學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō),目前硬件加速
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三星電子行業(yè)巨頭成長(zhǎng)史

2017年,短短的四個(gè)來(lái)月,股價(jià)又上漲了25%。 學(xué)習(xí)三星,中國(guó)芯片任重而道遠(yuǎn) 目前,全球芯片生產(chǎn)商主要集中在美國(guó)、日本、韓國(guó)和中國(guó)的***地區(qū)。 相比之下,中國(guó)內(nèi)地雖然是全球最大的電子消費(fèi)市場(chǎng),每年
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為什么說(shuō)FPGA是機(jī)器深度學(xué)習(xí)的未來(lái)?

都出現(xiàn)了重大突破。深度學(xué)習(xí)是這些領(lǐng)域中所最常使用的技術(shù),也被業(yè)界大為關(guān)注。然而,深度學(xué)習(xí)模型需要極為大量的數(shù)據(jù)和計(jì)算能力,只有更好的硬件加速條件,才能滿足現(xiàn)有數(shù)據(jù)和模型規(guī)模繼續(xù)擴(kuò)大的需求。   FPGA
2019-10-10 06:45:41

了解AI人工智能背后的科學(xué)?

√情緒分析例如,自駕駕駛汽車需要計(jì)算機(jī)具有視覺(jué)感知能力,另外像Siri這樣的應(yīng)用程序需要具有語(yǔ)音識(shí)別能力。AI背后的大腦包括機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理等建模技術(shù)。 那我們從機(jī)器學(xué)習(xí)開始學(xué)習(xí)吧!機(jī)器
2017-09-25 10:03:05

什么是深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)是什么意思
2020-11-11 06:58:03

什么是深度學(xué)習(xí)?使用FPGA進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的好處?

什么是深度學(xué)習(xí)為了解釋深度學(xué)習(xí),有必要了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種模擬人腦的神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算模型。作為具體示例,讓我們考慮一個(gè)輸入圖像并識(shí)別圖像中對(duì)象類別的示例。這個(gè)例子對(duì)應(yīng)機(jī)器學(xué)習(xí)中的分類
2023-02-17 16:56:59

使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價(jià)格預(yù)測(cè)

本文使用keras搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)基于深度學(xué)習(xí)算法的股票價(jià)格預(yù)測(cè)。本文使用的數(shù)據(jù)來(lái)源為tushare,一個(gè)免費(fèi)開源接口;且只取開票價(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)。import numpy as npimport
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RT-UFL 項(xiàng)目開發(fā)過(guò)程所有疑難點(diǎn)及其解決方法,和大家分享下載算法設(shè)計(jì)背后的奧秘。  本篇是開發(fā)筆記第一篇,咱們重點(diǎn)聊聊這個(gè)項(xiàng)目...
2021-12-21 07:19:54

基于深度學(xué)習(xí)的監(jiān)督圖像分類算法研究,MATLAB制作的。求助:程序代碼修改補(bǔ)充,有償

關(guān)鍵詞:圖像檢索;深度學(xué)習(xí);哈希算法;
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發(fā)揮到最高點(diǎn)。現(xiàn)招深度學(xué)習(xí)算法兼職 相關(guān)專業(yè)講師短周期的培訓(xùn),可周末,如您想掙點(diǎn)外塊,積累資源,充實(shí)生活,請(qǐng)聯(lián)系我。要求有二年以上實(shí)際項(xiàng)目經(jīng)歷,熟練使用Caffe,Theano者優(yōu)先,表達(dá)能力較好
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深度學(xué)習(xí)在圖像超清化的應(yīng)用

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如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)

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國(guó)內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的深度學(xué)習(xí)算法背景及算法分析

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如何提取文本實(shí)體?深度學(xué)習(xí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先傳統(tǒng)算法

文本實(shí)體提取是自然語(yǔ)言處理(NLP)的主要任務(wù)之一。隨著近期深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域快速發(fā)展,我們可以將這些算法應(yīng)用到 NLP 任務(wù)中,并得到準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的結(jié)果。我嘗試過(guò)分別使用深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法來(lái)提取文章信息,結(jié)果非常驚人:深度學(xué)習(xí)的準(zhǔn)確率達(dá)到了 85%,遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先于傳統(tǒng)算法的 65%。
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山世光談深度學(xué)習(xí)生產(chǎn)線、以及中科視拓深度學(xué)習(xí)算法平臺(tái)SeeTaaS

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搞明白,同時(shí)也為了讓比特幣背后的技術(shù)細(xì)節(jié)顯得直觀, 我們將從你會(huì)如何發(fā)明自的比特幣的過(guò)程中一步一步地闡明.
2018-02-03 10:47:407100

一位軟件工程師的成長(zhǎng)史

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簡(jiǎn)要介紹了用于深度學(xué)習(xí)的線性代數(shù)基本概念,以及在Python中如何表達(dá)這些概念和相應(yīng)的運(yùn)算。
2018-06-01 11:38:528001

科普一下:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別和關(guān)系

深度學(xué)習(xí)屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子域,其相關(guān)算法受到大腦結(jié)構(gòu)與功能(即人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的啟發(fā)。深度學(xué)習(xí)如今的全部?jī)r(jià)值皆通過(guò)監(jiān)督式學(xué)習(xí)或經(jīng)過(guò)標(biāo)記的數(shù)據(jù)及算法實(shí)現(xiàn)。深度學(xué)習(xí)中的每種算法皆經(jīng)過(guò)相同的學(xué)習(xí)過(guò)程。深度學(xué)習(xí)包含輸入內(nèi)容的非近線變換層級(jí)結(jié)構(gòu),可用于創(chuàng)建統(tǒng)計(jì)模型并輸出對(duì)應(yīng)結(jié)果。
2018-06-23 12:25:0080107

你知道機(jī)器深度學(xué)習(xí) 那你知道全新的進(jìn)化算法

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):這種算法是基于創(chuàng)造人類大腦的方式——進(jìn)化來(lái)進(jìn)行的。
2018-08-06 08:27:112985

5分鐘內(nèi)看懂機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

學(xué)習(xí)的比較外,我們還將研究他們未來(lái)的趨勢(shì)和走向。 深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介 一、什么是機(jī)器學(xué)習(xí)? 通常,為了實(shí)現(xiàn)人工智能,我們使用機(jī)器學(xué)習(xí)。我們有幾種算法用于機(jī)器學(xué)習(xí)。例如: Find-S算法 決策樹算法(Decision trees) 隨機(jī)森林算法(Random forests) 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 通常
2018-09-13 17:19:01392

預(yù)計(jì)2023年深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)價(jià)值超181億美元,復(fù)合成長(zhǎng)率或達(dá)最高水平

據(jù)表示。MarketsandMarkets預(yù)計(jì)2018年深度學(xué)習(xí)市場(chǎng)價(jià)值31.8億美元,到2023年可能達(dá)到181.6億美元,2018年至2023年之間的年復(fù)合成長(zhǎng)率為41.7%。
2018-10-02 17:49:002267

基于深度學(xué)習(xí)的多目標(biāo)跟蹤算法技術(shù)

基于深度學(xué)習(xí)算法在圖像和視頻識(shí)別任務(wù)中取得了廣泛的應(yīng)用和突破性的進(jìn)展。
2018-10-27 07:28:1712567

深度學(xué)習(xí)只是人類探索智能的歷史上的一個(gè)插曲

時(shí)至今日,幾乎你所有聽到的關(guān)于 AI 的重要進(jìn)展,背后都離不開深度學(xué)習(xí)。這類算法的工作原理是使用統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)來(lái)發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中的模式。
2019-02-22 09:16:042534

頻繁出現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)“寒冬論”,榮耀屬于深度學(xué)習(xí)

ACM剛剛公布2018年圖靈獎(jiǎng)獲得者,深度學(xué)習(xí)三巨頭:Yoshua Bengio、Geoffrey Hinton、Yann LeCun獲獎(jiǎng),深度學(xué)習(xí)獲得了最高榮譽(yù)。三巨頭獲獎(jiǎng)的背后,是一段經(jīng)歷了寒冬的艱辛之路。
2019-04-03 09:45:143383

深度學(xué)習(xí)和普通機(jī)器學(xué)習(xí)的區(qū)別

本質(zhì)上,深度學(xué)習(xí)提供了一套技術(shù)和算法,這些技術(shù)和算法可以幫助我們對(duì)深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進(jìn)行參數(shù)化——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有很多隱含層數(shù)和參數(shù)。深度學(xué)習(xí)背后的一個(gè)關(guān)鍵思想是從給定的數(shù)據(jù)集中提取高層次的特征。因此,深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)是克服單調(diào)乏味的特征工程任務(wù)的挑戰(zhàn),并幫助將傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行參數(shù)化。
2019-06-08 14:44:004142

Intel深度學(xué)習(xí)算法SLIDE比8張NVIDIA卡快

AI(人工智能)是當(dāng)今科技圈的熱門話題,深度學(xué)習(xí)則是AI訓(xùn)練的重要手段之一。如何學(xué)習(xí)要靠硬件和算法支撐,這方面,Intel力挺CPU,NVIDIA則力挺GPU。
2020-03-06 08:53:132645

Intel實(shí)驗(yàn)室聯(lián)合美國(guó)萊斯大學(xué)宣布深度學(xué)習(xí)算法SLIDE CPU深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練效率大大提升

AI(人工智能)是當(dāng)今科技圈的熱門話題,深度學(xué)習(xí)則是AI訓(xùn)練的重要手段之一。如何學(xué)習(xí)要靠硬件和算法支撐,這方面,Intel力挺CPU,NVIDIA則力挺GPU。
2020-03-06 10:36:043423

您應(yīng)該知道的9種深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)算法和經(jīng)典神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間有什么區(qū)別呢?最明顯的區(qū)別是:深度學(xué)習(xí)中使用的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有更多隱藏層。這些層位于神經(jīng)元的第一層(即輸入層)和最后一層(即輸出層)之間。另外,沒(méi)有必要將不同層的所有神經(jīng)元連接起來(lái)。
2020-04-17 11:07:4830951

深度學(xué)習(xí)中多種優(yōu)化算法

深度學(xué)習(xí)中,有很多種優(yōu)化算法,這些算法需要在極高維度(通常參數(shù)有數(shù)百萬(wàn)個(gè)以上)也即數(shù)百萬(wàn)維的空間進(jìn)行梯度下降,從最開始的初始點(diǎn)開始,尋找最優(yōu)化的參數(shù),通常這一過(guò)程可能會(huì)遇到多種的情況
2020-08-28 09:52:452268

深度學(xué)習(xí)算法和應(yīng)用涌現(xiàn)的背后,是各種各樣的深度學(xué)習(xí)工具和框架

回顧深度學(xué)習(xí)框架的演變,我們可以清楚地看到深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法之間的緊密耦合關(guān)系。這種相互依賴的良性循環(huán)推動(dòng)了深度學(xué)習(xí)框架和工具的快速發(fā)展。
2021-01-21 13:46:552477

新型基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)實(shí)時(shí)跟蹤算法

  針對(duì)基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)跟蹤算法模型參數(shù)多、難以部署于嵌入式設(shè)備上的問(wèn)題,提出一種改進(jìn)的孿生卷積網(wǎng)絡(luò)實(shí)時(shí)目標(biāo)跟蹤算法。設(shè)計(jì)一個(gè)非對(duì)稱卷積模塊來(lái)構(gòu)建整個(gè)網(wǎng)絡(luò)框架,通過(guò)非對(duì)稱卷積模塊的壓縮層減少模型
2021-03-11 10:41:0410

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法與其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法,如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。
2021-03-12 11:13:242958

一文讓你了解深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別的算法

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識(shí)別算法,如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。在這個(gè)過(guò)程中,一個(gè)良好的學(xué)習(xí)向?qū)遣豢苫蛉钡摹R虼耍谀P陀?xùn)練的過(guò)程中,
2021-03-12 11:17:383877

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?

深度學(xué)習(xí)算法現(xiàn)在是圖像處理軟件庫(kù)的組成部分。在他們的幫助下,可以學(xué)習(xí)和訓(xùn)練復(fù)雜的功能;但他們的應(yīng)用也不是萬(wàn)能的。 “機(jī)器學(xué)習(xí)”和“深度學(xué)習(xí)”有什么區(qū)別? 在機(jī)器視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)中,人類視覺(jué)的力量和對(duì)視
2021-03-12 16:11:007763

申威.太湖之光深度學(xué)習(xí)庫(kù)中的并行卷積算法

神威·太湖之光深度學(xué)習(xí)庫(kù)中的并行卷積算法存在批量受限的問(wèn)題,且傳統(tǒng)gemm卷積算法在其硬件架構(gòu)上效率較低。基于申威異構(gòu)眾核處理器,提出一種無(wú)批量限制的通用并行卷積算法。結(jié)合異步DMA訪存操作
2021-05-19 11:45:011

攝像頭傳統(tǒng)視覺(jué)算法深度學(xué)習(xí)算法區(qū)別

引言 攝像頭傳統(tǒng)視覺(jué)技術(shù)在算法上相對(duì)容易實(shí)現(xiàn),因此已被現(xiàn)有大部分車廠用于輔助駕駛功能。但是隨著自動(dòng)駕駛技術(shù)的發(fā)展,基于深度學(xué)習(xí)算法開始興起,本期小編就來(lái)說(shuō)說(shuō)深度視覺(jué)算法相關(guān)技術(shù)方面的資料,讓我們
2021-05-27 17:00:358192

基于深度學(xué)習(xí)的發(fā)動(dòng)機(jī)零件檢測(cè)算法

針對(duì)人工和傳統(tǒng)自動(dòng)化算法檢測(cè)發(fā)動(dòng)機(jī)零件表面缺陷中準(zhǔn)確率和效率低下,無(wú)法滿足智能制造需求問(wèn)題提岀了一種基于深度學(xué)習(xí)的檢測(cè)算法。以 Faster r-CNN深度學(xué)習(xí)算法算法框架,引入聚類理論來(lái)確定
2021-06-03 14:51:5419

基于深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別算法及其應(yīng)用

基于深度學(xué)習(xí)的行為識(shí)別算法及其應(yīng)用
2021-06-16 14:56:3820

基于深度學(xué)習(xí)的光學(xué)成像算法綜述

成分信息。近年來(lái),隨著深度學(xué)習(xí)算法在醫(yī)學(xué)圖像處理中的廣泛應(yīng)用,基于深度學(xué)習(xí)的光聲成像算法也成為該領(lǐng)堿的硏究熱點(diǎn)。對(duì)深度學(xué)習(xí)在PAⅠ圖像重建中的應(yīng)用現(xiàn)狀進(jìn)行綜述,歸納和總結(jié)現(xiàn)有的算法,分析目前存在的問(wèn)題,并展望未來(lái)可能的發(fā)展趨勢(shì)。
2021-06-16 14:58:2210

一種新型的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法

一種新型的多智能體深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法
2021-06-23 10:42:4736

深度學(xué)習(xí)在嵌入式設(shè)備上的應(yīng)用

下面來(lái)探討一下深度學(xué)習(xí)在嵌入式設(shè)備上的應(yīng)用,具體如下:1、深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究,包含多個(gè)隱層的多層感知器(MLP) 是一種原始的深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象
2021-10-20 17:51:051

移植深度學(xué)習(xí)算法模型到海思AI芯片

本文大致介紹將深度學(xué)習(xí)算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細(xì)節(jié)。海思芯片移植深度學(xué)習(xí)算法模型,大致分為模型轉(zhuǎn)換,...
2022-01-26 19:42:3511

基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景分割算法研究

,基于深度學(xué)習(xí)的場(chǎng)景分割技術(shù)取得了突破性進(jìn)展,與傳統(tǒng)場(chǎng)景分割算法相比獲得分割精度的大幅度提升.首先分析和描述場(chǎng)景分割問(wèn)題面臨的3個(gè)主要難點(diǎn):分割粒度細(xì)、尺度變化多樣、空間相關(guān)性強(qiáng);其次著重介紹了目前
2022-02-12 11:28:52435

什么是深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)?深度學(xué)習(xí)的工作原理詳解

? 本文將帶您了解深度學(xué)習(xí)的工作原理與相關(guān)案例。 什么是深度學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,與眾不同之處在于,DL 算法可以自動(dòng)從圖像、視頻或文本等數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)表征,無(wú)需引入人類領(lǐng)域的知識(shí)。深度
2022-04-01 10:34:108694

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)算法流程

但是無(wú)可否認(rèn)的是深度學(xué)習(xí)實(shí)在太好用啦!極大地簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的整體算法分析和學(xué)習(xí)流程,更重要的是在一些通用的領(lǐng)域任務(wù)刷新了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法達(dá)不到的精度和準(zhǔn)確率。
2022-04-26 15:07:204084

深度學(xué)習(xí)的主要概念介紹

其數(shù)學(xué)和理論細(xì)節(jié)。雖然數(shù)學(xué)術(shù)語(yǔ)有時(shí)是必要的,并且可以進(jìn)一步理解,但這些文章盡可能使用類比和圖像來(lái)提供易于理解的信息,包括對(duì)深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的直觀概述。
2022-04-28 16:59:033240

基于深度學(xué)習(xí)算法的軟件生態(tài)系統(tǒng)

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)子集,常用于自然語(yǔ)言處理,計(jì)算機(jī)視覺(jué)等領(lǐng)域,與眾不同之處在于,DL(Deep Learning )算法可以自動(dòng)從圖像、視頻或文本等數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)特征。DL可以直接從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)
2022-06-30 17:01:211741

基于深度學(xué)習(xí)的圖像去模糊算法及應(yīng)用

當(dāng)前,絕大部分基于深度學(xué)習(xí)的圖像去模糊算法是不區(qū)分場(chǎng)景的,也就是他們是對(duì)常見的自然與人為設(shè)計(jì)的場(chǎng)景進(jìn)行去模糊。但是,在現(xiàn)實(shí)生活中,經(jīng)常會(huì)遇到一些特定場(chǎng)景的圖像去模糊。比如人臉去模糊、文本去模糊、雙目去模糊。本文總結(jié)了這些不同場(chǎng)景的特點(diǎn),以及各自的深度去模糊算法
2022-10-28 16:00:201740

深度學(xué)習(xí)在目標(biāo)檢測(cè)中的應(yīng)用

R-CNN 算法在 2014 年提出,可以說(shuō)是歷史性的算法,將深度學(xué)習(xí)應(yīng)用于目標(biāo)檢測(cè)領(lǐng)域,相較于之前的目標(biāo)檢測(cè)方法,提升多達(dá) 30% 以上
2022-10-31 10:08:051143

汽車背后的故事 通過(guò)深度學(xué)習(xí)提高和發(fā)展車輛感知

汽車背后的故事 通過(guò)深度學(xué)習(xí)提高和發(fā)展車輛感知
2022-11-01 08:24:302

深度學(xué)習(xí)算法如何工作?排名前十的深度學(xué)習(xí)算法介紹

定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Neural Networks,簡(jiǎn)稱NN。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要領(lǐng)域?qū)<疫M(jìn)行特征工程,模型泛化性能差的問(wèn)題,提出了NN可以從數(shù)據(jù)的原始特征學(xué)習(xí)特征表示,無(wú)需進(jìn)行復(fù)雜的特征處理。
2022-11-03 10:46:35961

基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤深度學(xué)習(xí)算法

針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法在多目標(biāo)跟蹤中的實(shí)時(shí)性問(wèn)題, 提出一種基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠?qū)?b class="flag-6" style="color: red">深度網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行壓縮的原理, 將YOLOv3主干網(wǎng)絡(luò)替換
2022-11-09 10:23:30736

深度學(xué)習(xí)算法在自動(dòng)駕駛規(guī)控中的應(yīng)用解讀

雖然目前公開的自動(dòng)駕駛規(guī)控算法相關(guān)資料大都是針對(duì)基于規(guī)則的算法的,但筆者打開招聘軟件卻經(jīng)常能看到自動(dòng)駕駛企業(yè)招聘規(guī)控算法工程師時(shí)會(huì)要求候選人懂深度學(xué)習(xí)算法,這在某種程度上也說(shuō)明了目前很多企業(yè)也正在向混合決策算法“進(jìn)軍”。
2022-11-16 09:57:40866

深度學(xué)習(xí)聚類的綜述

作者:凱魯嘎吉 來(lái)源:博客園 這篇文章對(duì)現(xiàn)有的深度聚類算法進(jìn)行全面綜述與總結(jié)。現(xiàn)有的深度聚類算法大都由聚類損失與網(wǎng)絡(luò)損失兩部分構(gòu)成,博客從兩個(gè)視角總結(jié)現(xiàn)有的深度聚類算法,即聚類模型與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2022-12-30 11:15:08649

什么是深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化算法

先大致講一下什么是深度學(xué)習(xí)中優(yōu)化算法吧,我們可以把模型比作函數(shù),一種很復(fù)雜的函數(shù):h(f(g(k(x)))),函數(shù)有參數(shù),這些參數(shù)是未知的,深度學(xué)習(xí)中的“學(xué)習(xí)”就是通過(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)求解這些未知的參數(shù)。
2023-02-13 15:31:481019

一文讀懂何為深度學(xué)習(xí)1

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的殿堂標(biāo)志 BERT 并非橫空出世,背后有它的發(fā)展原理。今天,螞蟻金服財(cái)富對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)整理對(duì)比了深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程。從簡(jiǎn)易的神經(jīng)元到當(dāng)前最復(fù)雜的BERT模型
2023-02-22 09:54:49331

一文讀懂何為深度學(xué)習(xí)2

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的殿堂標(biāo)志 BERT 并非橫空出世,背后有它的發(fā)展原理。今天,螞蟻金服財(cái)富對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)整理對(duì)比了深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程。從簡(jiǎn)易的神經(jīng)元到當(dāng)前最復(fù)雜的BERT模型
2023-02-22 09:54:59205

一文讀懂何為深度學(xué)習(xí)3

自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的殿堂標(biāo)志 BERT 并非橫空出世,背后有它的發(fā)展原理。今天,螞蟻金服財(cái)富對(duì)話算法團(tuán)隊(duì)整理對(duì)比了深度學(xué)習(xí)模型在自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的發(fā)展歷程。從簡(jiǎn)易的神經(jīng)元到當(dāng)前最復(fù)雜的BERT模型
2023-02-22 09:55:10248

深度學(xué)習(xí):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的昨天、今天和明天

。而這些應(yīng)用背后的核心算法就是深度學(xué)習(xí)(Deep Learning),也是機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)領(lǐng)域最火熱的一個(gè)分支。和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法有很大不同,
2023-05-09 09:26:38398

從淺層到深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò):概覽深度學(xué)習(xí)優(yōu)化算法

優(yōu)化算法一直以來(lái)是機(jī)器學(xué)習(xí)能根據(jù)數(shù)據(jù)學(xué)到知識(shí)的核心技術(shù)。而好的優(yōu)化算法可以大大提高學(xué)習(xí)速度,加快算法的收斂速度和效果。該論文從淺層模型到深度模型縱覽監(jiān)督學(xué)習(xí)中常用的優(yōu)化算法,并指出了每一種優(yōu)化算法
2023-06-15 11:20:22395

深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)算法是什么 深度學(xué)習(xí)算法有哪些

深度學(xué)習(xí)算法簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)算法是什么?深度學(xué)習(xí)算法有哪些?? 作為一種現(xiàn)代化、前沿化的技術(shù),深度學(xué)習(xí)已經(jīng)在很多領(lǐng)域得到了廣泛的應(yīng)用,其能夠不斷地從數(shù)據(jù)中提取最基本的特征,從而對(duì)大量的信息進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:02:566007

深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么

深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么 深度學(xué)習(xí)算法工程師是一種高級(jí)技術(shù)人才,是數(shù)據(jù)科學(xué)中創(chuàng)新的推動(dòng)者,也是實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用的重要人才。他們致力于開發(fā)和實(shí)現(xiàn)深度機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決各種現(xiàn)實(shí)問(wèn)題,應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域
2023-08-17 16:03:01725

什么是深度學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

什么是深度學(xué)習(xí)算法深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認(rèn)為是人工智能的核心,它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計(jì)算模型。深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一種變體,主要通過(guò)變換各種架構(gòu)來(lái)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041302

深度學(xué)習(xí)框架的作用是什么

的任務(wù),需要使用深度學(xué)習(xí)框架。 深度學(xué)習(xí)框架是對(duì)深度學(xué)習(xí)算法和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行構(gòu)建、調(diào)整和優(yōu)化的軟件工具集。這些框架不僅能夠提高深度學(xué)習(xí)的效率,還能使開發(fā)者更好地理解和操作深度學(xué)習(xí)。 以下是深度學(xué)習(xí)框架的作用:
2023-08-17 16:10:571072

深度學(xué)習(xí)算法的選擇建議

深度學(xué)習(xí)算法的選擇建議 隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)的普及,越來(lái)越多的開發(fā)者將它應(yīng)用于各種領(lǐng)域,包括圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、聲音識(shí)別等等。對(duì)于剛開始學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的開發(fā)者來(lái)說(shuō),選擇適合自己的算法和框架是非
2023-08-17 16:11:05343

深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)算法庫(kù)框架學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)是一種非常強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)方法,它可以用于許多不同的應(yīng)用程序,例如計(jì)算機(jī)視覺(jué)、語(yǔ)言處理和自然語(yǔ)言處理。然而,實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)技術(shù)需要使用一些算法庫(kù)框架。在本文中,我們將探討
2023-08-17 16:11:07412

深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹

深度學(xué)習(xí)算法mlp介紹? 深度學(xué)習(xí)算法是人工智能領(lǐng)域的熱門話題。在這個(gè)領(lǐng)域中,多層感知機(jī)(multilayer perceptron,MLP)模型是一種常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。MLP通過(guò)多個(gè)層次的非線性
2023-08-17 16:11:112314

深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程

深度學(xué)習(xí)框架和深度學(xué)習(xí)算法教程 深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的一個(gè)重要分支,多年來(lái)深度學(xué)習(xí)一直在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用中發(fā)揮著極其重要的作用,成為了人工智能技術(shù)的重要組成部分。許多深度學(xué)習(xí)算法和框架提供
2023-08-17 16:11:26638

深度學(xué)習(xí)服務(wù)器怎么做 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器diy 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器主板用什么

深度學(xué)習(xí)服務(wù)器怎么做 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器diy 深度學(xué)習(xí)服務(wù)器主板用什么? 隨著人工智能的飛速發(fā)展,越來(lái)越多的人開始投身于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域。但是,隨著深度學(xué)習(xí)算法越來(lái)越復(fù)雜,需要更大的計(jì)算能力才能運(yùn)行
2023-08-17 16:11:29489

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別 隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為大家熟知的兩個(gè)術(shù)語(yǔ)。雖然它們都屬于人工智能技術(shù)的研究領(lǐng)域,但它們之間有很大的差異。本文將詳細(xì)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
2023-08-17 16:11:402734

瑞薩電子深度學(xué)習(xí)算法在缺陷檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用

浪費(fèi)大量的人力成本。因此,越來(lái)越多的工程師開始將深度學(xué)習(xí)算法引入缺陷檢測(cè)領(lǐng)域,因?yàn)?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)在特征提取和定位方面取得了非常好的效果。
2023-09-22 12:19:00449

深度學(xué)習(xí)的由來(lái) 深度學(xué)習(xí)的經(jīng)典算法有哪些

深度學(xué)習(xí)作為機(jī)器學(xué)習(xí)的一個(gè)分支,其學(xué)習(xí)方法可以分為監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。兩種方法都具有其獨(dú)特的學(xué)習(xí)模型:多層感知機(jī) 、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等屬于監(jiān) 督學(xué)習(xí)深度置信網(wǎng) 、自動(dòng)編碼器 、去噪自動(dòng)編碼器 、稀疏編碼等屬于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)
2023-10-09 10:23:42302

深度學(xué)習(xí)在人工智能中的 8 種常見應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介深度學(xué)習(xí)是人工智能(AI)的一個(gè)分支,它教神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)和推理。近年來(lái),它解決復(fù)雜問(wèn)題并在各個(gè)領(lǐng)域提供尖端性能的能力引起了極大的興趣和吸引力。深度學(xué)習(xí)算法通過(guò)允許機(jī)器處理和理解大量數(shù)據(jù)
2023-12-01 08:27:44737

為什么深度學(xué)習(xí)的效果更好?

,這些原則和進(jìn)步協(xié)同作用使這些模型異常強(qiáng)大。本文探討了深度學(xué)習(xí)成功背后的核心原因,包括其學(xué)習(xí)層次表示的能力、大型數(shù)據(jù)集的影響、計(jì)算能力的進(jìn)步、算法創(chuàng)新、遷移學(xué)習(xí)
2024-03-09 08:26:2773

維視智造VisionBank深度學(xué)習(xí)軟件在哪里下載?

VisionBank Ai 深度學(xué)習(xí)視覺(jué)解決方案VisionBank Ai是專為生產(chǎn)加工制造業(yè)設(shè)計(jì)的深度學(xué)習(xí)視覺(jué)解決方案,它是將傳統(tǒng)算法工具庫(kù)和深度學(xué)習(xí)相融合。傳統(tǒng)算法工具庫(kù)作為標(biāo)準(zhǔn)算法工具,使用者
2021-04-02 14:07:08

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