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

最近深度學習技術和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的發(fā)展為理解位置識別問題提供了另一種方法。AlexNet [ 5 ]顯示，從CNNs中提取的特征經(jīng)過充分有效的訓練，在分類...

2018-08-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)據(jù)集深度學習 1.0萬 0

AI頭發(fā)分割模塊、頭發(fā)換色、顏色增強與修正模塊等技術原理

那么，我們先將紅色轉(zhuǎn)換為對應的hsv，然后保留原始黑色頭發(fā)的V，紅色頭發(fā)的hs，重新組合新的hsV，在轉(zhuǎn)換為RGB顏色空間，即為頭發(fā)換色之后的效果(hs...

2018-08-03 標簽：AI深度學習 1.2萬 0

深度學習與深層神經(jīng)網(wǎng)絡，多層智能學習推動人工智能！

機器學習使計算機能夠處理迄今為止僅由人執(zhí)行的任務。從駕駛汽車到翻譯語言，機器學習正在推動人工智能爆炸式的增長，幫助軟件理解混亂而不可預知的真實世界。 但...

2018-08-03 標簽：AI人工智能機器學習 3997 0

TensorFlow.js 的基本構(gòu)建塊及其操作,如何創(chuàng)建一些復雜的模型

在這里，我們將學習如何解決優(yōu)化問題。給定函數(shù) f（x），基于 x = a 評估最小化 f（x）。為此，我們需要一個優(yōu)化器。優(yōu)化器是一種通過漸變來最小化函...

2018-08-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習TensorFlow 3422 0

初創(chuàng)公司將AI技術用于畜牧業(yè)，更好的幫助農(nóng)場管理動物們的生長

荷蘭的一家公司Connecterra從不同的角度來切入奶牛的健康管理。他們用類似Fitbit手環(huán)的傳感器檢測牛每天的進食過程，血壓和營養(yǎng)，并上傳到云服務...

2018-07-31 標簽：傳感器計算機視覺深度學習 3885 0

Softmax如何把CNN的輸出轉(zhuǎn)變成概率？交叉熵如何為優(yōu)化過程提供度量？

這篇小文將告訴你：Softmax是如何把CNN的輸出轉(zhuǎn)變成概率，以及交叉熵是如何為優(yōu)化過程提供度量，為了讓讀者能夠深入理解，我們將會用python一一實現(xiàn)他們。

2018-07-29 標簽：Python深度學習CNN 2.1萬 0

由一只小貓帶咱們走進深度學習的世界吧！

訓練一個分類器： 這步可以說是很核心的一步，分類器的效果好壞決定了我們最終應用的效果，深度學習之所以效果要超過傳統(tǒng)的機器學習在部分領域上比如計算機視覺，...

2018-07-27 標簽：分類器機器學習深度學習 2282 0

一種基于能量模型的神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)受限玻爾茲曼機

和通常的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡不同的是，受限玻爾茲曼機可以通過可見層的狀態(tài)預測對應隱含層的狀態(tài)，相反亦可以由隱含層預測可見層對應單元的狀態(tài)。同時，它與玻爾茲曼機不...

2018-07-26 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 4732 0

詳細講解谷歌的AutoML

2018年1月，谷歌云宣布將AutoML最為機器學習產(chǎn)品的一部分。目前，AutoML中有一個公開可用的產(chǎn)品——AutoML Vision，這是一款可識別...

2018-07-26 標簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 5650 0

手把手教你解決-深度學習訓練數(shù)據(jù)不平衡問題

當我們解決任何機器學習問題時，我們面臨的最大問題之一是訓練數(shù)據(jù)不平衡。不平衡數(shù)據(jù)的問題在于學術界對于相同的定義、含義和可能的解決方案存在分歧。我們將嘗試...

2018-07-24 標簽：人工智能深度學習 8456 0

盤點全新的人工智能芯片技術

隨著大數(shù)據(jù)和深度學習得到越來越多應用，對于底層硬件和芯片也提出了新的要求。與傳統(tǒng)的處理器強調(diào)“處理能力”不同，大數(shù)據(jù)和深度學習應用強調(diào)的往往是“算力”以...

2018-07-20 標簽：量子計算大數(shù)據(jù)深度學習 5305 0