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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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DW-Siam:Deeper and Wider Siamese Networks for Real-Time Visual Tracking 更寬更深的孿生網絡
原文鏈接 論文地址:https://arxiv.org/pdf/1901.01660.pdf 摘要 目前在孿生網絡追蹤器中使用的主干網絡相對較淺,例Al...
基于神經網絡的人工智能方法,如何為圖像創(chuàng)建數據
為了理解如何為圖像創(chuàng)建數據,讓我們從僅由兩個相鄰灰度像素組成的簡單圖像開始。我們可以根據每個像素的陰影(從 0 為全黑到 255 為全白)用兩個值來完整...
這就會帶來一些同語義相關的有趣問題:對于給定的圖像,哪種文本描述最準確地描述了圖像?同樣地,對于給定的文本,最有意義的圖像實現方式又是哪種?針對第一個問...
John Jumper團隊開創(chuàng)性地利用人工智能技術,終于破解了這一著名猜想,不僅讓蛋白質結構預測的研究走入一個新階段,也將人們對“AI for Scie...
由于汽車安全性、舒適性及環(huán)保要求不斷提高,汽車上電路數量與用電量顯著增加,從而使整車線束成倍增加,在有限汽車空間中如何更有效合理布置已成為汽車制造業(yè)面臨問題。
EDVAC是ENIAC(世界第一臺電子計算機)的小老弟,由馮·諾伊曼設計。EDVAC最大的改變之一,就是將計算機劃由運算器、控制器、存儲器、輸入和輸出這...
機器學習已迅速獲得認可,成為廣泛應用的強大技術,這是理所當然的。機器學習算法,尤其是深度神經網絡 (DNN),已經大大超越了早期的圖像識別方法,當谷歌將...
為什么使用連續(xù)學習,它與一般的深度學習聯(lián)合訓練所有場景數據有何不同?連續(xù)學習是不斷從傳入的數據流中學習,在這種設置下,所有場景是依次遇到的,如圖1所示。
該芯片的作用是學習——具體來說,是學習手寫識別,這是通過深度置信算法實現的一項壯舉。與目前研究的大多數使用新興非常規(guī)技術的神經形態(tài)芯片不同,這款芯片基于...
SynSense時識科技開源類腦軟件組合,助力開發(fā)者快速搭建脈沖神經網絡
類腦技術模仿生物腦信息處理的方式,同時也集成了其眾多優(yōu)勢。以超低功耗、超低延遲作為最突出特點,類腦技術為邊緣計算帶來了全新視野。自成立以來,SynSen...
近年來,計算機視覺在智能交通系統(tǒng)(ITS)和自動駕駛(AD)中的應用逐漸轉向深度神經網絡架構。雖然在基準數據集上的性能似乎有所改善,但在研究中還沒有充分...
通過場景l(fā)andmark做定位的新思路(CVPR 2022)
與大多數landmark通??梢姷娜梭w姿態(tài)估計不同,由于相機視野有限并且無法同時觀察場景的不同部分,相機姿態(tài)估計任務中大多數場景l(fā)andmark不會同時...
我們在學習人工智能時常會遇到訓練(Training)和推理(Inference)兩個概念,這是人工智能實現的兩個環(huán)節(jié)。今天我們一起討論一下以下兩個問題。
來自美國東北大學和羅切斯特理工的研究者提出參數集約型掩碼網絡(Parameter-Efficient Masking Networks (PEMN))。...
1. 視頻預處理,它包括編碼前應用于高質量源視頻的任何轉換。視頻降分辨率是這里最相關的例子,它根據不同設備的屏幕分辨率定制我們的編碼,并在不同的網絡條件...
無殘差連接或歸一化層,也能成功訓練深度Transformer
最近,使用信號傳播原則來訓練更深度的 DNN 并且殘差架構中沒有殘差連接和 / 或歸一化層的參與,成為了社區(qū)感興趣的領域。原因有兩個:首先驗證了殘差架構...
2022-12-12 標簽:神經網絡Transformerdnn 755 0
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