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網上對于FPGACNN加速的研究已經很多了,神經網絡的硬件加速似乎已經滿大街都是了,這里我們暫且不討論誰做的好誰做的不好,我們只是根據許許多多的經驗來總...
CNN到底學到了什么?到底是什么樣的特征在影響著CNN的性能?
接下來我們來檢驗一下,是不是由這張圖來確定的圖片的分類。首先記住,這張圖是最后一層的第 286 個濾波器。如何檢驗呢?我們只需要將這張圖片輸入進網絡,并...
來自MMLab香港中文大學-商湯科技聯合實驗室,提出一種有監督的Metric用于人臉聚類,來部分解決無標注數據內部結構復雜、依賴特定Metric、缺乏O...
為了克服這一挑戰,在神經音頻處理上得到更好的結果,我們也許需要考慮下為什么基于CNN的風格遷移在光譜上的表現不佳。這些技術基本上是通過應用機器視覺來進行...
盡管汽車工業目前正集中討論自動駕駛,但要讓完全自主的車輛駛上街道還需要一段時間。技術和產業發展永遠都是漸進式的,一步一步這些技術必須足夠強大,同時滿足I...
近兩年,AI在醫療影像領域取得諸多突破,已經可以幫助醫生看片,診斷宮頸癌、乳腺癌、食管癌、肺腫瘤等疾病。
內容將繼續秉承之前 DNN 的學習路線,在利用Tensorflow搭建神經網絡之前,先嘗試利用numpy手動搭建卷積神經網絡,以期對卷積神經網絡的卷積機...
2018年7月18日,自適應和智能計算公司賽靈思(Xilinx, Inc.)宣布完成對專注于神經網絡剪枝、深度壓縮技術及系統級優化的中國AI芯片公司深鑒...
用Intel Analytics Zoo/BigDL為客服平臺添加AI的實踐(一)
本系列博客主要分享了微軟 Azure 的團隊使用 Intel Analytics Zoo 在 Azure 的平臺上為客戶支持服務平臺添加 AI 模塊的一...
背景CNN能夠對圖片進行分類,可是怎么樣才能識別圖片中特定部分的物體,在2015年之前還是一個世界難題。神經
LPC802是NXP推出的一款性價比很高的微處理器,具有EEPROM結構的Flash,開關矩陣等,可以滿足大部分低端應用。
運用遷移學習,CNN特征,語句特征應用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM,訓練過程的參數設定:梯度上限(gradient clipping), 學習...
在走進深度學習的過程中,最吸引作者的是一些用于給對象分類的模型。最新的科研結果表示,這類模型已經可以在實時視頻中對多個對象進行檢測。而這就要歸功于計算...
深度學習的目標檢測技術從R-CNN到R-CNN的算法和技術資料介紹
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,并標注出物體的類別。object detection要解決的問題就是物...
標注圖像中的物體掩碼是一項非常耗時耗力的工作(人工標注一個物體平均需要20到30秒),但在眾多計算機視覺應用中(例如,自動駕駛、醫學影像),它又是不可或...
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