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ACL2017 年中,騰訊 AI-lab 提出了DPCNN,論文中提出了一種基于 word-level 級(jí)別的網(wǎng)絡(luò)-DPCNN,由于 TextCNN 不...
2019-02-13 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)CNN 3373 0
CNN到底學(xué)到了什么?到底是什么樣的特征在影響著CNN的性能?
接下來(lái)我們來(lái)檢驗(yàn)一下,是不是由這張圖來(lái)確定的圖片的分類(lèi)。首先記住,這張圖是最后一層的第 286 個(gè)濾波器。如何檢驗(yàn)?zāi)兀课覀冎恍枰獙⑦@張圖片輸入進(jìn)網(wǎng)絡(luò),并...
2019-01-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能cnn 7505 0
CNN架構(gòu)創(chuàng)新分為七個(gè)不同的類(lèi)別綜述
深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練頗具挑戰(zhàn)性,這也是近來(lái)很多深度網(wǎng)絡(luò)研究的主題。深度 CNN 為復(fù)雜任務(wù)提供了高效的計(jì)算和統(tǒng)計(jì)。但是,更深的網(wǎng)絡(luò)可能會(huì)遭遇性能下降或梯度消失...
在傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,比如多層感知機(jī)(MLP),其輸入通常是一個(gè)特征向量。需要人工設(shè)計(jì)特征,然后將用這些特征計(jì)算的值組成特征向量。
2019-01-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 1.2萬(wàn) 0
無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)如何提升人臉識(shí)別性能
來(lái)自MMLab香港中文大學(xué)-商湯科技聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室,提出一種有監(jiān)督的Metric用于人臉聚類(lèi),來(lái)部分解決無(wú)標(biāo)注數(shù)據(jù)內(nèi)部結(jié)構(gòu)復(fù)雜、依賴特定Metric、缺乏O...
為了克服這一挑戰(zhàn),在神經(jīng)音頻處理上得到更好的結(jié)果,我們也許需要考慮下為什么基于CNN的風(fēng)格遷移在光譜上的表現(xiàn)不佳。這些技術(shù)基本上是通過(guò)應(yīng)用機(jī)器視覺(jué)來(lái)進(jìn)行...
2018-11-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像CNN 5426 0
CNN經(jīng)典網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之Le-Net5
.C5層在論文中是個(gè)卷積層,但濾波器大小為 5 x 5,所以其本質(zhì)上也是個(gè)全連接層。如果將5 x 5 x 16 拉成一個(gè)向量,它就是一個(gè)全連接層。其輸入...
2018-11-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 7679 0
從傳統(tǒng)CV到CNN 自動(dòng)駕駛車(chē)輛上街還需多久
盡管汽車(chē)工業(yè)目前正集中討論自動(dòng)駕駛,但要讓完全自主的車(chē)輛駛上街道還需要一段時(shí)間。技術(shù)和產(chǎn)業(yè)發(fā)展永遠(yuǎn)都是漸進(jìn)式的,一步一步這些技術(shù)必須足夠強(qiáng)大,同時(shí)滿足I...
2018-11-13 標(biāo)簽:CV自動(dòng)駕駛CNN 3504 0
近兩年,AI在醫(yī)療影像領(lǐng)域取得諸多突破,已經(jīng)可以幫助醫(yī)生看片,診斷宮頸癌、乳腺癌、食管癌、肺腫瘤等疾病。
回過(guò)頭去看下完整的TrellisNet示意圖,可以看到,其實(shí)TrellisNet的每一層,都可以視為對(duì)隱藏狀態(tài)序列進(jìn)行一維卷積運(yùn)算,然后將卷積輸出傳給激...
2018-10-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 3826 0
如何使用numpy搭建一個(gè)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詳細(xì)方法和程序概述
內(nèi)容將繼續(xù)秉承之前 DNN 的學(xué)習(xí)路線,在利用Tensorflow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前,先嘗試?yán)胣umpy手動(dòng)搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),以期對(duì)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的卷積機(jī)...
2018-10-20 標(biāo)簽:濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 6040 0
2018年7月18日,自適應(yīng)和智能計(jì)算公司賽靈思(Xilinx, Inc.)宣布完成對(duì)專注于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝、深度壓縮技術(shù)及系統(tǒng)級(jí)優(yōu)化的中國(guó)AI芯片公司深鑒...
用Intel Analytics Zoo/BigDL為客服平臺(tái)添加AI的實(shí)踐(一)
本系列博客主要分享了微軟 Azure 的團(tuán)隊(duì)使用 Intel Analytics Zoo 在 Azure 的平臺(tái)上為客戶支持服務(wù)平臺(tái)添加 AI 模塊的一...
全卷積網(wǎng)絡(luò)FCN是什么?CNN與FCN有什么關(guān)系?
背景CNN能夠?qū)D片進(jìn)行分類(lèi),可是怎么樣才能識(shí)別圖片中特定部分的物體,在2015年之前還是一個(gè)世界難題。神經(jīng)
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 已成為圖像分類(lèi)的首選解決方案
LPC802是NXP推出的一款性價(jià)比很高的微處理器,具有EEPROM結(jié)構(gòu)的Flash,開(kāi)關(guān)矩陣等,可以滿足大部分低端應(yīng)用。
講解CNN+RNN的各種組合方式,以及CNN和RNN的對(duì)比
運(yùn)用遷移學(xué)習(xí),CNN特征,語(yǔ)句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM,訓(xùn)練過(guò)程的參數(shù)設(shè)定:梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...
2018-09-13 標(biāo)簽:CNN遷移學(xué)習(xí)RNN 5.2萬(wàn) 0
知識(shí)普及:卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型是怎樣工作的?可以做些什么?
在走進(jìn)深度學(xué)習(xí)的過(guò)程中,最吸引作者的是一些用于給對(duì)象分類(lèi)的模型。最新的科研結(jié)果表示,這類(lèi)模型已經(jīng)可以在實(shí)時(shí)視頻中對(duì)多個(gè)對(duì)象進(jìn)行檢測(cè)。而這就要?dú)w功于計(jì)算...
2018-08-30 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)CNN 8168 0
深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)從R-CNN到R-CNN的算法和技術(shù)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(biāo)注出物體的類(lèi)別。object detection要解決的問(wèn)題就是物...
2018-08-26 標(biāo)簽:目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)CNN 5024 0
PolygonRNN++自動(dòng)標(biāo)注使用CNN提取圖像特征
標(biāo)注圖像中的物體掩碼是一項(xiàng)非常耗時(shí)耗力的工作(人工標(biāo)注一個(gè)物體平均需要20到30秒),但在眾多計(jì)算機(jī)視覺(jué)應(yīng)用中(例如,自動(dòng)駕駛、醫(yī)學(xué)影像),它又是不可或...
一種具有基于CNN的閉環(huán)反饋的用于自動(dòng)駕駛車(chē)輛的端到端轉(zhuǎn)向控制器
NN由10層組成,包括5個(gè)卷積層,3個(gè)歸一化層和2個(gè)完全連接的層,如圖1所示。如表I所示,前三個(gè)卷積層各有一個(gè)5×5內(nèi)核和一個(gè)2×2跨距,接下來(lái)的兩個(gè)卷...
2018-08-14 標(biāo)簽:控制器自動(dòng)駕駛CNN 4786 0
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