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標簽 > 深度學習
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這些都是除了從零學習之外的強化學習方法。特別是元學習和零次學習體現了人在學習一種新技能時更有可能的做法,與純強化學習有差別。一個元學習智能體會利用先驗知...
深度圖像和深度學習結合用于機器人抓取的Dex-Net、復雜目標分割以及讓機器人整理床鋪
目前常用的深度傳感器是結構光傳感器,它可以用一種看不見的波長將一直物體的形狀投射到某場景中,比如我們熟知的Kinect。另一種深度感知的方法就是LIDA...
如何建立起強大的視覺層次結構,并最終成為強大的圖像特征提取器
如果你仔細看了上文中的gif,你會發現我們把5×5的特征矩陣轉換成了3×3的特征矩陣,輸入圖像的邊緣被“修剪”掉了,這是因為邊緣上的像素永遠不會位于卷積...
什么是NVIDIA DLSS?NVIDIA DLSS的發展過程
DLSS 3 以 DLSS 2 超分辨率技術為基礎,結合使用光學多幀生成技術來生成全新幀,并運用 NVIDIA Reflex 低延遲技術來優化響應速度。
傳統獲取深度圖的方法是利用雙目立體視覺獲取視差信息從而得到環境的深度的。而今天大多使用的深度傳感器則是基于結構光傳感器的原理,通過將已知模式的紅外光投影...
我們繼續以 NG 課題組提供的 sign 手勢數據集為例,學習如何通過Tensorflow快速搭建起一個深度學習項目。數據集標簽共有零到五總共 6 類標...
2018-10-25 標簽:神經網絡深度學習tensorflow 7892 0
教你如何用OpenCV、Python和深度學習技術對圖像和實時視頻進行神經風格遷移
雖然Gatys等人的方法能生成不錯的神經風格遷移結果,但是它的速度非常慢。2016年,Johnson等人在Gatys的基礎上提出的全新算法速度快了三倍,...
目前以深度學習為代表的人工智能計算需求,主要采用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現加速。在產業應用沒有大規模興起之時,使用這類已有...
什么是自動語音識別(ASR)?如何使用深度學習和GPU加速ASR
ASR 是自然語言中一項頗具挑戰性的任務,它由語音分割、聲學建模和語言建模等一系列子任務組成,根據噪聲和未分割的輸入數據形成預測(標簽序列)。
由于在云端訓練的速度非??欤隳茈S時得到模型表現的結果,計算機的速度也不會減慢。你可以通過交互圖表控制模型的精確度,理解它是如何隨時間進行改進的。最終它...
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