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      標簽　>　深度學習

      深度學習

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      文章：4732個 瀏覽：122758次 帖子：173個

      深度學習技術

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      2018-11-22 標簽：神經網絡人工智能深度學習 5600 0

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      人工神經網絡模型 AI芯片的核心原理基于人工神經網絡，其中芯片內部的處理單元模擬了生物神經元的工作機制。每一個處理單元能夠獨立進行復雜的數學運算，例如權...

      2024-03-12 標簽：神經網絡神經元機器學習 5591 0

      深度文本匹配的簡介,深度文本匹配在智能客服中的應用

      隨著深度學習在計算機視覺、語音識別和推薦系統領域中的成功運用，近年來有很多研究致力于將深度神經網絡模型應用于自然語言處理任務，以降低特征工程的成本。最早...

      2018-10-26 標簽：計算機視覺機器學習深度學習 5576 0

      淺談為什么需要深度學習？

      假設我們有一個系統S，它有n層（S1，…Sn），它的輸入是I，輸出是O，形象地表示為： I =》S1=》S2=》…。.=》Sn =》 O，如果輸出O等于...

      2018-10-07 標簽：機器學習深度學習 5575 0

      基于DSP和FPGA組合的嵌入式圖像處理平臺的實時多目標識別算法

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      硬件平臺由DSP處理器+FPGA及其外圍器件組成的高速運算電路共同實現［2］，它為軟件編程、各類數據流控制及復雜對象的識別算法提供基礎保證。多目標識別算...

      2021-10-29 標簽：dspfpga嵌入式 5562 0

      訓練表示學習函數（即編碼器）以最大化其輸入和輸出之間的互信息

      互信息是出了名的難計算，特別是在連續和高維設置中。幸運的是，在神經估計的最新進展中，已經能夠有效計算深度神經網絡的高維輸入/輸出對之間的互信息。而在本項...

      2018-09-11 標簽：編碼器人工智能深度學習 5545 0

      通過深度學習實現自動駕駛之車輛檢測

      自動駕駛系統怎么感知周圍環境并做出“人類”的決定？如何在系統中使用 MATLAB？

      2018-09-09 標簽：自動駕駛深度學習 5534 0

      如何為深度學習模型尋找最佳超參數集？

      尋找超參數的最佳配置，通常會面臨的挑戰是，超參數搜索是一個受計算、金錢和時間約束的迭代過程。

      2018-09-28 標簽：深度學習 5525 0

      關于交叉熵在loss函數中使用的理解

      關于交叉熵在loss函數中使用的理解

      這樣就可以計算出某一種可能性的信息量。舉一個例子，假設你拿出了你的電腦，按下開關，會有三種可能性，下表列出了每一種可能的概率及其對應的信息量

      2018-07-03 標簽：函數深度學習交叉熵 5519 0

      我們可以信任人工智能對執法記錄儀視頻的解讀嗎？

      加州大學伯克利分校的吉滕德拉?馬立克（Jitendra Malik）以及其他11位機器學習專家近期發表了一項研究成果。在這項研究中，他們使用了一份帶有詳...

      2019-03-05 標簽：神經網絡人工智能深度學習 5513 0

      做AI，底層框架or上層應用？

      無論你想做深度學習還是深度學習系統，都需要同時了解兩方面的知識，根據自己的方向可以有所側重，但一定不能對一方面完全不懂，否則是很難做出在實踐中有用的成果的。

      2018-09-05 標簽：AI深度學習 5512 0

      2021年十大熱點應用趨勢會如何發展

      根據SIA于2020年底發布的WSTS行業預測顯示，2020年全球半導體年銷售額將增長5.1%，2021年將增長8.4%，高于7月份發布的WSTS預測。...

      2020-12-20 標簽：半導體5G深度學習 5511 0

      能不能用GAN破解標注數據不足的問題呢

      在計算機視覺領域，深度學習方法已全方位在各個方向獲得突破，這從近幾年CVPR 的論文即可看出。但這往往需要大量的標注數據，比如最著明的ImageNet數...

      2019-07-14 標簽：GAN計算機視覺大數據 5501 0

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      為了讓這個系列輕松、愉快，我決定實現我童年的一個夢想，那就是構造一個神奇寶貝圖鑒。神奇寶貝圖鑒是于神奇寶貝（一部很火的動畫片、電子游戲和集換卡系列）世界...

      2018-08-31 標簽：神經網絡深度學習Keras 5491 0

      深度學習進軍太空領域——衛星實時圖像識別

      實時圖像識別的軌道測試。通過使用兩個緊湊型可見光攝像機對地表進行拍攝，通過處理估計出三軸位姿。具體來講，將拍攝到的圖像送入專門開發的高速、輕量級圖像識別...

      2019-01-23 標簽：傳感器圖像識別深度學習 5487 0

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      本文提出了一種基于RDMA和CXL的新型低延遲、高可擴展性的內存解耦合系統Rcmp。其顯著特點是通過CXL提高了基于RDMA系統的性能，并利用RDMA克...

      2024-02-29 標簽：數據中心PCIe通信機制 5464 0

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      第一個問題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎，而當它在執行 3x3 卷積時，只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點后來是通...

      2018-11-19 標簽：FPGACPU深度學習 5456 0

      深入淺出地介紹了梯度下降這一概念

      初始化權重時，我們在損失曲面的A點。我們首先要做的，是檢查一下，在x-y平面上的所有可能方向中，沿著哪個方向移動能帶來最陡峭的損失值下降。這就是我們需要...

      2018-09-28 標簽：神經網絡函數深度學習 5449 0

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      深度學習（Deep Learning）是一種基于人工神經網絡的機器學習算法，其主要特點是模型由多個隱層組成，可以自動地學習特征，并進行預測或分類。該算法...

      2023-08-21 標簽：神經網絡計算機人工神經網絡 5447 0

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