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標簽 > 深度學習
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預訓練和遷移學習是深度學習和機器學習領域中的兩個重要概念,它們在提高模型性能、減少訓練時間和降低對數據量的需求方面發揮著關鍵作用。本文將從定義、原理、應...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、語音識別、自然語言處理等領域...
圖像分割與語義分割是計算機視覺領域的重要任務,旨在將圖像劃分為多個具有特定語義含義的區域或對象。卷積神經網絡(CNN)作為深度學習的一種核心模型,在圖像...
由于深度學習在計算機視覺領域得到了非常好的效果,我們做機器人的自然也會嘗試把 DL 用到機器人的物體識別中。
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領...
上圖就是我們定位人臉的68個關鍵點,其中他的順序是要嚴格的進行排序的。從1到68點的順序不能錯誤。
隨著科技的不斷發展和進步,GPU服務器在大數據分析、深度學習、人工智能等領域正變得越來越重要。而超微GPU服務器因其出色的性能和高度定制化的優勢,成為了...
隨著人工智能總體階段的發展,生成式人工智能技術(AIGC)也在不斷迭代。從20世紀50年代到90年代中期,是AIGC的早期萌芽階段,這一時期受限于技術水...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNNs)是一種深度學習模型,廣泛應用于圖像識別、視頻分析、自然語言處理等領...
當我還在大學讀書的時候,我寫了一篇關于數據科學和建筑能源審計的長論文,這是我第一個真正意義上的數據科學項目。從那時起,我就有開始意無意地糾正自己的一些編...
面向6G時代,本文在全球首次設計“一對多”語義通信系統,具有開創性,所提出的“一對多”語義通信系統“MR DeepSC”可以為未來語義通信系統的發展打下基礎。
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