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      標簽　>　深度學習

      深度學習

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      文章：4732個 瀏覽：122746次 帖子：173個

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      2018-07-10 標簽：函數機器學習深度學習 1.3萬 0

      深度學習數據集,哪里可以獲得這些數據？

      這是用于開發物體檢測算法的真實世界圖像數據集。這些只需要最少的數據預處理。它與本列表中提到的MNIST數據集類似，但擁有更多標簽數據（超過600,000...

      2018-04-27 標簽：圖像處理深度學習自然語言 1.3萬 0

      為什么要用無監督學習？無監督深度學習范例研究

      讓我們用一個例子來更好地理解這個概念。比如說，銀行想要對客戶進行分組，以便他們能向客戶推薦合適的產品。他們可以通過數據驅動的方式來完成這件事——首先通過...

      2018-09-27 標簽：機器學習深度學習 1.3萬 0

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      如果你像我一樣，發現記住PyTorch/TensorFlow中那些計算點積、外積、轉置、矩陣-向量乘法、矩陣-矩陣乘法的函數名字和簽名很費勁，那么ein...

      2018-10-04 標簽：函數深度學習 1.3萬 0

      什么是智能內容生成？萬字講述智能內容生成實踐

      事實上，Data2Seq領域在工業界有著非常大的應用價值，應用領域如天氣預報、體育報道、財經新聞和醫療報告等。一些典型的公司如Automated Ins...

      2019-04-22 標簽：深度學習自然語言知識圖譜 1.3萬 0

      人工智能、機器學習、深度學習有什么關系？

      有三個詞，這兩年出現的頻率越來越高：人工智能（AI），機器學習（ML），深度學習（DL），到底他們哥仨是什么關系？

      2018-06-08 標簽：人工智能機器學習深度學習 1.3萬 0

      什么是遷移學習？遷移學習的實現方法與工具分析

      人工智能競爭，從算法模型的研發競爭，轉向數據和數據質量的競爭，這些成功的模型和算法主要是由監督學習推動的，而監督學習對數據極度饑渴，需要海量數據（大數據...

      2018-05-11 標簽：人工智能機器學習深度學習 1.3萬 0

      深度學習中的YOLOv2-Tiny目標檢測算法詳細設計

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      近年來，以卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，DNN）為代表的深度學習算法在許多計算機視覺任務上取得了巨大突破，如圖...

      2020-11-30 標簽：深度學習卷積神經網絡 1.3萬 0

      新一代視頻編碼標準VVC和AVS3的進展及關鍵技術特色等介紹

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      本次我將從以下四個方面為大家分享有關最新一代VVC與AVS3視頻編碼標準的進展及關鍵技術特色等內容，希望可以為大家帶來有價值的幫助。

      2019-01-13 標簽：AVS視頻編碼深度學習 1.3萬 0

      如何用Python識別停車位？

      解決一個復雜的問題，首先第一步是要把問題分解成幾個簡單子任務。然后，針對每個子任務，運用機器學習中不同的方法來分別解決每個問題。最后把這些子任務貫穿起來...

      2019-01-29 標簽：機器學習python深度學習 1.3萬 0

      AI頭發分割模塊、頭發換色、顏色增強與修正模塊等技術原理

      那么，我們先將紅色轉換為對應的hsv，然后保留原始黑色頭發的V，紅色頭發的hs，重新組合新的hsV，在轉換為RGB顏色空間，即為頭發換色之后的效果(hs...

      2018-08-03 標簽：AI深度學習 1.3萬 0

      淺論學習深度學習的四個步驟

      深度學習的概念源于人工神經網絡的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據...

      2018-10-07 標簽：機器學習深度學習 1.3萬 0

      什么是智能感知技術？智能感知技術與人工智能的關系

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      智能感知技術是指將物理世界的信號通過攝像頭、麥克風或者其他傳感器的硬件設備，借助語音識別、圖像識別等前沿技術，映射到數字世界，再將這些數字信息進一步提升...

      2023-05-12 標簽：傳感器神經網絡智能感知 1.3萬 0

      3個時代，3盤對弈，人工智能是否能繼續戰勝人類？

      從人機對弈這件小事，和你聊聊人工智能的發展。

      2018-03-30 標簽：人工智能深度學習AlphaGo 1.3萬 0

      圖神經網絡概述第三彈：來自IEEE Fellow的GNN綜述

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      本文來源：機器之心編譯 作者：Zonghan Wu 圖神經網絡（GNN）熱度持續上升，之前我們曾介紹了清華兩篇綜述論文，參見：深度學習時代的圖模型，清華...

      2019-01-10 標簽：深度學習 1.3萬 0

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      從功能上來說，你這個應用非常適合采用深度學習，事實上，深度學習本質上就是用來做分類識別的，尤其是針對零件與零件之間，圖像上差異比較小的時候（比如你需要自...

      2019-01-16 標簽：人工智能深度學習 1.2萬 0

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      今天我們來講解一下為什么要正則化輸入（也叫標準化輸入）呢？

      2017-11-22 標簽：深度學習正則化輸入 1.2萬 0

      到底誰可以產生更好的圖像修復結果？什么是圖像修補？

      在自動識別方法中：排名第一的是深度學習方法-基于生成的圖像修復方法。但這不是一次壓倒性的勝利，因為這個算法從未達到我們研究中任何圖像的最佳分數。 “城市...

      2018-10-18 標簽：圖像深度學習 1.2萬 0

      BERT在機器閱讀理解測試SQuAD1.1中表現出驚人的成績

      如何來實現上下文全向預測呢？BERT 的作者建議使用 Transformer 模型。這個模型在《Attention Is All You Need》一文...

      2018-10-18 標簽：谷歌深度學習 1.2萬 0

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      同時目標檢測算法對于不常見的的比例或新的圖像分布缺乏一定的泛化能力。由于物體可能的方向和尺寸比例各不相同，算法有限的比例變化對于特殊目標的檢測就會失效。...

      2018-06-01 標簽：算法衛星深度學習 1.2萬 0

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