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標簽 > 深度學習
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作為一個庫,Keras 仍然可以單獨使用,因此未來兩者可能會分道揚鑣。不過,因為谷歌官方支持 Keras 和 TensorFlow,所以似乎不太可能出現...
2018-10-31 標簽:深度學習TensorFlow 1.1萬 0
仍以VGG為例,由于前面采樣部分過大,有時候會導致后面進行反向卷積操作得到的結果分辨率較低,會出現細節丟失等問題。為此,FCN的解決方法是疊加第三、四、...
2014 年秋季,人工智能百年研究(OneHundred Year Study)項目啟動,這是一項對人工智能領域及其對人類、社區、社會影響的長期學術研究...
盡管地點映射本身就是一個困難的問題,足以專門寫一篇博客,人類的直覺能在很大程度上幫助解決這一問題。考慮上圖中訪問圣莫尼卡海灘的例子。稍微一瞥周邊地點,就...
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...
其中⊙表示點乘,即每個矩陣元素對應相乘,M是由0和1構成的二進制掩碼。在每次完成部分卷積操作后,掩膜要進行一輪更新。這意味著如果卷積能夠在至少一個有效輸...
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...
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
怎樣理解非線性變換和多層網絡后的線性可分,神經網絡的學習就是學習如何利用矩陣的線性變換加激活函數的非線性變換。
控制模型的規模很重要。如果模型架構太大太復雜,訓練和運行的速度都會降低,從瀏覽器載入模型度速度也會變慢。控制模型的規模說起來簡單,難的是取得準確率和模型...
分布式文件系統的必要性,Python在分布式文件系統中的支持情況
這里通過收集或生成更多訓練數據而得到的可預測投資回報率(ROI)比上面的概念稍復雜。首先,你需要收集到足夠多的數據,如下圖所示,使數據量超過“Small...
假設在下一次迭代i+1中,zc的分布偏移至pci+1。由于網絡層d的權重之前是根據pci更新的,但現在網絡層d面臨的輸入分布卻是pci+1。這一顯著差異...
理解Batch Normalization中Batch所代表具體含義的知識基礎
所謂“Mini-Batch”,是指的從訓練數據全集T中隨機選擇的一個訓練數據子集合。假設訓練數據集合T包含N個樣本,而每個Mini-Batch的Batc...
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...
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