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標簽 > 神經網絡
神經網絡可以指向兩種,一個是生物神經網絡,一個是人工神經網絡。
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基于YOLOv2模型的監控系統喪失對人物的識別能力,從而實現在攝像頭下順利”隱身”的效果
實驗中,被 Toon Goedemé 和他的團隊”迷惑”的攝像頭,使用著名的 YOLOv2 卷積神經網絡。YOLOv2 屬于實時對象識別模型,它的結構是...
Tensorflow 2.0版本如何幫助我們快速構建表格數據的神經網絡分類模型
但對普通開發者來說,最為重要的是,官方文檔和教程變得對用戶友好許多。不僅寫得清晰簡明,更靠著 Google Colab 的支持,全都能一鍵運行。我嘗試了...
2019-04-29 標簽:神經網絡深度學習tensorflow 5809 0
OpenAI最新研發的MuseNet的深度神經網絡,可以制作4分鐘時長的音樂作品
研究人員還創建了作曲家和樂器的 token,以便更好地控制 MuseNet 生成的樣本類型。訓練期間,這些作曲家和樂器 token 將預先添加到每個樣本...
一個可以生成欺騙性補丁的系統模型,人們能夠使自己在行人檢測器中獲得“隱身”的效果
卷積神經網絡(CNNs)的興起在計算機視覺領域取得了巨大成功。 CNN在圖像數據中進行端到端的學習在各種計算機視覺任務中都獲得最佳結果。由于這些網絡結構...
OpenAl提出了一種適用于文本、圖像和語音的稀疏Transformer
上圖中間是第一種步進注意力的版本,可以粗略的理解為每一個位置需要注意它所在的行和列;另一種固定注意力的方式則嘗試著從固定的列和元素中進行處理,這種方式對...
Facebook的研究人員提出了一個能從真實視頻中抽取可控制主角的模型Vid2Game
隨后將生成的位姿及給定的背景輸入Pose2Frame將生成高分辨率的真實視頻序列。同樣以運動員作為例子,將運動員位姿和網球拍的序列輸入,模型將生成一個R...
采用由經驗確定的因子 α 和 β 對三個部分進行按比例縮放,然后求和,并使用 Adam 算法進行優化。優化器的目標是總損失 L 的最小化。在優化過程中凍...
OpenAI新模型Sparse Transformer,預測長度超過去30倍
減少內存消耗一種方法是在反向傳播期間從檢查點重新計算注意力矩陣,這是深度學習中的一種成熟技術,以增加計算量為代價來減少內存使用。在計算Transform...
谷歌MorphNet:它是如何工作的?為什么是MorphNet?
在縮減階段之后,人們可以停止 MorphNet,只需縮減網絡以滿足更嚴格的資源預算。這會導致在給定目標成本的時候網絡效率更高,但有時也會導致精度下降。另...
我喜歡TensorFlow的原因有兩點:它完全是開源的,并且有出色的社區支持。TensorFlow為大多數復雜的深度學習模型預先編寫好了代碼,比如遞歸神...
在之前的系列中,我們學習了密集連接的神經網絡(densely connected neural networks)。這些網絡的神經元被分成組,形成連續的...
我們這里提出的其實是介于 tracking 與 optical flow 的中間的 mid-level correspondence 或者說是 semi...
在很多人眼里,深度學習是一個非常神奇的技術,是人工智能的未來,是機器學習的圣杯。今天大恒圖像帶您一起揭開他神秘的面紗,了解什么才是深度學習。
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