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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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近年來,計算機視覺在智能交通系統(ITS)和自動駕駛(AD)中的應用逐漸轉向深度神經網絡架構。雖然在基準數據集上的性能似乎有所改善,但在研究中還沒有充分...
通過場景landmark做定位的新思路(CVPR 2022)
與大多數landmark通常可見的人體姿態估計不同,由于相機視野有限并且無法同時觀察場景的不同部分,相機姿態估計任務中大多數場景landmark不會同時...
我們在學習人工智能時常會遇到訓練(Training)和推理(Inference)兩個概念,這是人工智能實現的兩個環節。今天我們一起討論一下以下兩個問題。
來自美國東北大學和羅切斯特理工的研究者提出參數集約型掩碼網絡(Parameter-Efficient Masking Networks (PEMN))。...
1. 視頻預處理,它包括編碼前應用于高質量源視頻的任何轉換。視頻降分辨率是這里最相關的例子,它根據不同設備的屏幕分辨率定制我們的編碼,并在不同的網絡條件...
無殘差連接或歸一化層,也能成功訓練深度Transformer
最近,使用信號傳播原則來訓練更深度的 DNN 并且殘差架構中沒有殘差連接和 / 或歸一化層的參與,成為了社區感興趣的領域。原因有兩個:首先驗證了殘差架構...
2022-12-12 標簽:神經網絡Transformerdnn 1016 0
無殘差連接或歸一化層,也能成功訓練深度transformer
殘差架構是最流行和成功的,最初是在卷積神經網絡(CNN)的背景下開發的,后來自注意力網絡中產生了無處不在的 transformer 架構。殘差架構之所以...
2022-12-12 標簽:神經網絡Transformerdnn 1085 0
1、摘要 在本文中,作者在其原有工作OverlapTransformer (OT)的基礎上,提出了一種用于自動駕駛的時空融合激光雷達地點識別算法S...
我們先簡單了解一下現在熱門的圖神經網絡 (GNN),這已經成為圖數據挖掘的一種主導且強大的工具。與圖像數據的 CNN 相似,GNN 是一種神經網絡,旨在...
首個在ImageNet上精度超過80%的二值神經網絡BNext問世
舉個例子,Meta 推薦系統模型 DLRM 使用 32-bit 浮點數來儲存權重和激活參數,它的模型大小約為 2.2GB。而一個少量精度下降 (<...
激活函數對于人工神經網絡模型去學習、理解非常復雜和非線性的函數來說具有十分重要的作用。首先對于y=ax+b這樣的函數,當x的輸入很大時,y的輸出也是無限...
數據的數量和變化對于大多數 ML 模型(例如深度學習神經網絡模型)的性能非常重要。因此,神經網絡模型的訓練需要一個非常大的數據集。只有它才能達到生產...
機器學習是一種強大的技術,它通過開發算法從其經驗中學習和改進。算法是計算、訪問和處理輸入數據并預測結果的程序。機器學習模型旨在計算復雜的計算和學習模...
訓練深度神經網絡(DNNs)往往需要大量的訓練數據,這些數據有時可能由不可信的第三方來源所提供。這些不可信的數據可能會對模型的訓練帶來嚴重的安全威脅。
法國洛林大學的研究人員開發了一種“Damage Reflex”系統(損傷反射,又名 D-Reflex),當機器人的一條腿斷了時,人形 TALOS 機器人...
當推理引擎的性能出現時,供應商會拋出基準測試,引用TOPS(Tera-Operations/second)性能和TOPS/Watt等內容。研究這些數...
1. 通過神經網絡(NN)自動生成標注的「自監督學習」:至少可以追溯到我1990-91年的工作。 (I) 通過預測編碼在一個循環神經網絡(RNN)中...
匯編。(主要是現在并沒有官方支持匯編的操作,目前的匯編器幾乎都是逆向的產物,不是很穩定。同時匯編帶來的好處如消除寄存器的 bank conflict n...
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