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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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根據 Krieger 的說法, NVIDIA GeForce GTX GPU 用于訓練和運行 CNN ,包括四個卷積、三個密集層和兩個跟蹤組織運動的...
公交車、出租車等交通工具的到達時間是影響公眾出行的一大因素。所以,預估到達時間(ETA)準確率成為非常實際的研究課題。近日,DeepMind 與谷歌地圖...
2020-09-08 標簽:神經網絡 1613 0
Imagination與Visidon合作共同開辟AI超分辨率技術未來
Imagination Technologies與Visidon Oy聯合推動移動、數字電視和汽車市場的嵌入式應用向基于深度學習的超分辨率過渡。
雖然機器學習和深度學習都是人工智能學中構成的要素,但是“深度學習”被人們賦予了家族中的“聰明之星”的稱號,改進了長期以來的預測準確性標準。在今年人工智能...
未參與這項工作的研究人員對結果印象深刻。“這篇論文非常獨特,”香港大學長期 RRAM 研究員王中瑞說?!八诓煌膶用孀龀隽素暙I——在設備層面、電路架構...
Imec和GlobalFoundries已展示了一種內存處理器芯片
施加與輸入激活成比例的電壓(通過數模轉換-在下圖的左側)意味著通過每個元件的電流與激活與重量的乘積成比例。流過每條垂直位線(下圖中的垂直線)的電流是這些...
靜態 BEV 可以在部分攝像頭被遮擋,車道線模糊的時候依舊可以補充出道路結構,解決了高精地圖數據實時性的問題;動態 BEV 神經網絡具備了一定的「腦補」...
近些年來,人工神經網絡方法已經成為了自然語言處理中最重要的范式之一。但是,大量依賴人工設計的神經網絡結構,導致自然語言處理領域的發展很大程度依賴于神經網...
語音識別技術的發展可以追溯到20世紀50年代,但直到近年來,隨著計算能力的提升和機器學習技術的進步,這項技術才真正成熟并廣泛應用于各個領域。語音識別技術...
域適應是計算機視覺的一個領域,我們的目標是在源數據集上訓練一個神經網絡,并確保在顯著不同于源數據集的目標數據集上也有良好的準確性。為了更好地理解域適應和...
我們已經通過經驗證明, cnn 能夠學習車道和道路跟隨的整個任務,而無需手動分解為道路或車道標記檢測、語義抽象、路徑規劃和控制。從不到一百小時的駕駛中獲...
Lepora教授近十年來一直在嘗試在機器人中重塑觸覺。在他以前的作品中,他使用了更傳統的機器學習技術,例如概率分類器。但是,他發現這些技術僅允許機器人執...
隨著神經網絡的規模和功率的增長,當在傳統電子設備上運行時,它們越來越需要能量。這就是為什么一些科學家一直在研究光學計算作為一種有前途的下一代人工智能媒介...
雙塔模型在訓練時是對一個batch內樣本訓練。一個batch內每個樣本 (user和item對)為正樣本,該user與batch內其它item為負樣本。...
客戶對基準推理學習曲線的最后階段是開發自己的模型,使用通常來自 Nvidia 或數據中心的訓練硬件/軟件,然后在可能的目標推理加速器上對該模型進行基準測試。
長短期記憶(LSTM)神經網絡是一種特殊的循環神經網絡(RNN),它能夠學習長期依賴關系。雖然LSTM最初是為處理序列數據設計的,但近年來,它在圖像處理...
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