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標簽 > 深度學習
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驍龍710與驍龍660有啥區別? 驍龍710該怎么吹才能秒殺驍龍845呢?
在驍龍710發布的論壇會上,高通對驍龍710的AI性能用魯大師“AImark”進行了評測,高通展示了驍龍710和驍龍660在魯大師“AImark”測試中...
全面回顧Graph深度學習,一文看盡GNN、GCN、GAE、GRNN、GRL
不規則域(Irregular domain)。與圖像、音頻、文本等具有清晰網格結構的數據不同,圖處于不規則的域中,使得很難將一些基本的數學運算推廣到圖中...
當一個人開始涉足深度學習時,擁有一塊高速GPU是一件很重要的事,因為它能幫人更高效地積累實踐經驗,而經驗是掌握專業知識的關鍵,能打開深入學習新問題的大門...
圖像分類的5種技術,總結并歸納算法、實現方式,并進行實驗驗證
然而,圖像分類問題就是一個非常復雜的工作,它總是借用諸如卷積神經網絡(CNN)這樣的深度學習模型來完成。但我們也知道,通常我們在課堂中學習到的,諸如KN...
IoU是一種測量在特定數據集中檢測相應物體準確度的一個標準。IoU是一個簡單的測量標準,只要是在輸出中得出一個預測范圍(bounding boxex)的...
2019-02-01 標簽:深度學習 6.6萬 1
命名實體識別(NER)是自然語言處理(NLP)中的基本任務之一
LSTM網絡是整體思路同樣是先對給定的訓練樣本進行學習,確定模型中的參數,再利用該模型對測試樣本進行預測得到最后的輸出。由于測試輸出的準確性現階段達不到...
NVLink技術取代了SLI技術,可以配合Quadro NVLink 2-Slot或者3-Slot使用。NVLink技術不但具備多卡同步輸出的功能,在應...
隨著人工智能技術的興起,人工智能技術應用在電力系統的運行、控制、管理等領域。人工智能技術在電力系統中的應用不僅拓展了人工智能技術的應用范圍,而且擴展了人...
簡而言之,深度學習中的注意力機制可以被廣義地定義為一個描述重要性的權重向量:通過這個權重向量為了預測或者推斷一個元素,比如圖像中的某個像素或句子中的某個...
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...
基于單目圖像的深度估計算法,大幅度提升基于單目圖像深度估計的精度
雙目匹配需要把左圖像素和右圖中其對應像素進行匹配,再由匹配的像素差算出左圖像素對應的深度,而之前的單目深度估計方法均不能顯式引入類似的幾何約束。由于深度...
那么如何選擇適合你的 GPU 呢?本文作者 Tim Dettmers 是瑞士盧加諾大學信息學碩士,熱衷于開發自己的 GPU 集群和算法來加速深度學習。這...
深度學習下的分類,目標檢測、語義分割這三個方向具體的概念及其應用場景是什么?
我們觀察一下這些圖片的特點,這些圖片各種各樣,分辨率也各不相同。圖片中的貓和狗形狀、所處位置、體表顏色各不一樣。它們的姿態不同,有的在坐著而有的則不是,...
他們驗證了深度神經網絡可以取得和靈長類動物視覺IT皮層相同的性能。人腦的視覺神經系統在物體樣例變化,幾何變換,背景變化的情況下仍然可以達到很高的識別性能...
從20世紀60年代開始,人們就在期待像哈爾(HAL)這樣的科幻級別的AI,然而直到最近,PC和機器人還是非常愚笨。
實驗中,所有GPU的性能都是通過在合成數據上訓練常規模型,測量FP32和FP16時的吞吐量(每秒處理的訓練樣本數)來進行評估的。為了標準化數據,同時體現...
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