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標簽 > 深度學習
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將深度學習用于這些影像進行識別和區(qū)分,以便快速的篩查出病癥的細微信息
為了研究提取幀的特征空間,研究人員用重建損失訓練了一個無監(jiān)督卷積自動編碼器。自動編碼器由編碼器和解碼器基于卷積層組成。編碼器和解碼器各由三個卷積層組成,...
自動駕駛感知的實現(xiàn)需要軟硬件結(jié)合,本文從傳感器和算法的角度帶大家來了解一下自動駕駛的感知。
深度學習在各個領域有什么樣的作用深度學習網(wǎng)絡的使用示例分析
深度學習網(wǎng)絡作為一個功能多樣的工具,雖然最初僅用于圖像分析,但它已逐漸被應用到各種不同的任務和領域中。高準確性和高處理速度,使得用戶無需成為領域?qū)<壹纯?..
在不使用任何額外數(shù)據(jù)的情況下,COCO數(shù)據(jù)集上物體檢測結(jié)果為50.9 AP的方法
實驗中,我們發(fā)現(xiàn)當只使用 COCO 數(shù)據(jù)集時,從頭開始訓練的模型性能是能夠匹配預訓練模型的性能。我們在 COCO train2017 上訓練模型,并在 ...
何愷明、Ross Girshick等大神深夜扔出“炸彈”:ImageNet預訓練并非必須
ImageNet預訓練方式加快了收斂速度,特別是在訓練早期,但隨機初始化訓練可以在訓練一段時間后趕上來。考慮到前者還要進行模型的微調(diào),訓練總時間二者大體...
2018-11-24 標簽:計算機視覺數(shù)據(jù)集深度學習 6719 0
CNN經(jīng)典網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)之Le-Net5
.C5層在論文中是個卷積層,但濾波器大小為 5 x 5,所以其本質(zhì)上也是個全連接層。如果將5 x 5 x 16 拉成一個向量,它就是一個全連接層。其輸入...
2018-11-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習CNN 7797 0
如何用對抗樣本修改圖片,誤導神經(jīng)網(wǎng)絡指鹿為馬
黑盒攻擊則是在神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)為黑箱時,僅通過模型的輸入和輸出,逆推生成對抗樣本。下圖左圖為白盒攻擊(自攻自受),右圖為黑盒攻擊(用他山之石攻此山之玉)。
2018-11-22 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能深度學習 5417 0
Zerotech Dobby AI無人機與DeePhi的深度學習推理技術(shù)介紹
Zerotech Dobby AI是一款口袋大小的無人機,它使用深度學習來檢測由Xilinx Zynq SoC器件驅(qū)動的人體手勢。 該演示還將展示De...
基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC的DeePhi深度學習平臺介紹
DeePhi Tech是面向無人機,機器人,監(jiān)控攝像機和數(shù)據(jù)中心應用的FPGA深度學習平臺提供商.DeePhi平臺基于賽靈思所有可編程FPGA和SoC,...
了解Xilinx FPGA如何通過深度學習圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負載機器學習。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡模型加速圖像(從ImageN...
2010年1月9日,Deephi的Yi Shan在法蘭克福的2018年XDF的Edge Track中提供了一個用例演示.Yi Shan討論了深度學習的成...
騰訊醫(yī)療AI實驗室和加州大學的聯(lián)合研究成果,首刊于《Medical Physics》,這是是美國醫(yī)學物理學家學會(The American Associ...
2018-11-19 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 8665 0
一些在文本數(shù)據(jù)量不夠大的時候可用的一些實用方法
在這篇文章中,我將展示一些由我自己開發(fā)或是我在文章、博客、論壇、Kaggle和其他一些地方發(fā)現(xiàn)的方法,看看它們是如何在沒有大數(shù)據(jù)的情況下讓深度學習更好地...
2018-11-19 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集深度學習 6876 0
如何選擇高效的深度學習硬件?剖析GPU、FPGA、ASIC和DSP
第一個問題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎,而當它在執(zhí)行 3x3 卷積時,只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點后來是通...
文本數(shù)據(jù)量不夠大的時候可用的一些實用方法,從而賦予小數(shù)據(jù)集以價值
Dropout是另一種較新的正則化方法。它具體的做法是在訓練期間,神經(jīng)網(wǎng)絡中的每個節(jié)點(神經(jīng)元)按照P的概率被丟棄(即權(quán)重被設置為零)。這樣,網(wǎng)絡就不會...
2018-11-19 標簽:機器學習數(shù)據(jù)集深度學習 5543 0
基于由神經(jīng)網(wǎng)絡架構(gòu)建立的Gram矩陣的特定結(jié)構(gòu)
本文的研究證據(jù)建立在先前關于兩層神經(jīng)網(wǎng)絡梯度下降的研究理念之上。首先,作者分析了預測的動力學情況,其收斂性由神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)引出的Gram矩陣的最小特征值確...
2018-11-18 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 3051 0
這種方法聽起來很簡單,但事實上失敗的次數(shù)也很多。例如,當通話者沒有說話時,麥克風接收到的全是噪音。或者說話者在打電話過程中會不斷晃動手機等等,這種情況就...
索尼發(fā)布新的方法,在ImageNet數(shù)據(jù)集上224秒內(nèi)成功訓練了ResNet-50
近年來,許多研究人員提出了多種方案來解決這兩個問題(見原文參考文獻)。這些工作利用ImageNet/ResNet-50訓練來衡量訓練效果。ImageNe...
2018-11-16 標簽:索尼神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 9887 0
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