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深度學習

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深度學習技術(shù)

BatchNorm是一種旨在通過固定層輸入的分布來改善神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練的技術(shù)

作者探討了BatchNorm，優(yōu)化和Internal Covariate Shift三者之間的關(guān)系。作者在CIFAR-10數(shù)據(jù)集上分別使用和不使用Bat...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機視覺深度學習 7370 0

一種稱為標簽映射（LM）的方法來解決大規(guī)模分類問題？

CIFAR-100 數(shù)據(jù)集由60000張100個類別的32x32彩色圖像構(gòu)成，每個類別有500張訓(xùn)練圖像和100張測試圖像。我們使用一個簡單的 CNN ...

2018-07-03 標簽：圖像數(shù)據(jù)集深度學習 7298 0

深度學習為什么依賴于超大的計算能力？

雖然許多硬件計算單元（GPU、FPGA 等）的計算能力很強大，但是它們的內(nèi)存資源（即設(shè)備內(nèi)存）非常稀缺。當它們不能提供模型運行所需要的內(nèi)存資源時，要么運...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習自然語言 9672 0

關(guān)于交叉熵在loss函數(shù)中使用的理解

這樣就可以計算出某一種可能性的信息量。舉一個例子，假設(shè)你拿出了你的電腦，按下開關(guān)，會有三種可能性，下表列出了每一種可能的概率及其對應(yīng)的信息量

2018-07-03 標簽：函數(shù)深度學習交叉熵 5362 0

一個端到端的深度學習系統(tǒng)，可以將足球比賽的YouTube視頻轉(zhuǎn)換為運動的3D全息圖

以 YouTube 視頻的幀作為輸入，我們使用 field lines 來恢復(fù)攝像機參數(shù)。然后，提取邊界框、姿勢和軌跡（跨多個幀）來分割球員。通過在視頻...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習全息圖 5990 0

使用深度學習，制作“圖片+文字”型的表情包

數(shù)據(jù)集是這個表情包生成器的精髓。他們的數(shù)據(jù)集由大約40萬張帶標簽和圖說的圖片組成。其中有2600個獨特的圖像-標簽對，是他們寫Python腳本從Meme...

2018-07-03 標簽：編碼器深度學習 CNN 1.1萬 0

Facebook提出了一種Exemplar GANs的方法將照片中閉著的眼睛“打開”

這個問題對人類來說似乎很容易，只要稍微想象一下，大家很容易就能腦補出洞里應(yīng)該有什么。但是，這個任務(wù)對于計算機而言卻十分困難，因為這個問題沒有唯一確定的解...

2018-07-03 標簽：Facebook 計算機視覺深度學習 3767 0

一種新方法來檢測這些被操縱的換臉視頻的“跡象”

利用深度學習“換臉”合成假視頻的技術(shù)發(fā)展之快令人驚嘆，也令人深感不安。研究人員已經(jīng)研究出一種新方法來檢測這些被操縱的換臉視頻，通過有效地預(yù)測眼睛的狀態(tài)，...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習深度學習 5882 0

北京之所以被稱為AI一哥，不是沒有道理

這部白皮書顯示，全國4000多家人工智能企業(yè)中，北京人工智能企業(yè)達到1070家，占比26％；全國獲得風險投資的人工智能公司合計1237家，北京占比35％...

2018-07-03 標簽：人工智能自動駕駛深度學習 3403 0

一個神經(jīng)元的ResNet就是一個通用的函數(shù)逼近器

從何愷明等人2015年提出以來，ResNet甚至被認為是當前性能最佳的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。ResNet的成功得益于它引入了快捷連接（shortcut connec...

2018-07-03 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元深度學習 5604 0

身體的運動可以通過音樂信號進行計算預(yù)測嗎？

除了預(yù)測點之外，我們的另一個目標是通過動畫形象的方式來可視化這些點，讓動畫人物根據(jù)給定的音頻輸入自主活動。為了解決這個問題，我們提出兩個步驟。首先，構(gòu)建...

2018-07-03 標簽：人臉識別增強現(xiàn)實深度學習 3404 0

匯總幾種開源的深度學習模型以及針對姿態(tài)估計的代碼

DensePose的論文中提出了DensePose-RCNN，這是Mask-RCNN的一種變體，可以以每秒多幀的速度在每個人體區(qū)域內(nèi)密集地回歸特定部位的...

2018-07-02 標簽：代碼數(shù)據(jù)集深度學習 9794 0

用CycleGAN把《堡壘之夜》轉(zhuǎn)成《絕地求生》寫實風

CycleGAN是加州大學伯克利分校研究人員提出的一種用于跨域圖到圖轉(zhuǎn)換的GAN，它可以把一類圖像的風格（比如《堡壘之夜》）轉(zhuǎn)換成另一類圖像（比如《絕地...

2018-07-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN 深度學習 9435 0

一種針對深度強化學習運動任務(wù)的自動環(huán)境

這類似蜘蛛的機器人是可以靈活拆卸的，中間的本體是一個六邊形的形狀，每一面都可以利用磁鐵吸附上一條“機械腿”，不過在實驗中研究人員最多只用了三條腿。除此之...

2018-07-02 標簽：機器人神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習 3053 0

利用多視圖幾何技術(shù)重建場地和球員的3D模型

于是識別球員的重任就落在了深度學習網(wǎng)絡(luò)上，而它的訓(xùn)練方法又顯得十分巧妙。有別于傳統(tǒng)的訓(xùn)練方式,此系統(tǒng)選擇了FIFA游戲作為訓(xùn)練素材。倘若使用普通2D足球...

2018-07-02 標簽：VR技術(shù)3D模型深度學習 3452 0

一種思考數(shù)學表達式的輕松方法——計算圖

如果要理解計算圖上的導(dǎo)數(shù)，一個關(guān)鍵在于我們?nèi)绾卫斫饷恳粭l帶箭頭的線（下稱“邊”）上的導(dǎo)數(shù)。以之前的連接a節(jié)點和c=a+b節(jié)點的邊為例，如果a對c有影響，...

2018-07-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算圖深度學習 3652 0

基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的組合模型處理NLP任務(wù)諷刺檢測

數(shù)據(jù)為均衡和失衡的諷刺推文數(shù)據(jù)集，取自Ptacek等2014年的工作和The Sarcasm Detector。移除了用戶名、URL、#標記，使用了NL...

2018-07-02 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學習 6284 0

“萬能芯片”FPGA在深度學習領(lǐng)域的用法

而眾所周知，在專用芯片與通用芯片中間，還有一個更為靈活，也更為神秘的領(lǐng)域：FPGA。無論是英特爾天價的收購還是微軟與 IBM 雄心勃勃的計劃，都讓人對其...

2018-07-02 標簽：fpga asic 深度學習 3402 0

RNN及其變體LSTM和GRU

下圖為一個雙層LSTM對三個不同的單詞的反應(yīng)分布。該LSTM每層有600個細胞狀態(tài)單元，基于Penn Tree Bank（PTB）數(shù)據(jù)集訓(xùn)練。我們可以看...

2018-06-30 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學習自然語言 1.7萬 0

圖像增強的主要方法及其Python實現(xiàn)

在本文中，我們將查看如何應(yīng)用這些變換至圖像，包括3D圖像，及其對深度學習模型表現(xiàn)的影響。我們將使用flickr用戶andy_emcee拍攝的照片作為2D...

2018-06-30 標簽：圖像增強 Python 深度學習 1.7萬 0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計達2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
英偉達

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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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以無人駕駛來說，城市中將建造一個巨大的交通共享網(wǎng)，只要拿出手機就能隨時呼叫無人駕駛汽車服務(wù)；交警能精準判斷每一輛汽車去向，更有效地管理交通……
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OpenWrt 可以被描述為一個嵌入式的 Linux 發(fā)行版。（主流路由器固件有 dd-wrt，tomato，openwrt，padavan四類）對比一個單一的、靜態(tài)的系統(tǒng)，OpenWrt的包管理提供了一個完全可寫的文件系統(tǒng)，從應(yīng)用程序供應(yīng)商提供的選擇和配置，并允許您自定義的設(shè)備，以適應(yīng)任何應(yīng)用程序。
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ARM架構(gòu)過去稱作進階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。
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Qualcomm最新的“龍板”——Qualcomm DragonBoard 410c，是一枚功能極為強大，身材特別小巧的開發(fā)板，它集成了目前最流行的智能手機處理能力，幫您實現(xiàn)對各種智能硬件的天馬行空想象。您可以研用“龍板”實現(xiàn)高清視頻、Wi-Fi/藍牙、多媒體、3D游戲等各項功能。
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OpenCL是一個為異構(gòu)平臺編寫程序的框架，此異構(gòu)平臺可由CPU，GPU或其他類型的處理器組成。OpenCL由一門用于編寫kernels （在OpenCL設(shè)備上運行的函數(shù)）的語言（基于C99）和一組用于定義并控制平臺的API組成。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標準化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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JDI（Java Debug Interface）是 JPDA 三層模塊中最高層的接口，定義了調(diào)試器（Debugger）所需要的一些調(diào)試接口。基于這些接口，調(diào)試器可以及時地了解目標虛擬機的狀態(tài)，例如查看目標虛擬機上有哪些類和實例等。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計費控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負責處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負責總線的仲裁以及存儲體切換。
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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計對高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
中國硬件創(chuàng)新大賽

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