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標簽 > 深度學習
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最典型的是, GAN 的訓練目標是使用生成器生成新的、逼真的數(shù)據樣本,同時丟棄鑒別器。然而,對于異常檢測,將生成器放在一邊,利用鑒別器確定未知輸入數(shù)...
利用NVIDIA DALI為加速數(shù)據管道提供性能和靈活性
定義 DALI 管道的最簡單方法是使用pipeline_def Python 裝飾器。為了創(chuàng)建管道,我們定義了一個函數(shù),在該函數(shù)中實例化并連接所需的...
離線識別率高達99%的Python人臉識別系統(tǒng)開源
SeetaFace人臉識別引擎。該引擎由中科院計算所山世光研究員帶領的人臉識別研究組研發(fā)。代碼基于C++實現(xiàn),且不依賴于任何第三方的庫函數(shù),開源協(xié)議為B...
M-Star CFD 包含 M-Star Build (用于準備模型和指定仿真參數(shù))、 M-Star Solve (用于運行仿真)和 M-Star ...
用NVIDIA TSPP和Triton推理服務器加速模型推理
NVIDIA 時間序列預測平臺提供從訓練到時間序列模型的推斷的端到端 GPU 加速。平臺中包含的參考示例經過優(yōu)化和認證,可在 NVIDIA DGX A1...
用NVIDIA遷移學習工具箱如何訓練二維姿態(tài)估計模型
本系列的第一篇文章介紹了在 NVIDIA 遷移學習工具箱中使用開源 COCO 數(shù)據集和 BodyPoseNet 應用程序的 如何訓練二維姿態(tài)估計模型 。
基于TAO人工智能模型調整平臺應對NVIDIA訓練挑戰(zhàn)
作為一個受管理和引導的工作流, TAO 通過統(tǒng)一現(xiàn)有的 NVIDIA 關鍵技術,如 NGC 目錄 、 遷移學習工具包 ( TLT )、 與 NVID...
當您消除 AI 框架的復雜性時,您可以專注于重要的事情:縮短 AI 應用程序的 TTM 。 TAO 工具包使您可以非常輕松地訓練、調整和優(yōu)化預訓練模...
“我們開發(fā)的模型可以在實際應用中使用,只需稍作修改,就可以與移動應用一起使用。利用這個經過訓練的網絡,有可能對使用智能手機拍攝的蚊子圖像進行高效實時...
這項研究建立在 以前的工作 由 Chang 和他的同事開發(fā)了一種解碼和轉換大腦信號的深度學習方法。與目前的研究不同,先前研究的參與者能夠說話。
實驗在 UT 西南醫(yī)學中心生物高性能混凝土集群上進行,并使用CUDA – 加速 NVIDIA V100 Tensor Core GPU。他們在 17...
將深度學習模型與計算機視覺相結合,Revery.ai正在改善零售商和消費者的在線更衣室體驗。這項技術創(chuàng)建了一個工具,利用現(xiàn)有的商店目錄圖像來構建一個...
斯坦福大學( Stanford University )和加州理工州立大學( California Polytechnic State Univer...
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