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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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Deep Voice是百度AI研究院一個由深度神經網絡構建的高質量語音轉(TTS )系統。該系統不僅提高的模擬的時間,百度還優化了它出錯的概率。甚至還在...
我們希望訓練出的模型能夠準確預測新圖像的這些標簽。為此,我們會嘗試使用針對天氣和地面標簽提供兩種獨立輸出的網絡。預測天氣標簽是 多類別分類問題的一個例子...
2018-09-17 標簽:神經網絡圖像TensorFlow 1.5萬 0
卷積神經網絡是當今大多數機器學習實踐者的重要工具。但是,理解卷積神經網絡并開始嘗試運用著實是一個痛苦的過程。本文的主要目的是了解卷積神經網絡如何處理圖像...
引入Mask R-CNN思想通過語義分割進行任意形狀文本檢測與識別
網絡架構由四部分組成,骨干網feature pyramid network (FPN) ,文本候選區域生成網絡region proposal netw...
三種回歸算法及其優缺點,將會為我們理解和選擇算法提供很好的幫助
在這一簡單的模型中,單變量線性回歸的任務是建立起單個輸入的獨立變量與因變量之間的線性關系;而多變量回歸則意味著要建立多個獨立輸入變量與輸出變量之間的關系。
本文緣起于一位網友向原作者請教的兩個關于目標檢測的問題:①如何過濾或忽略我不感興趣的類?②如何在目標檢測模型中添加新的類?這是否可行?
算法是指解題方案的準確而完整的描述,是一系列解決問題、高度符合邏輯性、可執行性的指令集合,代表運用系統方法描述解決問題的策略機制。
通過深度學習方法為黑白老照片自動上色,帶我們重新憶起那段老時光!
現在,隨著數據集的增加,由于我們處理的是高分辨率圖像,因此我們需要更多的計算能力。為此,我個人更喜歡使用 Deep Cognition 的 Deep L...
神經網絡模型的每一類學習過程通常被歸納為一種訓練算法。訓練的算法有很多,它們的特點和性能各不相同。問題的抽象人們把神經網絡的學習過程轉化為求損失函數f的...
近年來,生成圖像建模領域出現了不少成果,其中最前沿的是GAN,它能直接從數據中學習,生成高保真、多樣化的圖像。雖然GAN的訓練是動態的,而且對各方面的設...
tf.data API 通過 tf.data.Dataset.prefetch 轉換提供了一個軟件 pipelining 操作機制,該轉換可用于將數據生...
一款只通過單個普通的2D攝像頭就能實時捕捉視頻中的3D動作的系統
在CNN的骨骼預測當中,最重要的骨盆的3D姿勢,他們提出的姿態公式得出的結果,吻合度可與世界最先進的離線方法媲美。通過組合預測2D和3D關節位置來確保關...
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