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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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AutoAugment 根據所運行的數據集學習不同的轉換。例如,對于包含數字自然場景的街景(SVHN)圖像,AutoAugment 的重點是像剪切和平移...
對于任何預知的體系,自定義性和便利性往往不可兼得, DNNClassifier 嘗試給開發者提供額外的參數以繞過這個局限。如果留空了,就會由一些合理的默...
NVIDIA方案介紹:GPU驅動AI揭秘難以捉摸的光線彎曲現象
研究人員利用GPU驅動的AI揭開宇宙“哈哈鏡”奧秘。神經網絡則能夠直接處理圖像并找到真實圖像,而無需與大量模擬圖像進行比較。從原理上講,這種方式可加快計...
上圖的動畫由相位函數神經網絡(Phase-Functioned Neural Networks)的方式生成,優點是動作精準,但是當兩個動作進行融合時動作...
主要語義分割網絡:FCN,SegNet,U-Net以及一些半監督方法
我們將當前分類網絡(AlexNet, VGG net 和 GoogLeNet)修改為全卷積網絡,通過對分割任務進行微調,將它們學習的表征轉移到網絡中。然...
盡管使用神經網絡進行圖片去模糊并不是一個新想法,但騰訊優圖實驗室別出心裁的將物理直覺結合進來以促進模型訓練。在騰訊優圖實驗室新算法的論文中,其網絡模仿了...
LSTM之父Ju?rgen Schmidhuber再發新作!
如果文件夾中已經存在weights.h5,也沒有聲明“--new_model”參數,腳本將直接導入這個文件中的權重,繼續訓練現有的模型。這樣的話,你就可...
如果認知系統基于模型,那么您需要首先了解機器學習模型是什么。與通過數據訓練來學習隱藏模式的物理模型(白盒)相反,機器學習模型是一種統計模型(黑盒)。
如何借助分布式GPU環境來提升神經網絡訓練系統的浮點計算能力
雖然近年來 GPU 硬件算力和訓練方法上均取得了重大進步,但在單一機器上,網絡訓練所需要的時間仍然長得不切實際,因此需要借助分布式GPU環境來提升神經網...
歐盟所有成員國都將采用新的通用數據保護條例(也稱為GDPR),該條例對于個人信息的收集、管理和使用有了更嚴格的規定。新法規對于消費者數據的整理方式、必須...
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