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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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最近進行語義分割的結構大多用的是卷積神經網絡(CNN),它首先會給每個像素分配最初的類別標簽。卷積層可以有效地捕捉圖像的局部特征,同時將這樣的圖層分層嵌...
利用基于R-樹連續最近鄰查詢算法來渲染雨滴,形成了逼真的下雨天場景圖
自動駕駛汽車將使世界各地的研究人員和制造商在很長一段時間內都處于忙碌的狀態。這是因為自動駕駛汽車在未來可能會成為公共交通的主導,而且必須經過徹底的安全驗...
他們提出了一個可以讀取真實世界的人類演示動作的系統,并可以完成推斷和執行動作。該系統由一系列神經網絡組成,包括執行感知,程序生成和程序執行三部分。即使在...
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?
一種基于單個單眼相機的“無標記性能捕獲技術”MonoPerfCap
MonoPerfCap的研究人員將自己的動作捕捉分別和2015、2016、2017的方法比較,用MonoPerfCap方法得到的結果優于其它方法的結果,...
DeepMind訓練出了一個AI智能體,學會了類 似哺乳動物一樣的“抄近路”能力
哈薩比斯說,要證明我們能構建出來我們想做的那種通用智能,大腦的存在就是一個證據。所以從神經科學中為新的算法尋找靈感,是很有道理的。但我們同時也相信這種啟...
我們對過去一年和2018年目前發表在國際頂會上的有關網絡加速和壓縮的論文做了統計。由上圖可以看出在CVPR2017有10篇關于網絡加速和壓縮的文章,到C...
我們從將數據傳入神經網絡開始,并對輸入數據逐層進行一些矩陣操作。在三個網絡層的每一層上,我們將輸入和權重的點積加上偏置,接著將輸出傳給選擇的激活函數。
在網絡安全方面,計算機視覺也已經發揮著重要作用,例如,在一些視頻網站上,當用戶試圖上傳恐怖主義內容時,人工智能系統會分析是否與已知的恐怖主義視頻相匹配,...
ICLR 是深度學習領域的頂會,更被譽為深度學習的 “無冕之王”,得到了 google, Facebook, DeepMind, Amazon,IBM ...
但二者的一個主要不同是,CNN 可以識別靜態圖像(或以幀分割的視頻)中的特征,而 RNN 在文本和語音方面表現出色,因為這類問題屬于序列或時間依賴問題。...
為了解決上述問題,我們引入PSGAN,它能根據結構信息,在訓練過程中逐步提高生成圖像的分辨率,以此細化圖像在結構上的細節特征,如生成對象的全身圖。同時,...
而概率模型在完成訓練和推理過程后,能夠輸出一個 3D 的細胞工作模型,動態顯示不同條件下細胞各組成部分的分布和動態。理論上,這個模型可以用于研究那些組織...
盡管神經網絡還無法實現基本的人類推理和理解力,但它們將是建構人工智能漫漫長路上所用到的重要工具之一。
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