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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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利用深度學(xué)習(xí)模型實(shí)現(xiàn)監(jiān)督式語(yǔ)義分割
最近進(jìn)行語(yǔ)義分割的結(jié)構(gòu)大多用的是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),它首先會(huì)給每個(gè)像素分配最初的類別標(biāo)簽。卷積層可以有效地捕捉圖像的局部特征,同時(shí)將這樣的圖層分層嵌...
2018-05-25 標(biāo)簽:編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 6482 0
利用基于R-樹連續(xù)最近鄰查詢算法來(lái)渲染雨滴,形成了逼真的下雨天場(chǎng)景圖
自動(dòng)駕駛汽車將使世界各地的研究人員和制造商在很長(zhǎng)一段時(shí)間內(nèi)都處于忙碌的狀態(tài)。這是因?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車在未來(lái)可能會(huì)成為公共交通的主導(dǎo),而且必須經(jīng)過(guò)徹底的安全驗(yàn)...
2018-05-25 標(biāo)簽:驅(qū)動(dòng)器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛 6792 0
英偉達(dá)新技術(shù):機(jī)器人就可以模仿,這究竟是一種什么技術(shù)?
他們提出了一個(gè)可以讀取真實(shí)世界的人類演示動(dòng)作的系統(tǒng),并可以完成推斷和執(zhí)行動(dòng)作。該系統(tǒng)由一系列神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成,包括執(zhí)行感知,程序生成和程序執(zhí)行三部分。即使在...
2018-05-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工業(yè)機(jī)器人英偉達(dá) 3934 0
可以將深度學(xué)習(xí)圖像分類器用于目標(biāo)檢測(cè)嗎?
本文緣起于一位網(wǎng)友向原作者請(qǐng)教的兩個(gè)關(guān)于目標(biāo)檢測(cè)的問(wèn)題:①如何過(guò)濾或忽略我不感興趣的類?②如何在目標(biāo)檢測(cè)模型中添加新的類?這是否可行?
2018-05-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0
自動(dòng)駕駛技術(shù)計(jì)算分析以及路徑規(guī)劃的問(wèn)題
Dijkstra(迪杰斯特拉)算法是最短路算法的經(jīng)典算法之一,由E.W.Dijkstra在1959年提出的。該算法適于計(jì)算道路權(quán)值均為非負(fù)的最短路徑問(wèn)題...
2018-05-24 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛 8046 0
一種基于單個(gè)單眼相機(jī)的“無(wú)標(biāo)記性能捕獲技術(shù)”MonoPerfCap
MonoPerfCap的研究人員將自己的動(dòng)作捕捉分別和2015、2016、2017的方法比較,用MonoPerfCap方法得到的結(jié)果優(yōu)于其它方法的結(jié)果,...
2018-05-23 標(biāo)簽:智能手機(jī)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 5521 0
DeepMind訓(xùn)練出了一個(gè)AI智能體,學(xué)會(huì)了類 似哺乳動(dòng)物一樣的“抄近路”能力
哈薩比斯說(shuō),要證明我們能構(gòu)建出來(lái)我們想做的那種通用智能,大腦的存在就是一個(gè)證據(jù)。所以從神經(jīng)科學(xué)中為新的算法尋找靈感,是很有道理的。但我們同時(shí)也相信這種啟...
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AIDeepMind 3442 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮方面所取得的進(jìn)展報(bào)告
我們對(duì)過(guò)去一年和2018年目前發(fā)表在國(guó)際頂會(huì)上的有關(guān)網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮的論文做了統(tǒng)計(jì)。由上圖可以看出在CVPR2017有10篇關(guān)于網(wǎng)絡(luò)加速和壓縮的文章,到C...
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 4424 0
基于NumPy從頭搭建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),分步驟詳細(xì)講解
我們從將數(shù)據(jù)傳入神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始,并對(duì)輸入數(shù)據(jù)逐層進(jìn)行一些矩陣操作。在三個(gè)網(wǎng)絡(luò)層的每一層上,我們將輸入和權(quán)重的點(diǎn)積加上偏置,接著將輸出傳給選擇的激活函數(shù)。
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)網(wǎng)絡(luò)層 5212 0
如何才能提高計(jì)算機(jī)視覺的精確度?并讓它發(fā)揮更大的作用呢?
在網(wǎng)絡(luò)安全方面,計(jì)算機(jī)視覺也已經(jīng)發(fā)揮著重要作用,例如,在一些視頻網(wǎng)站上,當(dāng)用戶試圖上傳恐怖主義內(nèi)容時(shí),人工智能系統(tǒng)會(huì)分析是否與已知的恐怖主義視頻相匹配,...
2018-05-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺 4663 0
ICLR 是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的頂會(huì),更被譽(yù)為深度學(xué)習(xí)的 “無(wú)冕之王”,得到了 google, Facebook, DeepMind, Amazon,IBM ...
2018-05-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GPU 3354 0
PowerVR 2NX成為驅(qū)動(dòng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用解決方案
毫無(wú)疑問(wèn),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)變得越來(lái)越流行,在各式各樣的產(chǎn)品中都可以找到它的相關(guān)應(yīng)用。它們會(huì)根據(jù)你的興趣自動(dòng)調(diào)整社交多媒體內(nèi)容、讓照片顯示更加好看、在AR/VR頭...
2018-05-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Arpowervr 7008 0
13種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)激活函數(shù)
ReLU(Rectified Linear Unit,修正線性單元)訓(xùn)練速度比tanh快6倍。當(dāng)輸入值小于零時(shí),輸出值為零。當(dāng)輸入值大于等于零時(shí),輸出值...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3萬(wàn) 0
TCN應(yīng)該成為我們未來(lái)項(xiàng)目的優(yōu)先選項(xiàng)
但二者的一個(gè)主要不同是,CNN 可以識(shí)別靜態(tài)圖像(或以幀分割的視頻)中的特征,而 RNN 在文本和語(yǔ)音方面表現(xiàn)出色,因?yàn)檫@類問(wèn)題屬于序列或時(shí)間依賴問(wèn)題。...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN 4434 0
利用強(qiáng)化學(xué)習(xí)探索多巴胺對(duì)學(xué)習(xí)的作用
當(dāng)我們使用虛擬的計(jì)算機(jī)屏幕和隨機(jī)選擇的圖像來(lái)模擬一個(gè)非常相似的測(cè)試時(shí),我們發(fā)現(xiàn),我們的“元強(qiáng)化學(xué)習(xí)智能體”(meta-RL agent)似乎是以類似于H...
2018-05-16 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI強(qiáng)化學(xué)習(xí) 4927 0
移動(dòng)機(jī)器人避障常用傳感器及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法
動(dòng)機(jī)器人是機(jī)器人的重要研究領(lǐng)域,人們很早就開始移動(dòng)機(jī)器人的研究。移動(dòng)機(jī)器人智能的一個(gè)重要標(biāo)志就是自主導(dǎo)航,而實(shí)現(xiàn)機(jī)器人自主導(dǎo)航有個(gè)基本要求——避障。
2018-05-15 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)移動(dòng)機(jī)器人 1.4萬(wàn) 0
為了解決上述問(wèn)題,我們引入PSGAN,它能根據(jù)結(jié)構(gòu)信息,在訓(xùn)練過(guò)程中逐步提高生成圖像的分辨率,以此細(xì)化圖像在結(jié)構(gòu)上的細(xì)節(jié)特征,如生成對(duì)象的全身圖。同時(shí),...
2018-05-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GaN 5104 0
這提出了一個(gè)問(wèn)題,生成合成梯度的網(wǎng)絡(luò)如何學(xué)習(xí)?當(dāng)我們進(jìn)行完整的前向傳播和反向傳播時(shí),我們實(shí)際得到了“正確”的梯度。我們可以將其與“合成”梯度進(jìn)行比較,就...
2018-05-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)生成器 3083 0
利用AI來(lái)模擬細(xì)胞的真實(shí)結(jié)構(gòu)和工作模式降低實(shí)驗(yàn)成本
而概率模型在完成訓(xùn)練和推理過(guò)程后,能夠輸出一個(gè) 3D 的細(xì)胞工作模型,動(dòng)態(tài)顯示不同條件下細(xì)胞各組成部分的分布和動(dòng)態(tài)。理論上,這個(gè)模型可以用于研究那些組織...
2018-05-14 標(biāo)簽:3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI 7955 0
揭秘人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為何無(wú)法實(shí)現(xiàn)人類的推理或產(chǎn)生意識(shí)
盡管神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還無(wú)法實(shí)現(xiàn)基本的人類推理和理解力,但它們將是建構(gòu)人工智能漫漫長(zhǎng)路上所用到的重要工具之一。
2018-05-14 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能 7353 0
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