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  • 计算机视觉的自动编码器有无限可能
    介绍大家好,在过去的几个月中,我致力于计算机视觉自动编码器 的开发,坦白地说,我对使用它们可以构建的大量应用程序印象深刻。本文的目的是解释自动编码器,可以使用自动编码器构建的一些应用程序,未连接的编码器-解码器层的缺点以及诸如U-Net之类的体系结构如何帮助提高自动编码器的质量
    12-07 23:47 TAG： 计算机视觉 神经网络 编码
  • 有什么办法能在边缘设备上拟合大型神经网络？
    前言:对于任何想要创建可扩展服务的人来说,部署大内存的深度学习算法是一项挑战。 从长远来看,云服务是昂贵的。 在边缘设备上离线部署模型更便宜,并且还有其他好处。 唯一的缺点是它们缺乏内存和计算能力。本文探讨了一些可用于在内存受限设置中拟合神经网络的技术
    12-07 23:45 TAG： 边缘设备 计算机视觉 模型部署
  • 一文了解计算机视觉中的特征金字塔技术总结
    前言:特征金字塔是目前用于目标检测、语义分割、行为识别等方面比较重要的一个部分,对于提高模型性能具有非常好的表现。不同大小的目标都经过了相同的降采样比例后会出现较大的语义代沟,最常见的表现就是小目标检测精度比较低
    12-07 23:43 TAG： 计算机视觉 深度学习 神经网络
  • 一文详解损失函数技术
    前言:一直想写损失函数的技术总结,但网上已经有诸多关于损失函数综述的文章或博客,考虑到这点就一直拖着没写,直到有一天,我将一个二分类项目修改为多分类,简简单单地修改了损失函数,结果一直有问题,后来才发现是不同函数的标签的设置方式并不相同
    12-07 23:43 TAG： 损失函数 计算机视觉 机器学习 神经网络
  • 一文教你使用卷积神经网络和Python进行图像分类
    介绍本文将讨论有关图像分类的所有内容。在过去的几年里,深度学习已经被证明是一个非常强大的工具,因为它能够处理大量的数据。隐藏层的使用超越了传统技术,尤其是在模式识别方面。最受欢迎的深度神经网络之一是卷积神经网络 (CNN)
    12-07 23:42 TAG： 神经网络 图像分类
  • 神经网络白头鹰当logo：美国成立国家人工智能计划办公室
    新智元推荐 来源：whitehouse 作者：xiaolin 【新智元导读】 川普赶在下台之前，成立了国家人工智能计划办公室，它将成为整个美国创新生态系统国家AI研究和政策的中心枢纽，统一领导美国AI国家战略，以确保美国的AI领导地位。川普可曾料到，深度学习模仿自己...
    12-06 09:13 TAG： 神经网络 白头 鹰当 logo 美国 成立 国家 人工智能
  • 人工智能和神经网络有什么联系与区别？
    人工智能与神经的作用都是作为事件处理的,象人工智能实现自动处理文档,模拟生物反应,神经对各种外界刺激作出的反应,本质上都是对事件的处理. 人工神经网络是在研究人脑的奥秘中得到启发，试图用大量的处理单元（人工神经元、处理元件、电子元件等）模仿人脑...
    12-06 09:03 TAG： 人工智能 神经网络 什么 联系 区别 人工智能 神经 作用
  • 《神经网络与机器学习（英文版·第3版）》（（加）海金（Haykin
    神经网络与机器学习（英文版·第3版）作者：（加）海金（Haykin，S）机械工业出版社出版,京东人工智能图书网购，折扣超低。...
    12-05 23:56 TAG： 神经网络与机器学习（英文版·第3版） （加）海金（Hayki
  • 神经网络与机器学习(英文版 第3版)(经典原版书库)/(加)海金(Hayk
    神经网络与机器学习(英文版 第3版)(经典原版书库) [点击查看大图] 4.5分 网友口碑 (27人参与评分) 从下面 10 家网店中选购 返回首页 商品信息商家优惠价格(从低到高)去商家购买 神经网络与机器学习(英文版.第3版) 互动 京高校免运费 其它满48元免 校园特惠价...
    12-05 23:55 TAG： 网络 器学 英文版 典原版 书库 海金 Hayk
  • 文科生慎入！机器学习十大算法都是何方神圣？
    按：机器学习与人工智能变得越来越热。大数据原本在工业界中就已经炙手可热，而基于大数据的机器学习则更加流行，因为其通过对数据的计算，可以实现数据预测、为公司提供决策依据。跟我们生活息息相关的最常见机器学习算法包括电影推荐算法、图书推荐算法。...
    12-05 23:50 TAG： 机器学习 深度学习 算法 svm 神经网络
  • 2016AI巨头开源IP盘点 50个最常用的深度学习库
    Data Science Central网站主编、有多年数据科学和商业分析模型从业经验的Bill Vorhies曾撰文指出，过去一年人工智能和深度学习最重要的发展不在技术，而是商业模式的转变所有巨头纷纷将其深度学习IP开源。 毋庸置疑，开源浪潮是2016年人工智能领域不可忽视的...
    12-05 23:50 TAG： 深度学习 人工智能 机器学习 tensorflow 神经网络
  • 还在混淆AI与机器学习？先了解下六个AI热门领域
    为了让初学者了解AI，以下列出六个值得注意的AI领域，并描述它们是什么、为什么它们是重要的、它们今天如何使用，以及研究它们的公司。 在过去10年中，AI领域取得了很大的进步，随着巨头接连不断地借媒体阐明他们长期看重AI的策略，很多人已经对语音识别和自...
    12-05 23:50 TAG： 机器学习 神经网络 深度学习 高维 语音识别
  • 2016年不可错过的21个深度学习视频、教程和课程
    几年之前，深度学习还是机器学习里面一个不太受人关注的领域。随着神经网络和大数据的出现，很多复杂任务的实现已经成为可能。 2009年时，深度学习还是一个新兴领域，只有少数人认为这是一个值得研究的领域。但很快，这个领域就得到了很大的发展，目前已经被...
    12-05 23:50 TAG： 深度学习 机器学习 人工智能 神经网络
  • 从云端到终端 机器学习也能在嵌入式设备上实现
    开发者需要能够快速开发出实施机器学习功能的深度学习神经网络，并将其转换到低功耗的嵌入式终端设备上，集成了神经网络算法的DSP芯片将成为这一难题的解决方案。 终端设备智能化的需求催生本地智能化（local intelligence） 当联网的终端设备越来越多时，产...
    12-05 23:49 TAG： 机器学习 神经网络 终端设备
  • Yann LeCun创造的新词＂预测学习＂将落脚于GANs？
    Yann LeCun在很多演讲中反复提到一个著名的蛋糕比喻： 如果人工智能是一块蛋糕，那么强化学习（ Reinforcement Learning）是蛋糕上的一粒樱桃，监督学习（Supervised Learning）是外面的一层糖霜，无监督学习（ Unsupervised Learning）则是蛋糕胚。 目前我...
    12-05 23:49 TAG： 机器学习 lecun 函数 算法 神经网络
  • 变革的开始，深度学习将如何改变医疗成像领域？
    深度学习在数据分析方面正在呈现持续增长的趋势，并被称为2013年的10项突破性技术之一 [1]。它是对神经网络的改进，包含更多的计算层，从而能够在数据中进行更高层次的抽象和预测 [2]。到目前为止，它正成为通用成像和计算机视觉领域领先的机器学习工具。 特...
    12-05 23:49 TAG： 深度学习 机器学习 数据集 神经网络 算法
  • 几秒钟就能测出你的“脑龄” 深度学习再晋级
    我们都知道，人类认知能力会随年龄增长而下降。 神经科学家早就知道，这种下降与大脑的解剖结构变化相关。 因此，很容易想到利用大脑的核磁共振成像（MRI）来辨识衰老的迹象，甚至还可以确定脑龄。 此外，大脑年龄和实际年龄（chronological age）之间的差异...
    12-05 23:49 TAG： 深度学习 高斯 神经网络
  • 深度学习在计算机视觉领域的前沿进展
    深度学习三大牛之一的Yann Lecun教授给出了一个关于机器学习中的有监督学习、无监督学习和增强学习的一个有趣的比喻，他说：如果把智能（Intelligence）比作一个蛋糕，那么无监督学习就是蛋糕本体，增强学习是蛋糕上的樱桃，那么监督学习，仅仅能算作蛋糕上...
    12-05 23:49 TAG： 深度学习 计算机视觉 人工智能 图像识别 神经网络 机器学习
  • 又一巨头入坑，索尼推出深度学习程序开发软件
    近日，索尼公司宣布将开始在日本无偿提供可生成深度学习程序的综合开发软件：神经网络控制台（Neural Network Console）。 据悉，软件工程师和设计师通过使用配置有图形用户界面（下称GUI）的深度学习综合开发软件，可凭借直观的用户界面，有效地进行神经网...
    12-05 23:48 TAG： 深度学习 开发软件 神经网络 gui
  • 基于PaddlePaddle的机器翻译教程
    本文转载自PaddlePaddle 量子位 编辑 | 公众号 QbitAI 机器翻译（machine translation, MT）是用计算机来实现不同语言之间翻译的技术。需要翻译的语言通常称为源语言（source language），翻译成的结果语言称为目标语言（target language）。机器翻译即实现...
    12-05 23:48 TAG： paddlepaddle 循环神经网络
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