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訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用5個損失函數(shù)2022-10-19 05:11
作者：Onepagecode來源：DeepHubIMBA神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在訓(xùn)練時的優(yōu)化首先是對模型的當(dāng)前狀態(tài)進(jìn)行誤差估計，然后為了減少下一次評估的誤差，需要使用一個能夠表示錯誤函數(shù)對權(quán)重進(jìn)行更新，這個函數(shù)被稱為損失函數(shù)。損失函數(shù)的選擇與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型從示例中學(xué)習(xí)的特定預(yù)測建模問題（例如分類或回歸）有關(guān)。在本文中我們將介紹常用的一些損失函數(shù)，包括：回歸模型的均方誤差損失深度學(xué)習(xí) 1711瀏覽量 -
如何在深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中使用紋理特征2022-10-09 09:44
來源：AI公園，作者：TraptiKalra編譯：ronghuaiyang導(dǎo)讀這是前一篇文章的繼續(xù)，在這篇文章中，我們將討論紋理分析在圖像分類中的重要性，以及如何在深度學(xué)習(xí)中使用紋理分析。在這篇文章中，我們將討論紋理分析在圖像分類中的重要性，以及如何在深度學(xué)習(xí)中使用紋理分析。我們還將討論一些常用的紋理提取技術(shù)，這些技術(shù)用于預(yù)先訓(xùn)練的模型，以更有效地解決分類任深度學(xué)習(xí) 2000瀏覽量 -
DeepMind、牛津研究員合著論文預(yù)測：AI很有可能終結(jié)人類！2022-10-09 09:42
來源：新智元導(dǎo)讀人工智能會消滅人類嗎？最近，牛津大學(xué)和谷歌DeepMind的研究員發(fā)現(xiàn)，真的有可能。人工智能是否會消滅人類？這是許多科幻電影和小說中討論過的話題。在《終結(jié)者》中，未來的世界已經(jīng)由機器人來操控，它們要把人類趕盡殺絕。在《我，機器人》中，機器人能夠自我進(jìn)化，隨時會成為整個人類的「機械公敵」。而最近，牛津大學(xué)和現(xiàn)在就職于谷歌DeepMind的研究人AI 1159瀏覽量 -
【報名有獎】Imagination+百度飛槳模型部署實戰(zhàn) Workshop 邀您參加2022-09-27 17:06
目前，由Imagination與百度飛槳聯(lián)合開發(fā)的ImaginationPaddlePaddleModelzoo模型已經(jīng)涵蓋了圖像分類/圖像分割/物體檢測等應(yīng)用，并已對外開源。9月28日，雙方將共同舉辦線上Workshop，現(xiàn)已開放注冊報名。在此次的Workshop中，您將學(xué)習(xí)“端到端在Imagination硬件上部署飛槳模型的工作流程”，來自百度飛槳的工程 -
紋理分析以及結(jié)合深度學(xué)習(xí)來提升紋理分類效果2022-09-27 17:04
來源：AI公園，作者：TraptiKalra編譯：ronghuaiyang導(dǎo)讀紋理分析的介紹，各種紋理分析方法，并結(jié)合深度學(xué)習(xí)提升紋理分類。人工智能的一個獨特應(yīng)用領(lǐng)域是幫助驗證和評估材料和產(chǎn)品的質(zhì)量。在IBM，我們開發(fā)了創(chuàng)新技術(shù)，利用本地移動設(shè)備，專業(yè)的微型傳感器技術(shù)，和AI，提供實時、解決方案，利用智能手機技術(shù)，來代替易于出錯的視覺檢查設(shè)備和實驗室里昂貴的深度學(xué)習(xí) 1852瀏覽量 -
Imagination 聯(lián)合百度飛槳創(chuàng)建 Model Zoo開源機器學(xué)習(xí)模型庫2022-09-27 17:00
“硬件生態(tài)共創(chuàng)計劃”成果為人工智能開發(fā)者和SoC設(shè)計者提供增強支持中國北京-9月27日，Imagination攜手飛槳共同發(fā)布新建ModelZoo模型庫。雙方合作的這一重要里程碑涵蓋了多種類型的人工智能處理技術(shù)，包括圖像分類、圖像分割和對象檢測。這些ModelZoo資源將為專注于消費、汽車和桌面服務(wù)器市場的AI芯片設(shè)計人員以及系統(tǒng)廠商提供支持，并在全球范圍內(nèi)機器學(xué)習(xí) 1370瀏覽量 -
PowerVR 三十周年：回顧與展望2022-09-23 06:01
通常，周年紀(jì)念是一個回顧過去的機會，回頭看看你走了多遠(yuǎn)，慶祝達(dá)成的成就。今天，我們慶祝PowerVR面世三十周年，這種圖形架構(gòu)在1992年首次全球亮相，至今仍在業(yè)界有很大的影響力。2017年時，我們慶祝了PowerVR二十五周年，可以回顧歷史文章查看我們早期一些引人入勝的技術(shù)和紀(jì)念品：Kyro和Dreamcast的粉絲們，興奮起來！令人懷念的1998年Drepowervr 1463瀏覽量 -
2022元宇宙產(chǎn)業(yè)圖譜2022-09-23 05:52
來源|中國信通院CATCT、世界人工智能大會日前，在2022世界人工智能大會上，由中國信息通信研究院（以下簡稱“中國信通院”）牽頭發(fā)起的“元宇宙創(chuàng)新探索方陣”正式成立，會上同時發(fā)布了《2022元宇宙產(chǎn)業(yè)圖譜》。“元宇宙創(chuàng)新探索方陣”由中國信通院聯(lián)合多家單位共同發(fā)起成立，主要工作內(nèi)容是把握元宇宙發(fā)展方向，支撐政府有關(guān)元宇宙風(fēng)險防范和產(chǎn)業(yè)發(fā)展方面的政策制定，推動元宇宙 2264瀏覽量 -
為什么傳統(tǒng)CNN在紋理分類數(shù)據(jù)集上的效果不好？2022-09-23 05:51
作者：TraptiKalra來源：AI公園，編譯：ronghuaiyang導(dǎo)讀本文分析了常見的紋理數(shù)據(jù)集以及傳統(tǒng)CNN在紋理數(shù)據(jù)集分類上效果不佳的原因。在機器視覺任務(wù)中，將紋理分析與深度學(xué)習(xí)結(jié)合使用，對于獲得更好的結(jié)果起到了重要作用。在前一篇文章中，我們已經(jīng)討論了什么是紋理的基礎(chǔ)知識，不同類型的紋理，以及紋理分析在解決真正的計算機視覺任務(wù)中的適用性。我們還解cnn 1486瀏覽量 -
深耕15年，Imagination 到底如何在手機上實現(xiàn)光線追蹤？2022-09-23 05:49
來源：騰訊游戲?qū)W堂光線追蹤可以說是近些年游戲行業(yè)最熱門的技術(shù)之一，對比傳統(tǒng)的3D渲染，它為我們帶來了更為逼真的陰影與反射效果，讓游戲畫面呈現(xiàn)更為真實的視覺體驗。但目前光追的普遍應(yīng)用仍是在PC端，對于廣大的移動端玩家來說，所需要的并不只是硬件的升級，還需要更多軟件的支持。針對這一痛點，在由騰訊游戲?qū)W堂舉辦的TGDC2022騰訊游戲開發(fā)者大會上，來自Imagin