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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

首款自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)模型壓縮框架——PocketFlow

超參數(shù)優(yōu)化(hyper-parameter optimization)組件:多數(shù)開(kāi)發(fā)者對(duì)模型壓縮算法往往不甚了解,但超參數(shù)取值對(duì)最終結(jié)果往往有著巨大的影...

2018-10-04 標(biāo)簽:騰訊深度學(xué)習(xí) 5.9k 0

我們可以信任人工智能對(duì)執(zhí)法記錄儀視頻的解讀嗎?

加州大學(xué)伯克利分校的吉滕德拉?馬立克(Jitendra Malik)以及其他11位機(jī)器學(xué)習(xí)專家近期發(fā)表了一項(xiàng)研究成果。在這項(xiàng)研究中,他們使用了一份帶有詳...

2019-03-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

基于Unrolling的深度方法及應(yīng)用

為了更深刻理解深度網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì)特點(diǎn),我們首先比較一下傳統(tǒng)模型驅(qū)動(dòng)的思路和端到端學(xué)習(xí)深度網(wǎng)絡(luò)建模方法的區(qū)別與聯(lián)系。具體來(lái)說(shuō):模型驅(qū)動(dòng)方法通常首先利用領(lǐng)域知識(shí)...

2018-09-12 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

做AI,底層框架or上層應(yīng)用?

無(wú)論你想做深度學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)系統(tǒng),都需要同時(shí)了解兩方面的知識(shí),根據(jù)自己的方向可以有所側(cè)重,但一定不能對(duì)一方面完全不懂,否則是很難做出在實(shí)踐中有用的成果的。

2018-09-05 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

如何選擇高效的深度學(xué)習(xí)硬件?剖析GPU、FPGA、ASIC和DSP

第一個(gè)問(wèn)題是由于 nn-X 采用了固定的 10x10 卷積引擎,而當(dāng)它在執(zhí)行 3x3 卷積時(shí),只有 9% 的 DSP 單元得到了有效利用。這一點(diǎn)后來(lái)是通...

2018-11-19 標(biāo)簽:FPGACPU深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)專家們每天都在做什么?如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化

在思考我們?nèi)绾巫寵C(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)化,以及如何讓它普及到更多領(lǐng)域的人時(shí),首先要思考的是,機(jī)器學(xué)習(xí)專家們都要做什么?任何能解決機(jī)器學(xué)習(xí)專家緊缺的方法都要回答這樣...

2018-07-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

谷歌AI團(tuán)隊(duì)新發(fā)布的BERT模型,BERT的創(chuàng)新點(diǎn)在哪里?

谷歌AI團(tuán)隊(duì)新發(fā)布的BERT模型,BERT的創(chuàng)新點(diǎn)在哪里?

Transformer所使用的注意力機(jī)制的核心思想是去計(jì)算一句話中的每個(gè)詞對(duì)于這句話中所有詞的相互關(guān)系,然后認(rèn)為這些詞與詞之間的相互關(guān)系在一定程度上反應(yīng)...

2018-10-21 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 5.8k 0

深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)技術(shù)從R-CNN到R-CNN的算法和技術(shù)資料介紹

object detection我的理解,就是在給定的圖片中精確找到物體所在位置,并標(biāo)注出物體的類別。object detection要解決的問(wèn)題就是物...

2018-08-26 標(biāo)簽:目標(biāo)檢測(cè)深度學(xué)習(xí)CNN 5.8k 0

降低抑郁癥的醫(yī)療成本,AI為更有效地治療抑郁癥帶來(lái)希望

全球大約有3億人深受抑郁癥困擾。位于蒙特利爾的初創(chuàng)公司Aifred Health正在利用GPU加速的深度學(xué)習(xí),根據(jù)患者癥狀、人口統(tǒng)計(jì)信息和特定的醫(yī)療檢測(cè)...

2018-05-01 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 5.8k 0

如何快速簡(jiǎn)單地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

如何快速簡(jiǎn)單地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

對(duì)深度線性網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的非線性動(dòng)力學(xué)的精確解進(jìn)行理論分析后發(fā)現(xiàn),滿足了動(dòng)態(tài)等距的權(quán)重初始化能夠大大提高學(xué)習(xí)速度。對(duì)于這樣的線性網(wǎng)絡(luò),正交權(quán)重初始化實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)...

2018-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 5.8k 0

提出了一個(gè)用于求解數(shù)學(xué)應(yīng)用題的增強(qiáng)學(xué)習(xí)框架,準(zhǔn)確率提升15%

提出了一個(gè)用于求解數(shù)學(xué)應(yīng)用題的增強(qiáng)學(xué)習(xí)框架,準(zhǔn)確率提升15%

本文首次提出一個(gè)用于求解數(shù)學(xué)應(yīng)用題的增強(qiáng)學(xué)習(xí)框架,在基準(zhǔn)數(shù)據(jù)上其求解效率和求解效果展現(xiàn)出較好的效果。

2018-02-06 標(biāo)簽:算法深度學(xué)習(xí) 5.7k 0

安富利:FPGA加速AI推理加速成功應(yīng)用案例

如今,基于深度學(xué)習(xí)(DL)的人工智能(AI)應(yīng)用越來(lái)越廣泛,不論是在與個(gè)人消費(fèi)者相關(guān)的智能家居、智能駕駛等領(lǐng)域,還是在視頻監(jiān)控、智慧城市等公共管理領(lǐng)域,...

2020-09-29 標(biāo)簽:fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu 5.7k 0

如何利用深度學(xué)習(xí)修復(fù)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集

如何利用深度學(xué)習(xí)修復(fù)醫(yī)療影像數(shù)據(jù)集

在醫(yī)學(xué)成像中,數(shù)據(jù)存儲(chǔ)檔案是基于臨床假設(shè)的。不幸的是,這意味著當(dāng)你想要提取一個(gè)圖像時(shí),比如一個(gè)正面的胸部x光片,你通常會(huì)獲得一個(gè)存儲(chǔ)了許多其他圖像的文件...

2018-05-20 標(biāo)簽:醫(yī)療影像深度學(xué)習(xí) 5.7k 0

扇貝是如何實(shí)現(xiàn)深度追蹤模型并運(yùn)用到英語(yǔ)學(xué)習(xí)者詞匯水平評(píng)估中去

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基于先前大量線上詞匯量測(cè)試記錄,我們的總序列數(shù)量已經(jīng)累積到千萬(wàn)級(jí)別,這為使用深度學(xué)習(xí)模型提供了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。模型方面,我們選用了斯坦福大學(xué) Piech C...

2018-11-29 標(biāo)簽:編碼器深度學(xué)習(xí)TensorFlow 5.7k 0

深度學(xué)習(xí)科普文:最通俗易懂 從老虎機(jī)到電子游戲

機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的專家Emmanuel Ameisen分享了自己對(duì)深度學(xué)習(xí)的理解,用簡(jiǎn)明扼要的方式為大家講述了深度學(xué)習(xí)的基本概念。

2018-06-12 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.7k 0

探討人工智能研究趨勢(shì)及應(yīng)用

2014 年秋季,人工智能百年研究(OneHundred Year Study)項(xiàng)目啟動(dòng),這是一項(xiàng)對(duì)人工智能領(lǐng)域及其對(duì)人類、社區(qū)、社會(huì)影響的長(zhǎng)期學(xué)術(shù)研究...

2018-10-30 標(biāo)簽:人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 5.7k 0

匯總!三維點(diǎn)云去噪算法,涉及深度學(xué)習(xí)等

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根據(jù)點(diǎn)云數(shù)據(jù)的某些屬性或特征進(jìn)行篩選,可以一次刪除滿足對(duì)輸入的點(diǎn)云設(shè)定的一個(gè)或多個(gè)條件指標(biāo)的所有的數(shù)據(jù)點(diǎn),如點(diǎn)的法線方向、點(diǎn)的強(qiáng)度值、點(diǎn)的顏色等屬性來(lái)篩...

2023-07-09 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法深度學(xué)習(xí) 5.7k 0

案例說(shuō)明為什么要用GNN來(lái)研究醫(yī)學(xué)影像?

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這篇文章提出的圖卷積模型并沒(méi)有從頭去做圖像分割,而是在粗分割結(jié)果的基礎(chǔ)上進(jìn)行改善。

2020-10-13 標(biāo)簽:醫(yī)學(xué)影像醫(yī)學(xué)圖像深度學(xué)習(xí) 5.7k 0

研究人員正借助AI的力量以改善對(duì)心臟異常的檢查,并提高診斷的準(zhǔn)確性

心臟病號(hào)稱“全球頭號(hào)殺手”,但最近基于AI的兩項(xiàng)研究則大大提高了攻克心臟病的可能性。

2018-01-31 標(biāo)簽:醫(yī)療AIekg 5.7k 0

什么是RNN (循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))?

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循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN) 是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu),它使用過(guò)去的信息來(lái)提高網(wǎng)絡(luò)處理當(dāng)前和將來(lái)輸入的性能。RNN 的獨(dú)特之處在于該網(wǎng)絡(luò)包含隱藏狀態(tài)和循環(huán)。

2024-02-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)rnn 5.7k 0

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jf_85671873 jf_83921892 從前有座_山 是坤不是崑 星空味薄荷糖 流年忘返1996 懶懶12345 jf_24301475 jf_53302425 myeye 衛(wèi)國(guó)001 BillRaoKat

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