深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行優(yōu)化的處理器——NPU

NPU（Neural-network Processing Unit，嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理器）是針對(duì)深度學(xué)習(xí)*算法進(jìn)行優(yōu)化的處理器。它能像人類(lèi)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣...

2022-10-17 標(biāo)簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.6k 0

《AI寒冬將至》作者點(diǎn)評(píng)2019“AI小丑秀”

OpenAI——一個(gè)非營(yíng)利性組織，其使命是解決通用人工智能（AGI）問(wèn)題并確保所有發(fā)現(xiàn)對(duì)公眾開(kāi)放，而不是由一些作惡的公司從中漁利。OpenAI 在 2 ...

2019-06-02 標(biāo)簽：人機(jī)交互人工智能深度學(xué)習(xí) 3.6k 0

計(jì)算機(jī)視覺(jué)的五大技術(shù)

計(jì)算機(jī)視覺(jué)作為深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)的研究方向之一，其技術(shù)涵蓋了多個(gè)方面，為人工智能的發(fā)展開(kāi)拓了廣闊的道路。以下是對(duì)計(jì)算機(jī)視覺(jué)五大技術(shù)的詳細(xì)解析，包括圖像分...

2024-07-10 標(biāo)簽：人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 3.6k 0

人工智能靈魂注入，燃燒你的卡路里——2018，你AI了嗎！？

運(yùn)用彈性網(wǎng)絡(luò)（一種正則化回歸方法），消除了非重要協(xié)變量，保留了相關(guān)變量，非常適用于從該研究圖像數(shù)據(jù)集中提取的高維（n?=?4096）特征向量。彈性網(wǎng)絡(luò)的...

2018-09-16 標(biāo)簽：圖像處理人工智能深度學(xué)習(xí) 3.6k 0

討論深度學(xué)習(xí)的不同方式，讓你了解客戶(hù)的聲音

本體和詞匯是這些方法的基石。他們定義了特定行業(yè)或企業(yè)的詞匯。然而，關(guān)鍵字提供了有限的洞察力，不能涵蓋諸如“如果房間更大，我將給酒店評(píng)為5星級(jí)”之類(lèi)的復(fù)雜...

2018-06-15 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言 3.6k 0

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念、原理及特點(diǎn)

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks，簡(jiǎn)稱(chēng)CNN）是一種深度學(xué)習(xí)算法，它在圖像識(shí)別、視頻分析、自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域有著...

2024-07-11 標(biāo)簽：圖像識(shí)別深度學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 3.6k 0

物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者展示第2季：OpenVino和計(jì)算機(jī)視覺(jué)的介紹

物聯(lián)網(wǎng)開(kāi)發(fā)者展的第2季即將開(kāi)始！ 本季我們正在深入研究開(kāi)放式視覺(jué)推理和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化工具包（OpenVino），它為開(kāi)發(fā)人員提供了創(chuàng)建尖端AI驅(qū)動(dòng)的計(jì)算...

2018-11-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)intel計(jì)算機(jī)視覺(jué) 3.6k 0

如何使用光來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

美國(guó)加州大學(xué)洛杉磯分校的科學(xué)家利用光信息實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算，相較傳統(tǒng)電子器件，其處理速度接近光速，但準(zhǔn)確性有所降低。

2018-08-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

工業(yè)缺陷檢測(cè)場(chǎng)景簡(jiǎn)介

“缺陷”一般可以理解為與正常樣品相比的缺失、缺陷或面積。表面缺陷檢測(cè)是指檢測(cè)樣品表面的劃痕、缺陷、異物遮擋、顏色污染、孔洞等缺陷，從而獲得被測(cè)樣品表面缺...

2023-02-17 標(biāo)簽：算法工業(yè)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

如何為實(shí)時(shí)音視頻設(shè)計(jì)小且優(yōu)的深度學(xué)習(xí)模型？

超分是我們后處理的一步，作為跟前面的處理不相關(guān)的一個(gè)處理，這一步放在最后。視頻源經(jīng)過(guò)編碼在網(wǎng)絡(luò)上傳輸，解碼器收到后經(jīng)過(guò)解碼出來(lái)是一個(gè)模糊的圖像，經(jīng)過(guò)超分...

2018-12-05 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)AI算法 3.5k 0

將深度學(xué)習(xí)用于這些影像進(jìn)行識(shí)別和區(qū)分，以便快速的篩查出病癥的細(xì)微信息

為了研究提取幀的特征空間，研究人員用重建損失訓(xùn)練了一個(gè)無(wú)監(jiān)督卷積自動(dòng)編碼器。自動(dòng)編碼器由編碼器和解碼器基于卷積層組成。編碼器和解碼器各由三個(gè)卷積層組成，...

2018-11-29 標(biāo)簽：編碼器可視化深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

gpu服務(wù)器是干什么的 gpu服務(wù)器與cpu服務(wù)器的區(qū)別

　相比于傳統(tǒng)的CPU服務(wù)器，GPU服務(wù)器支持同時(shí)計(jì)算大量相似的計(jì)算操作，可以實(shí)現(xiàn)更強(qiáng)的并行計(jì)算性能。GPU服務(wù)器通常配備多個(gè)高性能的GPU，可以有效地支...

2023-12-02 標(biāo)簽：cpugpu服務(wù)器 3.5k 0

UC Berkeley大學(xué)的研究人員們利用深度姿態(tài)估計(jì)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)

給定一段視頻，我們用基于視覺(jué)的動(dòng)作估計(jì)器預(yù)測(cè)每一幀演員的動(dòng)作qt。該動(dòng)作預(yù)測(cè)器是建立在人類(lèi)網(wǎng)格復(fù)原這一工作之上的（akanazawa.github.io...

2018-10-12 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺(jué)智能體深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

基于DCNN圖像的深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分類(lèi)

SVHN數(shù)據(jù)集用來(lái)檢測(cè)和識(shí)別街景圖像中的門(mén)牌號(hào)，從大量街景圖像的剪裁門(mén)牌號(hào)圖像中收集，包含超過(guò)600000幅小圖像，這些圖像以?xún)煞N格式呈現(xiàn)：一種是完整的...

2022-09-21 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0

基于由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)建立的Gram矩陣的特定結(jié)構(gòu)

本文的研究證據(jù)建立在先前關(guān)于兩層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度下降的研究理念之上。首先，作者分析了預(yù)測(cè)的動(dòng)力學(xué)情況，其收斂性由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)引出的Gram矩陣的最小特征值確...

2018-11-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0