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標簽 > 深度學習
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基于多層深度學習框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)
本節(jié)將更詳細地介紹實驗中使用的CNN模型架構。本文提出的CNN架構為驗證LSTM預測結果提供有力的證據(jù)。
2020-03-25 標簽：監(jiān)測系統(tǒng)PPG機器學習 1.9k 0
感知機算法中包含了前向傳播（FP）和反向傳播（BP）算法，但在介紹它們之前，我們先來了解一下深度神經(jīng)網(wǎng)絡的激活函數(shù)。
2020-02-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 3.5k 0
在機器學習中，訓練模型的算法數(shù)據(jù)集包括：訓練樣本（Trainning Sample），檢驗樣本（validation sample）、驗證樣本（Test...
也許你剛剛對深度學習有了基本的了解，于是滿心歡喜的下載了tensorflow，準備開始搭建你的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡作為深度學習的典型網(wǎng)絡，在圖像處理和計算機視覺等多個領域都取得了很好的效果。
2020-01-01 標簽：深度學習卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 9.7k 0
現(xiàn)在深度學習模型開始走向應用，因此我們需要把深度學習網(wǎng)絡和模型部署到一些硬件上，而現(xiàn)有一些模型的參數(shù)量由于過大，會導致在一些硬件上的運行速度很慢，所以我...
2020-01-28 標簽：深度學習 5.2k 0
說到正則化大家應該都不陌生，這個在機器學習和深度學習中都是非常常見的，常用的正則化有L1正則化和L2正則化。提到正則化大家就會想到是它會將權重添加到損失...
人工智能的出現(xiàn)，重新定義了文物保護，克服了傳統(tǒng)方式中的困難和挑戰(zhàn)，以更快、更高效的方式解決憑借人力無法解決的問題。
在對人工智能（AI）而非提高像素的需求推動下，特別是在由計算機視覺和數(shù)據(jù)驅動的決策制定方面，GPU（圖形處理單元）領域已出現(xiàn)一場革命。神經(jīng)網(wǎng)絡的到來已使...
深度學習和機器學習已經(jīng)變得無處不在，那它們之間到底有什么區(qū)別呢？本文我們?yōu)榇蠹铱偨Y了深度學習VS機器學習的六大本質區(qū)別。
隨著深度學習和5G的應用，對FPGA的功能要求越來越多。因此近幾年FPGA大廠紛紛將自己的器件集成了更多的內核，比如賽靈思的zynq系列就集成了arm，...
AlienGo機身長約60cm，重19~20kg，AlienGo采用了全新設計的動力系統(tǒng)，更輕量集成，關節(jié)線纜完全內置走線，關節(jié)集成過載保護，極大的提升...
本人男，算是一個IT宅男，當然也絕對算一個暖男。接觸LabVIEW是2011年讀大學時，當時我的計算機老師在兼職給別人做項目，第一次看到這個界面就覺得很...
神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)據(jù)增強技術
一般而言，比較成功的神經(jīng)網(wǎng)絡需要大量的參數(shù)，許許多多的神經(jīng)網(wǎng)路的參數(shù)都是數(shù)以百萬計，而使得這些參數(shù)可以正確工作則需要大量的數(shù)據(jù)進行訓練，而實際情況中數(shù)據(jù)...
2019-10-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 5.1k 0
對微表情的研究，在方法上事實上類似于人臉識別，一般包含檢測和識別兩個具體問題。 對于人臉識別，一般都是先進行人臉檢測，然后對檢測到的人臉進行識別。這個過...
很多研究人員已經(jīng)證明，深度學習模型的準確性會隨著數(shù)據(jù)集的增加而提高。這種準確性的提高非常重要，以至于研究人員經(jīng)常會使用復雜的數(shù)據(jù)增強技術來綜合地生成額外...
為什么學習深度學習需要使用PyTorch和TensorFlow框架
如果你需要深度學習模型，那么 PyTorch 和 TensorFlow 都是不錯的選擇。 并非每個回歸或分類問題都需要通過深度學習來解決。甚至可以說，...
損失函數(shù)通過torch.nn包實現(xiàn)基本用法 criterion = LossCriterion() #構造函數(shù)有自己的參數(shù)loss = criteri...
機器視覺在工業(yè)領域的發(fā)展歷程和應用情況詳細概述
本文介紹了機器視覺在工業(yè)領域的發(fā)展歷程，通過其與人類視覺對比，凸顯出機器視覺的優(yōu)勢。但不可否認的是，機器要做到完全替代人眼，仍有瓶頸需要突破。此外，通過...
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