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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,簡稱CNN)是一種深度學(xué)習(xí)模型,廣泛應(yīng)用于圖像識(shí)別、語音識(shí)別、自然語言處理等領(lǐng)域...
2024-07-02 標(biāo)簽:圖像識(shí)別語音識(shí)別深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
半監(jiān)督學(xué)習(xí)代碼庫存在的問題與挑戰(zhàn)
當(dāng)使用監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised Learning)對(duì)大量高質(zhì)量的標(biāo)記數(shù)據(jù)(Labeled Data)進(jìn)行訓(xùn)練時(shí),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型會(huì)產(chǎn)生有競爭力的結(jié)果。...
2022-10-18 標(biāo)簽:代碼深度學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí) 2.1k 0
基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤深度學(xué)習(xí)算法
針對(duì)深度學(xué)習(xí)算法在多目標(biāo)跟蹤中的實(shí)時(shí)性問題, 提出一種基于MobileNet的多目標(biāo)跟蹤算法. 借助于MobileNet深度可分離卷積能夠?qū)ι疃染W(wǎng)絡(luò)模型...
2022-11-09 標(biāo)簽:算法深度學(xué)習(xí) 2.1k 1
深度學(xué)習(xí)模型量化是一種重要的模型輕量化技術(shù),旨在通過減少網(wǎng)絡(luò)參數(shù)的比特寬度來減小模型大小和加速推理過程,同時(shí)盡量保持模型性能。從而達(dá)到把模型部署到邊緣或...
2024-07-15 標(biāo)簽:模型深度學(xué)習(xí)pytorch 2.1k 0
AI機(jī)器視覺系統(tǒng)的核心是深度學(xué)習(xí)算法。通過大量樣本數(shù)據(jù)的訓(xùn)練,系統(tǒng)能夠?qū)W習(xí)并識(shí)別鋰電池外殼各種缺陷的特征。
2024-01-18 標(biāo)簽:鋰電池AI視覺系統(tǒng) 2.1k 0
EDA與代碼實(shí)現(xiàn)方案及相關(guān)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)
確實(shí)有可能。原因在于,EDA有可能在增強(qiáng)的過程中,改變了句子的意思,但其仍保留原始的類別標(biāo)簽,從而產(chǎn)生了標(biāo)簽錯(cuò)誤的句子。
2022-07-05 標(biāo)簽:eda深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
AI在汽車中的應(yīng)用:實(shí)用深度學(xué)習(xí)
例如,若訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來對(duì)圖像進(jìn)行分類,則第一層學(xué)習(xí)識(shí)別邊緣等最基本的東西。下一層學(xué)習(xí)識(shí)別成形的邊緣的集合。后續(xù)圖層學(xué)習(xí)識(shí)別諸如眼或鼻這...
2023-04-03 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
以前學(xué)過人工智能算法,但是只是做了比較簡單的項(xiàng)目像手寫識(shí)別和貓狗識(shí)別等等,對(duì)算法掌握的比較淺顯,一直以來特別想做一個(gè)能夠做一個(gè)能夠識(shí)別自己的小程序,感覺...
2023-02-14 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
PyTorch入門須知PyTorch教程-2.2. 數(shù)據(jù)預(yù)處理
到目前為止,我們一直在處理以現(xiàn)成張量形式到達(dá)的合成數(shù)據(jù)。然而,要在野外應(yīng)用深度學(xué)習(xí),我們必須提取以任意格式存儲(chǔ)的雜亂數(shù)據(jù),并對(duì)其進(jìn)行預(yù)處理以滿足我們的需...
2023-06-05 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)python深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Networks, CNN)是一類包含卷積計(jì)算且具有深度結(jié)構(gòu)的前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Feedforwar...
2023-11-26 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺數(shù)組深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
卷積網(wǎng)絡(luò)和全連接網(wǎng)絡(luò)的比較
我們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)的過程中,開始對(duì)模型進(jìn)行在測試集的精度進(jìn)行預(yù)測時(shí),最開始是全連接網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行模型的精度預(yù)測,最后發(fā)現(xiàn)測試集的精度預(yù)測值不是很理想,就在想能不能...
2023-03-24 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)MNIST卷積網(wǎng)絡(luò) 2.1k 0
一文梳理缺陷檢測的深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)方法
但由于缺陷多種多樣,傳統(tǒng)的機(jī)器視覺算法很難做到對(duì)缺陷特征完整的建模和遷移,所以越來越多的學(xué)者和工程人員開始將深度學(xué)習(xí)算法引入到缺陷檢測領(lǐng)域中。
2023-02-13 標(biāo)簽:算法機(jī)器視覺深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
現(xiàn)在 CNN 模型這種天然的特征描述機(jī)制,給圖像預(yù)處理提供了不錯(cuò)的工具,它能將圖像處理和視覺預(yù)處理合二為一。
2023-04-14 標(biāo)簽:圖像處理深度學(xué)習(xí)視覺預(yù)處理器 2.1k 0
闡述智能語音機(jī)器人底層系統(tǒng)設(shè)計(jì)邏輯
未來最大的交互,不是現(xiàn)在的人機(jī)交互,而是人與人工智能的交互。人工智能行業(yè)現(xiàn)今取得了不少的成就,也逐漸進(jìn)入了千萬家庭,陪伴在了很多人的身邊,其中就包括智能...
OpenCV庫在圖像處理和深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用
本文深入淺出地探討了OpenCV庫在圖像處理和深度學(xué)習(xí)中的應(yīng)用。從基本概念和操作,到復(fù)雜的圖像變換和深度學(xué)習(xí)模型的使用,文章以詳盡的代碼和解釋,帶領(lǐng)大家...
2023-08-18 標(biāo)簽:圖像處理計(jì)算機(jī)C++ 2.1k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的本質(zhì),其實(shí)就是模仿人類大腦進(jìn)行學(xué)習(xí)的過程,通過讓機(jī)器模仿這種學(xué)習(xí)過程實(shí)現(xiàn)所謂的“智能”。
2023-03-29 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
基于LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的公交行程時(shí)間預(yù)測案例
近年來,結(jié)合注意力機(jī)制的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)成為研究的熱點(diǎn),被廣泛應(yīng)用于機(jī)器翻譯、圖像分類等領(lǐng)域,在公交行程時(shí)間預(yù)測問題上的研究相對(duì)較少。
2022-10-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能交通深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
基于定位算法的草莓機(jī)器手的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)
早期的草莓采摘機(jī)械一般將果實(shí)和莖葉一起收獲,然后再由人工將果實(shí)和莖葉進(jìn)行分離。1996年,日本率先發(fā)明了利用機(jī)器視覺識(shí)別采摘果實(shí)的機(jī)器手?;跈C(jī)器視覺技...
2020-03-02 標(biāo)簽:機(jī)械機(jī)器深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
從FPGA說起的深度學(xué)習(xí):任務(wù)并行性
這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
OneFlow Softmax算子源碼解讀之WarpSoftmax
寫在前面:近來筆者偶然間接觸了一個(gè)深度學(xué)習(xí)框架 OneFlow,所以這段時(shí)間主要在閱讀 OneFlow 框架的 cuda 源碼。官方源碼基于不同場景分三...
2024-01-08 標(biāo)簽:源碼模型深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
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