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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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關(guān)于深度學(xué)習(xí)硬件加速器的介紹和應(yīng)用
Mentor, A Siemens Business 宣布 Chips&Media 已成功部署 Mentor Catapult HLS 平臺(tái)，將使用深度...
2019-10-11 標(biāo)簽：計(jì)算機(jī)視覺深度學(xué)習(xí) 3.5k 0
關(guān)于MATLAB R2016a的性能分析和應(yīng)用
在線編輯器，用于開發(fā)包含結(jié)果和圖形以及相關(guān)代碼的實(shí)時(shí)腳本；創(chuàng)建用于分享的交互式描述，包括代碼、結(jié)果和圖形以及格式化文本、超鏈接、圖像及方程式。
2019-09-18 標(biāo)簽：應(yīng)用程序編輯器深度學(xué)習(xí) 4.7k 0
如何使用MATLAB實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的方法研究分析
訓(xùn)練 CNN 需要相當(dāng)大量的數(shù)據(jù)，因?yàn)閷?duì)于典型的圖像分類問題，其需要學(xué)習(xí)幾百萬個(gè)權(quán)值。從頭開始訓(xùn)練 CNN 的另一個(gè)常見做法是使用預(yù)先訓(xùn)練好的模型自動(dòng)從...
2019-09-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 6.6k 0
關(guān)于加強(qiáng)深度學(xué)習(xí)能力以簡(jiǎn)化設(shè)計(jì)、訓(xùn)練和部署模型分析和介紹
與 R2017a 推出的功能相結(jié)合，可以使用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNN) 模型（AlexNet、VGG-16 和 VGG-19）...
2019-09-16 標(biāo)簽：嵌入式深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
關(guān)于MATLAB與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系和應(yīng)用
使用 DAG 和 LSTM 網(wǎng)絡(luò)，采用一個(gè)相應(yīng)的應(yīng)用程序給圖像加標(biāo)簽，執(zhí)行語義分割，為 NVIDIA GPU 生成 CUDA 代碼。
2019-09-16 標(biāo)簽：matlab數(shù)據(jù)分析深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
回顧數(shù)據(jù)分析對(duì)2018所產(chǎn)生的影響分析
雖然深度學(xué)習(xí)仍被認(rèn)為前途無量，但仍然需要進(jìn)行大量的設(shè)計(jì)和調(diào)整來訓(xùn)練有效的深度網(wǎng)絡(luò)。諸如自動(dòng)超參數(shù)調(diào)優(yōu)這類技術(shù)似乎能很好地減少這些工作量，這將加快采用深度...
2019-09-12 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)分析深度學(xué)習(xí) 1.4k 0
關(guān)于如何使用MATLAB 深度學(xué)習(xí)進(jìn)行語義分割的方法詳解
從視覺上看，道路、天空、建筑物等類的語義分割結(jié)果重疊情況良好。然而，行人和車輛等較小的對(duì)象則不那么準(zhǔn)確?？梢允褂媒徊媛?lián)合 (IoU) 指標(biāo)（又稱 Jac...
2019-09-12 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0
關(guān)于通過深度學(xué)習(xí)車輛檢測(cè)的相關(guān)研究
為訓(xùn)練目標(biāo)檢測(cè)器，我將 layers 網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)輸入 trainFasterRCNNObjectDetector 函數(shù)。如果您安裝了 GPU，算法會(huì)默認(rèn)使...
2019-09-12 標(biāo)簽：檢測(cè)器深度學(xué)習(xí) 3k 0
關(guān)于如何通過深度學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)駕駛之車道檢測(cè)的方法討論分析
我將以 AlexNet 為起點(diǎn)，訓(xùn)練它識(shí)別 1000 種不同類別的圖像。您可以使用一行代碼，將預(yù)先訓(xùn)練好的 AlexNet 模型加載到 MATLAB 中...
2019-09-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動(dòng)駕駛深度學(xué)習(xí) 3k 0
關(guān)于深度學(xué)習(xí)在各個(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用分析
圖 5 中的放大視圖顯示降噪結(jié)果造成了一些負(fù)面影響。顯而易見，原始（非噪聲）圖像具有更高的清晰度，尤其是屋頂和草地。這一結(jié)果可能是可接受的，或者圖像需要...
2019-09-12 標(biāo)簽：噪聲音頻深度學(xué)習(xí) 6.6k 0
關(guān)于深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)識(shí)別的詳細(xì)介紹
現(xiàn)在，我們將使用 predict（而不是 classify）來獲取每個(gè)圖像在每個(gè)類別中的預(yù)測(cè)分?jǐn)?shù)。MiniBatchSize 參數(shù)是用來限制 GPU 內(nèi)...
2019-09-11 標(biāo)簽：gpu圖像分類深度學(xué)習(xí) 3k 0
關(guān)于MATLAB/Simulink技術(shù)研討會(huì)—智能自主系統(tǒng)開發(fā)分析和介紹
上午為深度學(xué)習(xí)上機(jī)操作（有MATLAB基礎(chǔ)即可），僅限30個(gè)機(jī)位接入， 機(jī)位確認(rèn)將按照License用戶、注冊(cè)時(shí)間和行業(yè)應(yīng)用匹配度順序予以確認(rèn)。
2019-09-11 標(biāo)簽：產(chǎn)品設(shè)計(jì)深度學(xué)習(xí) 2k 0
關(guān)于MATLAB 圖像處理與深度學(xué)習(xí)的作用分析和介紹
這時(shí)即可借助 MATLAB 生成合成數(shù)據(jù)。就手寫數(shù)字而言，這一步很簡(jiǎn)單——只需從MNIST數(shù)據(jù)集中提取現(xiàn)成數(shù)據(jù)，然后與下圖中的背景圖像合成。在合成各類打...
2019-09-11 標(biāo)簽：圖像處理深度學(xué)習(xí) 5.1k 0
在 GPU Coder 中，我們也總結(jié)了一些能夠提升對(duì) GPU 這種架構(gòu)運(yùn)行效率的模式。很多人不了解 GPU 架構(gòu)，可以把它理解成多核處理器構(gòu)成的集群。...
2019-09-11 標(biāo)簽：代碼深度學(xué)習(xí) 1.9k 0
關(guān)于使用深度學(xué)習(xí)破譯老鼠的語言分析和介紹
在此基礎(chǔ)上，他們開發(fā)了DeepSqueak軟件包和MATLAB圖形用戶界面。DeepSqueak使用了Computer Vision System To...
2019-09-11 標(biāo)簽：超聲波網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 4k 0
關(guān)于使用CNN提高CT成像質(zhì)量的分析和介紹
根據(jù)先前的超分辨率研究結(jié)果，本人建立了 CNN 的初始結(jié)構(gòu)。在這項(xiàng)研究中，本人發(fā)現(xiàn)局部區(qū)域設(shè)置為 7x 7 效果最好，因而開始采用這一尺寸的局部區(qū)域建立...
2019-09-11 標(biāo)簽：濾波器圖像數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 4.6k 0
這一事實(shí)并沒有真正公正地反映AGC的輝煌。由于摩爾定律，你可以選擇任何計(jì)算機(jī)器，也可以說50年后，將會(huì)有一臺(tái)機(jī)器能夠比它的運(yùn)行速度快22?倍。
2019-08-02 標(biāo)簽：GaN深度學(xué)習(xí) 4.1k 0
回顧機(jī)器學(xué)習(xí)在EDA領(lǐng)域的作用分析介紹
另一個(gè)搜集海量數(shù)據(jù)的機(jī)會(huì)是在foundry。“最理想的情況是你從工藝制造流程中搜集到匿名大數(shù)據(jù)，并借此建立真正的關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)模型”，Rowen說，“整個(gè)行業(yè)...
2019-09-05 標(biāo)簽：eda機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.2k 0
簡(jiǎn)要分析AI芯片的性能分析和應(yīng)用介紹
Intel發(fā)布的Loihi聲稱可以自我學(xué)習(xí)，然而學(xué)習(xí)的效果如何還不得而知。應(yīng)該說在模型訓(xùn)練問題還沒有解決前，神經(jīng)擬態(tài)就基本無法與經(jīng)典的深度學(xué)習(xí)在主流人工...
2019-09-05 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí)AI芯片 4.7k 0
這股上漲中英偉達(dá)笑得很開心，他們獨(dú)占了第三季度份額的72%，但是AMD卻從第二季度的30.2%下滑到了27.3%，看來是受到了礦難的影響。至于未來GPU...
2019-09-04 標(biāo)簽：gpu虛擬現(xiàn)實(shí)深度學(xué)習(xí) 5.7k 0
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