各種梯度下降法是如何工作的

導(dǎo)讀一圖勝千言，什么？還是動畫，那就更棒啦！本文用了大量的資源來解釋各種梯度下降法（gradient descents），想給大家直觀地介紹一下這些方法...

2022-08-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 2k 0

基于深度學(xué)習(xí)算法的織物缺陷檢測定位方法

織物缺陷檢測是紡織品檢驗中最重要的檢驗項目之一，其主要目的是為了避免織物缺陷影響布匹質(zhì)量，進(jìn)而極大影響紡織品的價值和銷售。

2022-08-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視覺檢測深度學(xué)習(xí) 3.2k 0

EAST模型結(jié)構(gòu)

EAST( An Efficient and Accurate Scene Text Detector)是標(biāo)題的英文首字母縮寫，模型出自曠視科技。相比其...

2022-08-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)EAST網(wǎng)絡(luò)模型 3.7k 0

如何用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）做CV的研究

用圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNN）做CV的研究有不少，但通常是圍繞點云數(shù)據(jù)做文章，少有直接處理圖像數(shù)據(jù)的。其實與CNN把一張圖片看成一個網(wǎng)格、Transformer...

2022-08-16 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn圖卷積網(wǎng)絡(luò) 2.4k 0

人類視覺和機(jī)器視覺到底有多大的相似性

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）已經(jīng)在人工智能領(lǐng)域取得了極大的成功，它們以圖像識別、自動化機(jī)器翻譯、精確醫(yī)療和許多其他解決方案為載體，直接影響著我們的生活。

2022-08-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器視覺人工智能 1.5k 0

什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？完整的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNNS）解析

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）是一種特殊類型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，在圖像上表現(xiàn)特別出色。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由Yan LeCun在1998年提出，可以識別給定輸入圖像中存在的數(shù)字。

2022-08-10 標(biāo)簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.0萬 0

如果在TensorFlow中構(gòu)建3D-CNN數(shù)據(jù)集

　　在圖像中，矩陣中的每個位置代表圖像中的一個像素，每個位置的值代表該像素的值。像素值可以是 8 位圖像中的 ［0-255］。每個像素與其相鄰像素有某種...

2022-08-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 1.8k 0

用于3D點云形狀分析的跨模態(tài)知識遷移統(tǒng)一架構(gòu)的構(gòu)建

圖 1 提出的 MV-V2GD 跨模態(tài)知識遷移框架的總體流程圖，其中包括：一個預(yù)訓(xùn)練的基于圖像的teacher分支（右），一個基于點的、通過多視圖特征對...

2022-08-10 標(biāo)簽：3D神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2.3k 0

什么是高斯過程 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過程解析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么和高斯過程聯(lián)系在一起的呢？Lee et al. [1] and Neal [2] 指出，隨機(jī)初始化無限寬網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)會產(chǎn)生一個高斯過程，稱作...

2022-08-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 5.3k 0

機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見錯誤解決方案

近日，軟件架構(gòu)師、數(shù)據(jù)科學(xué)家、Kaggle 大師 Agnis Liukis 撰寫了一篇文章，他在文中談了談在機(jī)器學(xué)習(xí)中最常見的一些初學(xué)者錯誤的解決方案，...

2022-08-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.5k 0

FPGA中GPU深度學(xué)習(xí)面臨的挑戰(zhàn)

三維圖形是 GPU 擁有如此大的內(nèi)存和計算能力的根本原因，它與 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 有一個共同之處：都需要進(jìn)行大量矩陣運算。

2022-08-06 標(biāo)簽：fpga神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.4k 0

一個聯(lián)合的meta-reweighting的策略來自然的進(jìn)行整合

數(shù)據(jù)自增強(qiáng)是一個小樣本任務(wù)可行的解法，對于 token-level 的 NER 任務(wù)，token 替換和表征混合是常用的方法。但自增強(qiáng)也有局限性，我們需...

2022-08-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型nlp 697 0

meta reweighting 策略來增強(qiáng)偽樣本的效果

本文的 basic 模型使用 BERT+BiLSTM+CRF 進(jìn)行 NER 任務(wù)。首先給定輸入序列 ，使用預(yù)訓(xùn)練的 BERT 得到每個 token 的表征。

2022-08-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)解碼 1.5k 0

典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

為了保持簡單，并且利用當(dāng)今機(jī)器的數(shù)學(xué)和計算能力，可以將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計為一組層，每層包含節(jié)點（大腦神經(jīng)元的人工對應(yīng)物），其中層中的每個節(jié)點連接到下一層中的節(jié)點。

2022-08-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 1.5k 0

基于分類目標(biāo)的預(yù)訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

隨著社交媒體和物聯(lián)網(wǎng)（IoT）等數(shù)字技術(shù)以及5G等速度更快的無線通信技術(shù)的普及，數(shù)據(jù)創(chuàng)建速度不斷提高。然而，創(chuàng)建的大多數(shù)新數(shù)據(jù)都是“非結(jié)構(gòu)化的”，例如文...

2022-08-02 標(biāo)簽：嵌入式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī) 1.3k 0

基于改進(jìn)FCOS的鋼帶表面缺陷檢測算法

針對現(xiàn)有鋼帶表面缺陷檢測所存在的檢測效率低、適用范圍有限等缺陷，提出一種基于改進(jìn)FCOS的鋼帶表面缺陷檢測算法。該算法使用含形變卷積的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取缺...

2022-07-25 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機(jī) 2.8k 0

NVIDIA CUDA深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫實現(xiàn)高性能GPU加速

NVIDIA CUDA 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫（cuDNN）是一個 GPU 加速的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基元庫，能夠以高度優(yōu)化的方式實現(xiàn)標(biāo)準(zhǔn)例程（如前向和反向卷積、池化層...

2022-07-23 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)gpu計算機(jī)視覺 2.1k 0