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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種，一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
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Facebook的研究人員提出了一個(gè)能從真實(shí)視頻中抽取可控制主角的模型Vid2Game
隨后將生成的位姿及給定的背景輸入Pose2Frame將生成高分辨率的真實(shí)視頻序列。同樣以運(yùn)動(dòng)員作為例子，將運(yùn)動(dòng)員位姿和網(wǎng)球拍的序列輸入，模型將生成一個(gè)R...
2019-04-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像Facebook 4k 0
借助一張簡單打印出來的圖案，就可以完美避開AI視頻監(jiān)控系統(tǒng)
采用由經(jīng)驗(yàn)確定的因子 α 和 β 對三個(gè)部分進(jìn)行按比例縮放，然后求和，并使用 Adam 算法進(jìn)行優(yōu)化。優(yōu)化器的目標(biāo)是總損失 L 的最小化。在優(yōu)化過程中凍...
2019-04-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI視頻監(jiān)控系統(tǒng) 4.5k 0
OpenAI新模型Sparse Transformer，預(yù)測長度超過去30倍
減少內(nèi)存消耗一種方法是在反向傳播期間從檢查點(diǎn)重新計(jì)算注意力矩陣，這是深度學(xué)習(xí)中的一種成熟技術(shù)，以增加計(jì)算量為代價(jià)來減少內(nèi)存使用。在計(jì)算Transform...
2019-04-26 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像模型 3.7k 0
谷歌MorphNet：它是如何工作的？為什么是MorphNet？
在縮減階段之后，人們可以停止 MorphNet，只需縮減網(wǎng)絡(luò)以滿足更嚴(yán)格的資源預(yù)算。這會(huì)導(dǎo)致在給定目標(biāo)成本的時(shí)候網(wǎng)絡(luò)效率更高，但有時(shí)也會(huì)導(dǎo)致精度下降。另...
2019-04-27 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.5k 0
分析并比較五種非常有用的深度學(xué)習(xí)框架的優(yōu)點(diǎn)及應(yīng)用。
我喜歡TensorFlow的原因有兩點(diǎn)：它完全是開源的，并且有出色的社區(qū)支持。TensorFlow為大多數(shù)復(fù)雜的深度學(xué)習(xí)模型預(yù)先編寫好了代碼，比如遞歸神...
2019-04-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 5.4k 0
利用進(jìn)化后的反向傳播算法實(shí)現(xiàn)快速、高效的訓(xùn)練
研究人員提出了一種離線型端到端訓(xùn)練的鑒別目標(biāo)跟蹤方法。在Python中可以使用PyTorch實(shí)現(xiàn)，新方法是通過迭代優(yōu)化從具有辨別性的學(xué)習(xí)損失中衍生得出的...
2019-04-24 標(biāo)簽：谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0
這些年的研究資料表明生產(chǎn)計(jì)劃排程并不存在一個(gè)全局最優(yōu)的排程規(guī)則，也不是算法越復(fù)雜結(jié)果就越好，這一點(diǎn)通過下面一個(gè)例子對4種簡單算法進(jìn)行計(jì)算就可以得到驗(yàn)證，...
2019-05-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法 1.1萬 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的數(shù)學(xué)原理介紹
在之前的系列中，我們學(xué)習(xí)了密集連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（densely connected neural networks）。這些網(wǎng)絡(luò)的神經(jīng)元被分成組，形成連續(xù)的...
2019-04-22 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺自動(dòng)駕駛 5.5k 0
突破有限的人類標(biāo)注的限制，提供一種新的訓(xùn)練視頻跟蹤的思路
我們這里提出的其實(shí)是介于 tracking 與 optical flow 的中間的 mid-level correspondence 或者說是 semi...
2019-05-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視頻跟蹤數(shù)據(jù)集 2.7k 0
深度學(xué)習(xí)到底是什么卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)你了解嗎
在很多人眼里，深度學(xué)習(xí)是一個(gè)非常神奇的技術(shù)，是人工智能的未來，是機(jī)器學(xué)習(xí)的圣杯。今天大恒圖像帶您一起揭開他神秘的面紗，了解什么才是深度學(xué)習(xí)。
2019-04-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.5k 0
有些消息來源使用名稱deconvolution，這是不合適的，因?yàn)樗皇墙饩矸e。為了使事情更糟，確實(shí)存在解卷積，但它們在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域并不常見。實(shí)際的反卷...
2019-04-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 5k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的特征工程是將原始的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特征
對于類別數(shù)量很多的分類變量可以采用特征哈希（Hashing Trick），特征哈希的目標(biāo)就是將一個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn)轉(zhuǎn)換成一個(gè)向量。利用的是哈希函數(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成...
2019-04-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理 5.4k 0
ResNet本質(zhì)上就干了一件事：降低數(shù)據(jù)中信息的冗余度。
打個(gè)簡單但不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)谋确剑捍蠹叶加羞^年搶高鐵票的經(jīng)驗(yàn)吧？幾個(gè)人（維度低）幫你搶一張票，肯定沒有一群人（維度高）幫你搶一張票，成功的概率高啊。幾個(gè)人里面，大...
2019-04-19 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)冗余resnet 6.3k 0
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (CNNs) 在許多計(jì)算機(jī)視覺任務(wù)中都取得了顯著的成功，并且隨著最近的研究在降低密集模型參數(shù)和特征圖通道維數(shù)的固有冗余，它們的效率不斷提高...
2019-05-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別Facebook 6.7k 0
Xavier的硬件架構(gòu)特性！Xavier推理性能評測
Xavier主要用于邊緣計(jì)算的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推理，其支持Caffe、Tensorflow、PyTorch等多種深度學(xué)習(xí)框架導(dǎo)出的模型。為進(jìn)一步提高計(jì)算效率...
2019-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能硬件架構(gòu) 2.0萬 0
系統(tǒng)科學(xué)發(fā)展之非線性與復(fù)雜適應(yīng)系統(tǒng)理論
20世紀(jì)初，自相似概念終于被數(shù)學(xué)家們所發(fā)現(xiàn)并利用，構(gòu)造出了令人驚奇的曲線，有代表性的是科赫曲線和謝爾賓斯基三角形。他們有幾個(gè)共同的性質(zhì)：1）整體上處處不...
2019-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幾何人工智能 8k 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)為什么偉大， 又是什么讓它們這么多年才姍姍走來?
我們把生物神經(jīng)元進(jìn)行數(shù)學(xué)抽象， 就得到人工神經(jīng)元。如何抽取它的靈魂？ 簡單的說， 每一個(gè)神經(jīng)元扮演的角色就是一個(gè)收集+傳話者。樹突不停的收集外部的信號，...
2019-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 5.4k 0
一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的多維頻譜推理方法
在現(xiàn)代化戰(zhàn)場條件下，作戰(zhàn)平臺或用頻系統(tǒng)并不一定全部裝備有專業(yè)的頻譜監(jiān)測設(shè)備，更多的是來源于作戰(zhàn)平臺或用頻系統(tǒng)自身的頻譜感知能力，因此，這些頻譜監(jiān)測數(shù)據(jù)在...
2019-05-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)頻譜 4.5k 0
如何表示一個(gè)詞語的意思？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)詞嵌入的基本思路
我們先把一個(gè)詞語定義成一個(gè)稠密向量，通過調(diào)整一個(gè)單詞及其上下文單詞的向量，使得根據(jù)兩個(gè)向量可以推測兩個(gè)詞語的相似度；或通過一個(gè)詞可以預(yù)測詞語的上下文；或...
2019-04-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)自然語言處理 4.6k 0
如果讓計(jì)算機(jī)去走迷宮，不會(huì)真的按照真實(shí)的道路前進(jìn)，而是從起點(diǎn)開始分類，分成往A走的情況和往B走的情況等。接著往A走碰到的情況，以及往B走的情況，進(jìn)行分類...
2019-04-10 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)人工智能 8.8k 0
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