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比如一個(gè)機(jī)器人在房屋里移動(dòng)，它在某個(gè)時(shí)刻 t 的位姿（pose）就是一個(gè)頂點(diǎn)，這個(gè)也是待優(yōu)化的變量。而位姿之間的關(guān)系就構(gòu)成了一個(gè)邊，比如時(shí)刻 t 和時(shí)刻 t+1 之間的相對(duì)位姿變換矩陣就是邊，邊通常表示誤差項(xiàng)。...
計(jì)算機(jī)視覺算法并非魔法。它們需要數(shù)據(jù)才能運(yùn)作，輸入數(shù)據(jù)的質(zhì)量決定其性能。有多種不同方法和來源可供收集合適數(shù)據(jù)，這取決于你的目標(biāo)。無論如何，擁有的輸入數(shù)據(jù)越多，計(jì)算機(jī)視覺模型性能優(yōu)秀的可能性越大。...
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將深度學(xué)習(xí)的預(yù)測(cè)能力應(yīng)用于豐富的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)中，這些數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)將物體及其對(duì)應(yīng)關(guān)系描述為圖中用線連成的點(diǎn)。...
成功應(yīng)用了ReLU激活函數(shù)，雖然非AlexNet的原創(chuàng)，最早（2000年）在《自然》（Nature）中的一篇文章中就被提出來了，但真正能發(fā)揮神奇功效、并被世人所知的時(shí)間節(jié)點(diǎn)，還要當(dāng)屬它在AlexNet中的成功應(yīng)用。...
視覺檢測(cè)是指通過機(jī)器視覺產(chǎn)品（即圖像攝取裝置，分 CMOS 和CCD 兩種）將被攝取目標(biāo)轉(zhuǎn)換成圖像信號(hào)，傳送給專用的圖像處理系統(tǒng)，根據(jù)像素分布和亮度、顏色等信息，轉(zhuǎn)變成數(shù)字化信號(hào)。...
這六種算法分別是：線性回歸、邏輯回歸、梯度下降、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、決策樹與k均值聚類算法。...
定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) Neural Networks，簡(jiǎn)稱NN。針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)算法需要領(lǐng)域?qū)＜疫M(jìn)行特征工程，模型泛化性能差的問題，提出了NN可以從數(shù)據(jù)的原始特征學(xué)習(xí)特征表示，無需進(jìn)行復(fù)雜的特征處理。...
目前計(jì)算機(jī)視覺（CV，computer vision）與自然語言處理（Natural Language Process， NLP）及語音識(shí)別（Speech Recognition）并列為人工智能（AI，artificial intelligence）·機(jī)器學(xué)習(xí)（ML，machine learning...
在這個(gè)新版本中，AI 引擎相對(duì)約束提供了在 AI 引擎內(nèi)控制內(nèi)核相對(duì)布局的途徑。這有利于用戶從 AI 引擎陣列獲得更高性能和更充分的利用率?？梢詫⒓s束定義為自適應(yīng)數(shù)據(jù)流程（ ADF ）圖格式和 JavaScript 對(duì)象標(biāo)記（ JSON ）格式。...
隨著智能制造產(chǎn)業(yè)的升級(jí)和改造，智能手機(jī)作為人們生活的必需品，它的“智”不僅僅在于產(chǎn)品功能、性能方面的創(chuàng)新，更在于生產(chǎn)制造過程的智能化。...
我們的神經(jīng)編碼量在發(fā)送到MLP解碼器時(shí)與像素顏色相結(jié)合。保留這種微調(diào)的設(shè)計(jì)仍然有效，但會(huì)導(dǎo)致重建總是依賴于三個(gè)輸入。...
本文將簡(jiǎn)要介紹常用的距離度量方法、它們的工作原理、如何用Python計(jì)算它們以及何時(shí)使用它們。這樣可以加深知識(shí)和理解，提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法和結(jié)果。...
深度學(xué)習(xí)等字眼近來會(huì)成為熱門，原因之一確實(shí)是因?yàn)槎嗔嗽S多便利的鏈接庫或框架，在一些簡(jiǎn)單的案例上，可讓人無腦地做出分析、預(yù)測(cè)之類的動(dòng)作。...
萌芽階段：AI 框架并不完善，開發(fā)者不得不進(jìn)行大量基礎(chǔ)的工作，例如手寫反向傳播、搭建網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、自行設(shè)計(jì)優(yōu)化器等。...
泛光燈不是聚光燈、投射燈、射燈。泛光燈制造出的是高度漫射的、無方向的光而非輪廓清晰的光束，因而產(chǎn)生的陰影柔和而透明，用于物體照明時(shí)，照明減弱的速度比用聚光燈照明時(shí)慢得多，甚至有些照明減弱非常慢的泛光燈，看上去像是一個(gè)不產(chǎn)生陰影的光源。...
在學(xué)習(xí)與訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過程中，我們很容易發(fā)現(xiàn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練有一定的規(guī)律。在我們的研究中，有兩種現(xiàn)象很有趣，在研究和解釋它們的過程中，我們發(fā)現(xiàn)它們同樣是很有意義的。...
智能相機(jī)發(fā)展的另一個(gè)進(jìn)步是集成無線技術(shù)以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)控和控制目的。由于數(shù)據(jù)安全或可靠性問題，Wi-Fi 可能不夠可靠或不夠快，無法用于圖像傳輸或?qū)崟r(shí)監(jiān)控。...
判斷模型是否可以生成特定圖像，這是一個(gè)比較難計(jì)算的問題，而且很多深度生成模型并沒有提供有效方法來估計(jì)密度，其本身也不支持評(píng)估跨模態(tài)相似性。而蒙特卡洛這種基于抽樣的方法又會(huì)使模型搜索過程變得非常緩慢。...
過去十年，人工智能研究主要集中在探索深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的潛力。我們近年來看到的進(jìn)步至少可以部分歸因于網(wǎng)絡(luò)規(guī)模的不斷擴(kuò)大。從使用GPT-3 [1] 的文本生成到使用 Imagen [2] 的圖像生成，研究人員付出了相當(dāng)大的努力來創(chuàng)建更大、更復(fù)雜的架構(gòu)，以實(shí)現(xiàn)越來越令人印象深刻的壯舉。此外，現(xiàn)代神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功...
連續(xù)漫反射照明應(yīng)用半球形的均勻照明，以減小影子及鏡面反射。這種照明方式對(duì)于完全組裝的電路板照明非常有用。這種光源可以達(dá)到170立體角范圍的均勻照明。...
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