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標簽 > 深度學習
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隨著深度學習和5G的應用,對FPGA的功能要求越來越多。因此近幾年FPGA大廠紛紛將自己的器件集成了更多的內核,比如賽靈思的zynq系列就集成了arm,...
騰訊醫療AI實驗室和加州大學的聯合研究成果,首刊于《Medical Physics》,這是是美國醫學物理學家學會(The American Associ...
如何將CycleGAN用于風格遷移并探索其在游戲圖形模型中的應用
該網絡能夠理解原始域圖像中的對象,并對目標域圖像中相同對象的外觀做相應的變換。該網絡的算法實現經訓練后,可以將馬轉化為斑馬,將蘋果轉化為橙子,將照片轉化...
在不使用任何額外數據的情況下,COCO數據集上物體檢測結果為50.9 AP的方法
實驗中,我們發現當只使用 COCO 數據集時,從頭開始訓練的模型性能是能夠匹配預訓練模型的性能。我們在 COCO train2017 上訓練模型,并在 ...
當我們解決任何機器學習問題時,我們面臨的最大問題之一是訓練數據不平衡。不平衡數據的問題在于學術界對于相同的定義、含義和可能的解決方案存在分歧。我們將嘗試...
開源深度學習軟件最早出現在20世紀90年代,當時出現了許多關鍵的算法突破。從那時起,計算機科學家已經能夠更好地利用巨大的計算能力和數據,這對神經系統的形...
深入淺出的介紹了深度學習的理論——用理論的力量橫掃深度學習!
很多機器學習問題是深度為2的子案例,例如,輸入層和輸出層之間的一個隱含層。通常假設網絡的結構、數據分布,等等。比起GD/SGD,可以使用不同算法,例如張...
這是最早用于自動駕駛領域的語義分割數據集,發布于2007年末。他們應用自己的圖像標注軟件在一段10分鐘的視頻中連續標注了700張圖片,這些視頻是由安裝在...
GAN有兩個網絡組成。第一個網絡創建世界的內在版本(即通常房子是什么樣的):這稱為生成模型(G),基本上它基于一切數據學習,因為它不需要標簽,只需要數據...
目前大多數的機器學習是在處理器上完成的,大多數機器學習軟件會針對GPU進行更多的優化,甚至有人認為學習加速必須在GPU上才能完成,但事實上無論是運行機器...
簡要回顧視頻理解方面的近年進展,并對未來可能的研究方向作一展望
Ng等人先提取每一幀的深度卷積特征,再設計特征融合方法得到最終輸出。其中,紫色代表沿時間方向進行最大匯合(max-pooling),黃色代表全連接層,綠...
Python軟件基金會成員(Contibuting Member)Vihar Kurama簡明扼要地介紹了深度學習的基本概念,同時提供了一個基于Kera...
OpenAI的研究者們提出了一種新的生成模型,能快速輸出高清、真實的圖像
為下游任務提供了有用的隱藏空間。自回歸模型的隱藏層有著位置的邊緣分布,使其更難對數據進行正確操作。在GAN中,數據點經常不能直接表現在隱藏空間中,因為它...
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