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標簽 > 深度學習
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FPGA 的神經網絡加速器如今越來越受到 AI 社區的關注,本文對基于 FPGA 的深度學習加速器存在的機遇與挑戰進行了概述。近年來,神經網絡在各種領域...
CVPR 2019:中科院、牛津等提出SiamMask網絡,視頻跟蹤最高精度
長久以來,我們的思維傾向于陷入舒適區。當 A 做了物體檢測,我們嘗試改網絡,改 loss,別的領域 trick 拿來就是一篇。而我們常常忽略了更為重要的...
Confusionset-guided Pointer Network看起來跟之前提及的CopyNet思路很接近文本生成系列之文本編輯,同時考慮到cop...
一、激活函數(Activation Function) 為了讓神經網絡能夠學習復雜的決策邊界(decision boundary),我們在其一些層應用一...
2017-12-08 標簽:深度學習 6352 0
作者:Martin Cassel,Silicon Software 工業應用中FPGA 上的神經元網絡(CNN) 深度學習應用憑借其在識別應用中超高的預...
一個基于PyTorch的幾何深度學習擴展庫,為GNN的研究和應用再添利器
作者在論文中寫道:“這是一個 PyTorch 的幾何深度學習擴展庫,它利用專用的 CUDA 內核實現了高性能。它遵循一個簡單的消息傳遞 API,將最近提...
新加坡國立大學在讀博士生趙健分享了“基于深度學習的任務圖像理解:人臉識別與人物解析”,介紹了他博士期間在這個領域的多個代表工作—DA-GAN、PIM和3...
針對線性回歸模型和深度學習模型,介紹了確定訓練數據集規模的方法
具體來看,對于傳統的機器學習算法,模型的表現先是遵循冪定律(power law),之后趨于平緩;而對于深度學習,該問題還在持續不斷地研究中,不過圖一為目...
最近進行語義分割的結構大多用的是卷積神經網絡(CNN),它首先會給每個像素分配最初的類別標簽。卷積層可以有效地捕捉圖像的局部特征,同時將這樣的圖層分層嵌...
紅外單幀弱小目標檢測算法主要通過圖像預處理突出小目標同時抑制背景噪聲干擾,之后采用閾值分割提取疑似目標,最后根據特征信息進行目標確認。
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