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標簽 > 深度學習
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隨著深度學習算法的興起和普及,人工智能領域取得了令人矚目的進步,特別是在計算機視覺領域。21世紀的第二個十年迅速采用卷積神經網絡,發明了最先進的算法,大...
在深度學習中,采用sigmoid激活函數的隱藏層或者輸出層的神經元通常在計算網絡輸入時加入一個偏移值,稱為Bias。對于線性輸出神經元,偏移項就是回歸中...
索尼發布新的方法,在ImageNet數據集上224秒內成功訓練了ResNet-50
近年來,許多研究人員提出了多種方案來解決這兩個問題(見原文參考文獻)。這些工作利用ImageNet/ResNet-50訓練來衡量訓練效果。ImageNe...
用強化學習方法教機器人(模擬器里的智能體),能學會的動作花樣繁多,細致到拿東西、豪放到奔跑都能搞定,還可以給機器人設置一個明確的目的。但是,總難免上演一...
3D傳感技術主流包括結構光技術(Structure Light)和光飛行時間測量技術(ToF, Time of Flight), 后者又分為間接飛行時間...
所以,本文的首要目標是探究標簽噪聲的來源,以及在深度卷積神經網絡中,這些噪聲會給人臉識別造成何種后果。我們主要考慮的問題有:想要達到清理數據的目的,需要...
運算將在一個有限域上進行,因此我們首先需要決定如何將有理數r表示為域元素,即取自0, 1, ..., Q-1的整數x(Q為質數)。我們將采用典型的做法,...
DensePose的論文中提出了DensePose-RCNN,這是Mask-RCNN的一種變體,可以以每秒多幀的速度在每個人體區域內密集地回歸特定部位的...
循環神經網絡是處理序列數據相關任務最成功的多層神經網絡模型(RNN)。 RNN,其結構示意圖如下圖所示,它可以看作是神經網絡的一種特殊類型,隱藏單元的輸...
在前幾十年,神經網絡并沒有受到人們的重視,直到深度學習的出現,人們利用深度學習解決了不少實際問題(即一些落地性質的商業應用),神經網絡才成為學界和工業界...
2006年Hinton發表了一篇革命性的論文“Hinton, G. E., Osindero, S. and Teh, Y.,A fast learni...
雖然許多硬件計算單元(GPU、FPGA 等)的計算能力很強大,但是它們的內存資源(即設備內存)非常稀缺。當它們不能提供模型運行所需要的內存資源時,要么運...
盡管地點映射本身就是一個困難的問題,足以專門寫一篇博客,人類的直覺能在很大程度上幫助解決這一問題。考慮上圖中訪問圣莫尼卡海灘的例子。稍微一瞥周邊地點,就...
首先,讓我們明確什么是選擇性搜索,以及它是如何辨別不同區域的。組成目標物體通常有四個要素:變化尺度、顏色、結構(材質)、所占面積。選擇性搜索會確定物體在...
本文介紹了機器視覺在工業領域的發展歷程,通過其與人類視覺對比,凸顯出機器視覺的優勢。但不可否認的是,機器要做到完全替代人眼,仍有瓶頸需要突破。此外,通過...
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