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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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如何正確對(duì)SVM核函數(shù)的選擇提升向量機(jī)性能
在現(xiàn)實(shí)任務(wù)中,原始樣本空間中可能不存在這樣可以將樣本正確分為兩類(lèi)的超平面,但是我們知道如果原始空間的維數(shù)是有限的,也就是說(shuō)屬性數(shù)是有限的,則一定存在一個(gè)...
2017-12-22 標(biāo)簽:向量機(jī)核函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
通過(guò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)分析面部表情的方法
識(shí)別 面部表情 和情緒是人類(lèi)社交初期階段的一項(xiàng)基本且非常重要的技能。人類(lèi)可以觀察一個(gè)人的面部,并且快速識(shí)別常見(jiàn)的情緒:怒、喜、驚、厭、悲、恐。將這一技能...
2017-12-21 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 4460 0
拿高薪必備的深度學(xué)習(xí)nlp技術(shù),這篇文章講得很透徹
本文通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)闡述2017年NLP領(lǐng)域所取得的一系列進(jìn)步
2017-12-16 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)nlp 7217 0
總體來(lái)講keras這個(gè)深度學(xué)習(xí)框架真的很“簡(jiǎn)易”,它體現(xiàn)在可參考的文檔寫(xiě)的比較詳細(xì),不像caffe,裝完以后都得靠技術(shù)博客,keras有它自己的官方文檔...
2017-12-15 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 4521 0
Mobileye? EyeQ5?深度學(xué)習(xí)效能優(yōu)于NVIDIA Xavier
英特爾最近公布了一組數(shù)據(jù),對(duì)比了Mobileye? EyeQ5?和NVIDIA’s Xavier*深度學(xué)習(xí)效能,結(jié)果顯示,Mobileye 的系統(tǒng)芯片能...
2017-12-14 標(biāo)簽:英特爾Mobileye深度學(xué)習(xí) 6181 0
深度學(xué)習(xí)的57個(gè)名詞解釋及相關(guān)論文資料
一、激活函數(shù)(Activation Function) 為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的決策邊界(decision boundary),我們?cè)谄湟恍討?yīng)用一...
2017-12-08 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 6375 0
如何估算深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的最優(yōu)學(xué)習(xí)率(附代碼教程)
學(xué)習(xí)率(learning rate)是調(diào)整深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最重要的超參數(shù)之一,本文作者Pavel Surmenok描述了一個(gè)簡(jiǎn)單而有效的辦法來(lái)幫助你找尋合理...
2017-12-07 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2487 0
計(jì)算機(jī)視覺(jué)的應(yīng)用場(chǎng)景和深度學(xué)習(xí)背后的技術(shù)原理詳解
形象地說(shuō),計(jì)算機(jī)視覺(jué)就是給計(jì)算機(jī)裝上眼睛(照相機(jī))和大腦(算法),讓計(jì)算機(jī)可以感知周?chē)沫h(huán)境。目前計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究主要集中在基礎(chǔ)應(yīng)用場(chǎng)景,像圖片分類(lèi)、物體...
2017-12-06 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0
我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)模型有:生成模型(GenerativeModel)和判別模型(Discriminative Model)。判別模型需要輸入變量x,通過(guò)某...
2018-06-29 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 6145 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶來(lái)的影響
在計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域,大部分的問(wèn)題都已經(jīng)開(kāi)始使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行解決,也確實(shí)取得了廣泛的成功。在很多視覺(jué)任務(wù)中,如圖像識(shí)別、語(yǔ)義分割、目標(biāo)檢測(cè)與跟蹤、圖像檢...
2018-06-29 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 4440 0
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會(huì)和人腦神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一樣產(chǎn)生人的智能么?
首先,人腦不僅僅是個(gè)對(duì)電信號(hào)進(jìn)行處理的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。比如說(shuō)神經(jīng)遞質(zhì)在神經(jīng)元之間擔(dān)當(dāng)了“信使”的作用,而其中的活動(dòng)是化學(xué)過(guò)程。甚至人腦中的生物過(guò)程和物理過(guò)程都...
2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 6010 0
如何提取文本實(shí)體?深度學(xué)習(xí)遠(yuǎn)遠(yuǎn)領(lǐng)先傳統(tǒng)算法
文本實(shí)體提取是自然語(yǔ)言處理(NLP)的主要任務(wù)之一。隨著近期深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域快速發(fā)展,我們可以將這些算法應(yīng)用到 NLP 任務(wù)中,并得到準(zhǔn)確率遠(yuǎn)超傳統(tǒng)方法的結(jié)...
2018-07-13 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí) 6783 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別在哪?看完就知道了
如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別,閱讀該文章,我將用通俗易懂的語(yǔ)言為你介紹他們之間的差別。
2017-11-09 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.4萬(wàn) 0
從20世紀(jì)60年代開(kāi)始,人們就在期待像哈爾(HAL)這樣的科幻級(jí)別的AI,然而直到最近,PC和機(jī)器人還是非常愚笨。
2017-10-31 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 2.9萬(wàn) 0
深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)有什么差異你知道嗎?
如果你經(jīng)常想讓自己弄清楚機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別,閱讀該文章,我將用通俗易懂的語(yǔ)言為你介紹他們之間的差別。
2017-10-31 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 1
在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域,我們也有一個(gè)新興的 N 體問(wèn)題。許多更先進(jìn)的系統(tǒng)現(xiàn)在正在處理多代理系統(tǒng)的問(wèn)題。每個(gè)代理都可能有與全局目標(biāo)合作或競(jìng)爭(zhēng)的目標(biāo)(即目標(biāo)函數(shù))。...
2017-10-30 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 1431 0
人工智能知識(shí)分享之機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的區(qū)別與聯(lián)系
人工智能的浪潮正在席卷全球,諸多詞匯時(shí)刻縈繞在我們耳邊:人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)。不少人對(duì)這些高頻詞匯的含義及其背后的關(guān)系總是似懂非懂、一知半解。
2017-10-28 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8174 0
如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí)與傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)最主要的區(qū)別在于隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增加其性能也不斷增長(zhǎng)。當(dāng)數(shù)據(jù)很少時(shí),深度學(xué)習(xí)算法的性能并不好。這是因?yàn)樯疃葘W(xué)習(xí)算法需要大量的數(shù)據(jù)來(lái)...
2017-10-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1970 0
一文讀懂深度學(xué)習(xí)中的語(yǔ)音分離技術(shù)
由于語(yǔ)音分離已經(jīng)變成分類(lèi)問(wèn)題,所以語(yǔ)音分離也變得非常重要,已經(jīng)在信號(hào)處理領(lǐng)域被研究了幾十年,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法在語(yǔ)音處理領(lǐng)域也得到了廣泛研究。
2017-10-27 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 2.4萬(wàn) 0
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