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當我們談深度學(xué)習(xí)時,我們用它落地了什么?

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2023-08-17 16:10:571070

深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎

深度學(xué)習(xí)框架區(qū)分訓(xùn)練還是推理嗎 深度學(xué)習(xí)框架是一個非常重要的技術(shù),它們能夠加速深度學(xué)習(xí)的開發(fā)與部署過程。在深度學(xué)習(xí)中,我們通常需要進行兩個關(guān)鍵的任務(wù),即訓(xùn)練和推理。訓(xùn)練是指使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
2023-08-17 16:03:11904

深度學(xué)習(xí)框架是什么?深度學(xué)習(xí)框架有哪些?

深度學(xué)習(xí)框架是什么?深度學(xué)習(xí)框架有哪些?? 深度學(xué)習(xí)框架是一種軟件工具,它可以幫助開發(fā)者輕松快速地構(gòu)建和訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。與手動編寫代碼相比,深度學(xué)習(xí)框架可以大大減少開發(fā)和調(diào)試的時間和精力,并提
2023-08-17 16:03:091584

深度學(xué)習(xí)框架pytorch入門與實踐

深度學(xué)習(xí)框架pytorch入門與實踐 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)中的一個分支,它使用多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對大量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí),以實現(xiàn)人工智能的目標。在實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的過程中,選擇一個適用的開發(fā)框架是非常關(guān)鍵
2023-08-17 16:03:061074

什么是深度學(xué)習(xí)算法?深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用

什么是深度學(xué)習(xí)算法?深度學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用 深度學(xué)習(xí)算法被認為是人工智能的核心,它是一種模仿人類大腦神經(jīng)元的計算模型。深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種變體,主要通過變換各種架構(gòu)來對大量數(shù)據(jù)進行學(xué)習(xí)以及分類處理
2023-08-17 16:03:041298

深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么

深度學(xué)習(xí)算法工程師是做什么 深度學(xué)習(xí)算法工程師是一種高級技術(shù)人才,是數(shù)據(jù)科學(xué)中創(chuàng)新的推動者,也是實現(xiàn)人工智能應(yīng)用的重要人才。他們致力于開發(fā)和實現(xiàn)深度機器學(xué)習(xí)算法來解決各種現(xiàn)實問題,應(yīng)用于各個領(lǐng)域
2023-08-17 16:03:01722

深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域

深度學(xué)習(xí)是什么領(lǐng)域? 深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一種子集,由多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成。它是一種自動學(xué)習(xí)技術(shù),可以從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)高層次的抽象模型,以進行推斷和預(yù)測。深度學(xué)習(xí)廣泛應(yīng)用于計算機視覺、語音識別、自然語言處理
2023-08-17 16:02:59984

深度學(xué)習(xí)算法簡介 深度學(xué)習(xí)算法是什么 深度學(xué)習(xí)算法有哪些

。深度學(xué)習(xí)算法作為其中的重要組成部分,不僅可以為諸如人工智能、圖像識別以及自然語言處理等領(lǐng)域提供支持,同時也受到了越來越多的關(guān)注和研究。在本文中,我們將著重介紹深度學(xué)習(xí)算法,包括其是什么和有哪些種類。 一、什么是
2023-08-17 16:02:565987

深度學(xué)習(xí)的七種策略

,需要執(zhí)行一些策略。在本文中,我們將討論七種深度學(xué)習(xí)策略,這些策略可以幫助人們更好地發(fā)掘深度學(xué)習(xí)的潛力。 1. 找到更多的數(shù)據(jù) 深度學(xué)習(xí)的核心就是數(shù)據(jù),它需要足夠多的數(shù)據(jù)才能發(fā)揮最大的效果。因此,深度學(xué)習(xí)的第一項策
2023-08-17 16:02:531166

深度學(xué)習(xí)基本概念

科學(xué)領(lǐng)域一個非常熱門的研究領(lǐng)域。 深度學(xué)習(xí)的基本概念和原理是什么?讓我們一起來探究一下。 1. 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)的核心,是一種由多個節(jié)點(也稱為神經(jīng)元)組成的計算模型。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模擬了人類神經(jīng)元的工作方式,通
2023-08-17 16:02:49978

使用LabVIEW 實現(xiàn)物體識別、圖像分割、文字識別、人臉識別等深度視覺

LabVIEW可以實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)嘛,今天我們一起來看看使用LabVIEW 實現(xiàn)物體識別、圖像分割、文字識別、人臉識別等深度視覺
2023-08-11 16:02:21757

如何加速深度學(xué)習(xí)AI應(yīng)用

深度學(xué)習(xí) AI 應(yīng)用是解鎖生產(chǎn)力新時代的關(guān)鍵,人類的創(chuàng)造力能夠通過機器得到提高與增強。我們致力于將大量培訓(xùn)數(shù)據(jù)和海量數(shù)學(xué)運算用于全面訓(xùn)練每個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。訓(xùn)練可使用大規(guī)模批處理功能離線進行,歷時數(shù)天。經(jīng)過訓(xùn)練的網(wǎng)絡(luò)要投入部署,那就面臨嚴格得多的時限要求。
2023-08-04 11:29:35372

深度學(xué)習(xí)如何讓Turing 顯卡如虎添翼

NVIDIA 首席執(zhí)行官暢談深度學(xué)習(xí)讓 Turing 顯卡如虎添翼
2023-08-01 14:55:54287

AI、機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的區(qū)別及應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別在于隱藏層的深度。一般來說,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的隱藏層要比實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的系統(tǒng)淺得多,而深度學(xué)習(xí)的在隱藏層可以有很多層。
2023-07-28 10:44:27295

基于深度學(xué)習(xí)的點云分割的方法介紹

  摘 要:點云分割是點云數(shù)據(jù)理解中的一個關(guān)鍵技術(shù),但傳統(tǒng)算法無法進行實時語義分割。近年來深度學(xué)習(xí)被應(yīng)用在點云分割上并取得了重要進展。綜述了近四年來基于深度學(xué)習(xí)的點云分割的最新工作,按基本思想分為
2023-07-20 15:23:590

深度學(xué)習(xí)工業(yè)應(yīng)用:關(guān)于缺陷檢測機器自動化方面

隨著機器學(xué)習(xí), 深度學(xué)習(xí)的發(fā)展,很多人眼很難去直接量化的特征, 深度學(xué)習(xí)可以搞定, 這就是深度學(xué)習(xí)帶給我們的優(yōu)點和前所未有的吸引力。
2023-07-17 12:55:43280

深度學(xué)習(xí)如何挑選GPU?

NVIDIA的標準庫使在CUDA中建立第一個深度學(xué)習(xí)庫變得非常容易。早期的優(yōu)勢加上NVIDIA強大的社區(qū)支持意味著如果使用NVIDIA GPU,則在出現(xiàn)問題時可以輕松得到支持。
2023-07-12 11:49:28399

什么是深度強化學(xué)習(xí)?深度強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析

什么是深度強化學(xué)習(xí)? 眾所周知,人類擅長解決各種挑戰(zhàn)性的問題,從低級的運動控制(如:步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級的認知任務(wù)。
2023-07-01 10:29:50998

深度解析可擴展且保密的深度學(xué)習(xí)

可擴展且保密的深度學(xué)習(xí)
2023-06-28 16:09:14194

FPGA零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)之Vivado-FIFO使用教程

用量計數(shù)器,代表此時FIFO的內(nèi)部存儲被使用的情況。假設(shè)我們寫進去了10個數(shù),那么兩個計數(shù)器都為10。 此界面為IP核的信息,在此界面可以看出,我們的讀寫深度發(fā)生了變化,我們在前面設(shè)置的深度
2023-06-16 17:50:31

傅里葉變換如何用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域

機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)中的模型都是遵循數(shù)學(xué)函數(shù)的方式創(chuàng)建的。從數(shù)據(jù)分析到預(yù)測建模,一般情況下都會有數(shù)學(xué)原理的支撐,比如:歐幾里得距離用于檢測聚類中的聚類。 傅里葉變換是一種眾所周知的將函數(shù)從一個域轉(zhuǎn)換
2023-06-14 10:01:16718

PyTorch教程-12.1. 優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)

在 SageMaker Studio Lab 中打開筆記本 在本節(jié)中,我們將討論優(yōu)化與深度學(xué)習(xí)之間的關(guān)系以及在深度學(xué)習(xí)中使用優(yōu)化的挑戰(zhàn)。對于一個深度學(xué)習(xí)問題,我們通常會先定義一個 損失函數(shù)。一旦我們
2023-06-05 15:44:30326

PyTorch教程-5.5. 深度學(xué)習(xí)中的泛化

5.5. 深度學(xué)習(xí)中的泛化? Colab [火炬]在 Colab 中打開筆記本 Colab [mxnet] Open the notebook in Colab Colab [jax
2023-06-05 15:43:59197

PyTorch教程5.5之深度學(xué)習(xí)中的泛化

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程5.5之深度學(xué)習(xí)中的泛化.pdf》資料免費下載
2023-06-05 15:31:231

PyTorch教程12.1之優(yōu)化和深度學(xué)習(xí)

電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《PyTorch教程12.1之優(yōu)化和深度學(xué)習(xí).pdf》資料免費下載
2023-06-05 15:08:410

當我們拿到一臺氣密性檢測儀時,我們該如何設(shè)置“進氣上下限”和“泄漏上下限”呢?

對于使用氣密性檢測儀的廠家可能會有這樣的問題,購買了氣密性測試儀或者前期了解的時候?qū)τ跉饷苄詸z測儀的進氣上下限跟泄漏上下限不知道該如何設(shè)置。連拓精密科技今天就給大家分享一下我們的經(jīng)驗。
2023-06-05 09:40:10377

MATLAB深度學(xué)習(xí)簡介電子書

深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的一個類型,該類型的模型直接從圖像、文本或聲音中學(xué)習(xí)執(zhí)行分類任務(wù)。通常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)?!?b class="flag-6" style="color: red">深度”一詞是指網(wǎng)絡(luò)中的層數(shù) — 層數(shù)越多,網(wǎng)絡(luò)越深。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只包含 2 層或 3 層,而深度網(wǎng)絡(luò)可能有幾百層。
2023-05-29 09:16:001

康耐視深度學(xué)習(xí)實現(xiàn)高效血清質(zhì)量檢測

本期就為大家詳細介紹一則康耐視深度學(xué)習(xí)技術(shù),在樣品前處理以及血液檢測儀器上所涉及到的血清質(zhì)量檢測應(yīng)用案例。當異常血液樣本(黃疸、溶血、脂血)等不良血液誤入到正常樣本測試中,可能會出現(xiàn)污染檢測物,堵針等問題。通過使用康耐視深度學(xué)習(xí)技術(shù)進行相關(guān)測試與分析,可以有效解決這些問題。
2023-05-26 16:21:46549

為什么深度學(xué)習(xí)是非參數(shù)的?

今天我想要與大家分享的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式,以及深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機器學(xué)習(xí)模型的不同之處。
2023-05-25 15:13:54268

ESP8266EX設(shè)計電路板是否需要先將bootloader刷入ESP8266還是我們可以刷入測試程序?

我們使用 ESP8266EX 設(shè)計自己的電路板,我在這篇文章中附上了相同的原理圖。今天,當我們嘗試使用 Arduino IDE 并通過 PL2303 - PL2303HX USB 到 TTL 串行
2023-05-25 07:02:00

如何在OpenCV中使用基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測?

在這篇文章中,我們學(xué)習(xí)如何在OpenCV中使用基于深度學(xué)習(xí)的邊緣檢測,它比目前流行的canny邊緣檢測器更精確。
2023-05-19 09:52:291607

深度學(xué)習(xí)編譯器之Layerout Transform優(yōu)化

繼續(xù)深度學(xué)習(xí)編譯器的優(yōu)化工作解讀,本篇文章要介紹的是OneFlow系統(tǒng)中如何基于MLIR實現(xiàn)Layerout Transform。
2023-05-18 17:32:42389

基于深度學(xué)習(xí)的散射成像機理與應(yīng)用

彈道光與散射光在散射成像中不同作用的發(fā)現(xiàn)解釋了深度學(xué)習(xí)散射成像無法突破厚度限制的物理原因,對今后深度學(xué)習(xí)散射成像的應(yīng)用研究具有指導(dǎo)意義。
2023-05-17 15:35:37189

一文了解Intel?Developer Cloud之DL Workbench深度學(xué)習(xí)工作臺

如果您對深度學(xué)習(xí)感興趣,DL Workbench 提供了更為直觀的學(xué)習(xí)平臺:帶您了解什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是如何工作的,以及如何檢查它們的架構(gòu)。您可以在開發(fā)產(chǎn)品之前,學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的分析和優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)
2023-05-12 09:37:02771

GPU引領(lǐng)的深度學(xué)習(xí)

早期的機器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ),主要依靠進行過一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機器學(xué)習(xí)逐漸成熟,它開始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計方法和優(yōu)化問題。同時深度學(xué)習(xí)的問世更是帶來原本可能無法實現(xiàn)的優(yōu)化方法。本文將介紹現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)如何找到兼顧規(guī)模和速度的新方法。
2023-05-09 09:58:33540

?計算機視覺深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練推理框架

PyTorch是由Facebook人工智能研究小組開發(fā)的一種基于Lua編寫的Torch庫的Python實現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)庫,也是目前使用范圍和體驗感最好的一款深度學(xué)習(xí)框架。
2023-05-08 14:20:58773

深度學(xué)習(xí)中的圖像分割

深度學(xué)習(xí)可以學(xué)習(xí)視覺輸入的模式,以預(yù)測組成圖像的對象類。用于圖像處理的主要深度學(xué)習(xí)架構(gòu)是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。計算機視覺的深度學(xué)習(xí)模型通常在專門的圖形處理單元(GPU)上訓(xùn)練和執(zhí)行,以減少計算時間。
2023-05-05 11:35:28720

2023年使用樹莓派和替代品進行深度學(xué)習(xí)

此頁面可幫助您在Raspberry Pi或Google Coral或Jetson Nano等替代品上構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模式。有關(guān)深度學(xué)習(xí)及其限制的更多一般信息,請參閱深度學(xué)習(xí)。
2023-05-05 09:47:091995

智造之眼丨深度學(xué)習(xí)應(yīng)用

智造之眼?科學(xué)設(shè)計深度學(xué)習(xí)各應(yīng)用流程,在盡量簡化前期準備工作的基礎(chǔ)上為客戶提供穩(wěn)定且準確的深度學(xué)習(xí)解決方案。
2023-05-04 16:55:52424

從FPGA說起的深度學(xué)習(xí):數(shù)據(jù)并行性

這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-05-04 11:22:36642

使用我們的數(shù)字信號控制器簡化您的電機控制設(shè)計

當我們考慮電機和使用電機的地方時,我們最常想到的是汽車和其他類似的交通方式,如電動摩托車、電動自行車和電動滑板車。但我們并不總是記得電機存在于日常家居用品中,例如吸塵器、電動工具和家用電器。我們的數(shù)字信號控制器 (DSC) 解決方案專注于家用電器、汽車、消費電子和工業(yè)控制的四個主要電機控制市場。
2023-04-21 09:44:33754

當我問ChatGPT,你知道DFM軟件嗎?

)。 國內(nèi)互聯(lián)網(wǎng)大廠百度在昨天也宣布將于3月在中國推出類似ChatGPT的人工智能聊天機器人“文心一言”,可以說ChatGPT引領(lǐng)的相關(guān)話題熱度一路狂飆,頻繁刷屏。 如此智能,那小編就來試一試 看看當我們問ChatGPT “你知道什么是DFM軟件嗎”,它怎么回答。 可以看到
2023-04-20 13:37:40419

悉尼大學(xué)最新綜述:深度學(xué)習(xí)圖像摳圖

深度學(xué)習(xí)出現(xiàn)之后,研究者設(shè)計出了多種多樣的基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的解決方案。和傳統(tǒng)方法一樣,早期的深度學(xué)習(xí)方法依然需要依賴一定量的人工輔助信息,例如三分圖(trimap),涂抹(scribble),背景圖像等等
2023-04-20 09:31:43398

我們為什么要對PCB進行拼板呢?

的馳騁翱翔。他決定嘗試下別人都沒有用過的拼板方式,于是點了下mirror鍵。后來的后來,我們就不多說了。當我們一味地抱怨工廠把板子拼錯的同時,有沒有想想我們為他們做過什么,板子的犧牲我們是否也做了幕后
2023-04-17 16:02:08

如何正確的挑選適合我們的網(wǎng)線

網(wǎng)絡(luò)-可以說是我們生活中最重要的一個元素,我們的日常娛樂、工作,或者消費方式,都需要連接到網(wǎng)絡(luò),才能有效率的運轉(zhuǎn)。在3C電子產(chǎn)品賣場里面,我們也可以看到很多種不同的網(wǎng)線,面對這么多種品牌、型號的RJ45 ICM連接器,我們該怎么選擇一條適合我們的網(wǎng)線呢?
2023-04-14 17:05:361135

iMX RT 1021 MCU從這個特定的外部閃存進行編程或引導(dǎo)時,我們需要考慮什么嗎?

?我們可能需要對閃存做哪些修改?我們如何編程外部閃存?有沒有我們可以使用的實用程序?我們確實為 JTAG 接口和 LPUART1 提供配置。
2023-04-14 08:35:18

ESP32深度睡眠被鎖定無法喚醒的原因?

當進入深度睡眠喚醒引腳 (35) 和 RTC 喚醒間隔被設(shè)置以喚醒 esp32。RTC 喚醒時間設(shè)置為每三十分鐘喚醒一次。目前,我們有一臺設(shè)備可以正常運行數(shù)周,但隨后被鎖定,無法喚醒。我們驗證喚醒
2023-04-13 08:03:15

從FPGA說起的深度學(xué)習(xí):任務(wù)并行性

這是新的系列教程,在本教程中,我們將介紹使用 FPGA 實現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的技術(shù),深度學(xué)習(xí)是近年來人工智能領(lǐng)域的熱門話題。
2023-04-12 10:19:34533

河套IT TALK 67: (原創(chuàng)) 基于深度學(xué)習(xí)的超分技術(shù)(萬字長文)

的空間感、方位感、高還原度、高沉浸度、臨場感,個性化的三維聲技術(shù) 。本期,我們就聊聊最近非?;鸬幕?b class="flag-6" style="color: red">深度學(xué)習(xí)的超分技術(shù)。 關(guān)聯(lián)回顧 全圖說電視 的發(fā)展歷史 全圖說視頻編解碼 的發(fā)展歷史 由淺入深說高清——聊聊高動態(tài)范圍(HDR) 由淺入深說高清——HDR的標準之爭
2023-04-03 22:25:061209

AI在汽車中的應(yīng)用:實用深度學(xué)習(xí)

例如,若訓(xùn)練深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)來對圖像進行分類,則第一層學(xué)習(xí)識別邊緣等最基本的東西。下一層學(xué)習(xí)識別成形的邊緣的集合。后續(xù)圖層學(xué)習(xí)識別諸如眼或鼻這樣的形狀的集合,而最后一層將學(xué)習(xí)甚至更高
2023-04-03 10:22:391144

人工智能與機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的區(qū)別

人工智能包含了機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)。你可以在圖中看到,機器學(xué)習(xí)是人工智能的子集,深度學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的子集。所以人工智能、機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)這三者的關(guān)系就像爺爺、父親與兒子。
2023-03-29 11:04:101100

I2C它是什么?怎么用對我們更加重要?

分析儀檢測到八個上升箭頭,一共傳輸了八位數(shù)據(jù),這八位數(shù)據(jù)用16進制表示就是0X3C?! ?X3C是什么,就是我們OLED的設(shè)備地址,所以這段信號的意思就是,我接下來要給0X3C的設(shè)備發(fā)數(shù)據(jù),請編號
2023-03-28 16:08:33

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