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標(biāo)簽 > 深度學(xué)習(xí)
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對常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行總結(jié)
確定這個函數(shù)的依據(jù)是函數(shù)能夠很好的解釋訓(xùn)練樣本,讓函數(shù)輸出值f(x)與樣本真實標(biāo)簽值y之間的誤差最小化,或者讓訓(xùn)練樣本集的對數(shù)似然函數(shù)最大化。這里的訓(xùn)練...
2018-07-10 標(biāo)簽:函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
深度學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集,哪里可以獲得這些數(shù)據(jù)?
這是用于開發(fā)物體檢測算法的真實世界圖像數(shù)據(jù)集。這些只需要最少的數(shù)據(jù)預(yù)處理。它與本列表中提到的MNIST數(shù)據(jù)集類似,但擁有更多標(biāo)簽數(shù)據(jù)(超過600,000...
2018-04-27 標(biāo)簽:圖像處理深度學(xué)習(xí)自然語言 1.3萬 0
為什么要用無監(jiān)督學(xué)習(xí)?無監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范例研究
讓我們用一個例子來更好地理解這個概念。比如說,銀行想要對客戶進(jìn)行分組,以便他們能向客戶推薦合適的產(chǎn)品。他們可以通過數(shù)據(jù)驅(qū)動的方式來完成這件事——首先通過...
2018-09-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
簡要介紹einsum表示法的概念,通過真實例子展示了einsum的表達(dá)力
如果你像我一樣,發(fā)現(xiàn)記住PyTorch/TensorFlow中那些計算點積、外積、轉(zhuǎn)置、矩陣-向量乘法、矩陣-矩陣乘法的函數(shù)名字和簽名很費勁,那么ein...
2018-10-04 標(biāo)簽:函數(shù)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
什么是智能內(nèi)容生成?萬字講述智能內(nèi)容生成實踐
事實上,Data2Seq領(lǐng)域在工業(yè)界有著非常大的應(yīng)用價值,應(yīng)用領(lǐng)域如天氣預(yù)報、體育報道、財經(jīng)新聞和醫(yī)療報告等。一些典型的公司如Automated Ins...
2019-04-22 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)自然語言知識圖譜 1.3萬 0
人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)有什么關(guān)系?
有三個詞,這兩年出現(xiàn)的頻率越來越高:人工智能(AI),機(jī)器學(xué)習(xí)(ML),深度學(xué)習(xí)(DL),到底他們哥仨是什么關(guān)系?
2018-06-08 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
什么是遷移學(xué)習(xí)?遷移學(xué)習(xí)的實現(xiàn)方法與工具分析
人工智能競爭,從算法模型的研發(fā)競爭,轉(zhuǎn)向數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)質(zhì)量的競爭,這些成功的模型和算法主要是由監(jiān)督學(xué)習(xí)推動的,而監(jiān)督學(xué)習(xí)對數(shù)據(jù)極度饑渴,需要海量數(shù)據(jù)(大數(shù)據(jù)...
2018-05-11 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
深度學(xué)習(xí)中的YOLOv2-Tiny目標(biāo)檢測算法詳細(xì)設(shè)計
近年來,以卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Convolutional Neural Network,DNN)為代表的深度學(xué)習(xí)算法在許多計算機(jī)視覺任務(wù)上取得了巨大突破,如圖...
2020-11-30 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 1.3萬 0
新一代視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)VVC和AVS3的進(jìn)展及關(guān)鍵技術(shù)特色等介紹
本次我將從以下四個方面為大家分享有關(guān)最新一代VVC與AVS3視頻編碼標(biāo)準(zhǔn)的進(jìn)展及關(guān)鍵技術(shù)特色等內(nèi)容,希望可以為大家?guī)碛袃r值的幫助。
2019-01-13 標(biāo)簽:AVS視頻編碼深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
解決一個復(fù)雜的問題,首先第一步是要把問題分解成幾個簡單子任務(wù)。然后,針對每個子任務(wù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中不同的方法來分別解決每個問題。最后把這些子任務(wù)貫穿起來...
2019-01-29 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
AI頭發(fā)分割模塊、頭發(fā)換色、顏色增強(qiáng)與修正模塊等技術(shù)原理
那么,我們先將紅色轉(zhuǎn)換為對應(yīng)的hsv,然后保留原始黑色頭發(fā)的V,紅色頭發(fā)的hs,重新組合新的hsV,在轉(zhuǎn)換為RGB顏色空間,即為頭發(fā)換色之后的效果(hs...
2018-08-03 標(biāo)簽:AI深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
淺論學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的四個步驟
深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征,以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)...
2018-10-07 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
什么是智能感知技術(shù)?智能感知技術(shù)與人工智能的關(guān)系
智能感知技術(shù)是指將物理世界的信號通過攝像頭、麥克風(fēng)或者其他傳感器的硬件設(shè)備,借助語音識別、圖像識別等前沿技術(shù),映射到數(shù)字世界,再將這些數(shù)字信息進(jìn)一步提升...
2023-05-12 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)智能感知 1.3萬 0
3個時代,3盤對弈,人工智能是否能繼續(xù)戰(zhàn)勝人類?
從人機(jī)對弈這件小事,和你聊聊人工智能的發(fā)展。
2018-03-30 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí)AlphaGo 1.3萬 0
圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)概述第三彈:來自IEEE Fellow的GNN綜述
本文來源:機(jī)器之心編譯 作者:Zonghan Wu 圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(GNN)熱度持續(xù)上升,之前我們曾介紹了清華兩篇綜述論文,參見:深度學(xué)習(xí)時代的圖模型,清華...
2019-01-10 標(biāo)簽:深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
人工智能深度學(xué)習(xí)算法在工業(yè)機(jī)械臂上的應(yīng)用
從功能上來說,你這個應(yīng)用非常適合采用深度學(xué)習(xí),事實上,深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上就是用來做分類識別的,尤其是針對零件與零件之間,圖像上差異比較小的時候(比如你需要自...
2019-01-16 標(biāo)簽:人工智能深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0
到底誰可以產(chǎn)生更好的圖像修復(fù)結(jié)果?什么是圖像修補(bǔ)?
在自動識別方法中:排名第一的是深度學(xué)習(xí)方法-基于生成的圖像修復(fù)方法。但這不是一次壓倒性的勝利,因為這個算法從未達(dá)到我們研究中任何圖像的最佳分?jǐn)?shù)。 “城市...
2018-10-18 標(biāo)簽:圖像深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0
BERT在機(jī)器閱讀理解測試SQuAD1.1中表現(xiàn)出驚人的成績
如何來實現(xiàn)上下文全向預(yù)測呢?BERT 的作者建議使用 Transformer 模型。這個模型在《Attention Is All You Need》一文...
2018-10-18 標(biāo)簽:谷歌深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0
基于yolo算法進(jìn)行改進(jìn)的高效衛(wèi)星圖像目標(biāo)檢測算法
同時目標(biāo)檢測算法對于不常見的的比例或新的圖像分布缺乏一定的泛化能力。由于物體可能的方向和尺寸比例各不相同,算法有限的比例變化對于特殊目標(biāo)的檢測就會失效。...
2018-06-01 標(biāo)簽:算法衛(wèi)星深度學(xué)習(xí) 1.2萬 0
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