Google AI子公司開發(fā)出一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GQN，其組成部分介紹
Google AI 子公司 DeepMind 開發(fā)出一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，能根據(jù)一張 2D 圖像“想象出”它的 3D 場景。該系統(tǒng)被稱為Generative Query Network （GQN）。
GQN 項(xiàng)目旨在復(fù)制一個(gè)人類大腦僅僅通過環(huán)顧四周就能了解世界的那種輕松方式。GQN 由兩部分組成。
第一部分是通過圖像傳感器來觀察場景，然后用計(jì)算機(jī)代碼將其表達(dá)出來。
第二部分是 “生成式網(wǎng)絡(luò)”，它可以從先前未觀察到的視角來預(yù)測或想象場景。GQN 目前仍有很大的局限性，它迄今只在包含少量物件的相對簡單場景中展示了想象力。
聲明：本文內(nèi)容及配圖由入駐作者撰寫或者入駐合作網(wǎng)站授權(quán)轉(zhuǎn)載。文章觀點(diǎn)僅代表作者本人，不代表電子發(fā)燒友網(wǎng)立場。文章及其配圖僅供工程師學(xué)習(xí)之用，如有內(nèi)容侵權(quán)或者其他違規(guī)問題，請聯(lián)系本站處理。
舉報(bào)投訴
-
Google
+關(guān)注
關(guān)注
5文章
1799瀏覽量
60147 -
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
+關(guān)注
關(guān)注
42文章
4822瀏覽量
106477
發(fā)布評論請先 登錄
相關(guān)推薦
熱點(diǎn)推薦
NMSIS神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)庫使用介紹
(q7_t) 和 16 位整數(shù) (q15_t)。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)示例：
本示例中使用的 CNN 基于來自 Caffe 的 CIFAR-10 示例。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由 3 個(gè)卷積層組成，中間散布
發(fā)表于 10-29 06:08
在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)
本帖欲分享在Ubuntu20.04系統(tǒng)中訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的一些經(jīng)驗(yàn)。我們采用jupyter notebook作為開發(fā)IDE，以TensorFlow2為訓(xùn)練框架，目標(biāo)是訓(xùn)練一
發(fā)表于 10-22 07:03
液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LNN）：時(shí)間連續(xù)性與動(dòng)態(tài)適應(yīng)性的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
1.算法簡介液態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（LiquidNeuralNetworks，LNN）是一種新型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，其設(shè)計(jì)理念借鑒自生物神經(jīng)系統(tǒng)，特別是秀
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則
BP（back propagation）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種按照誤差逆向傳播算法訓(xùn)練的多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)原則主要基于以下幾個(gè)方面：
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在多個(gè)方面存在顯著差異，以下是對兩者的比較： 一、結(jié)構(gòu)特點(diǎn) BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) ： BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是
什么是BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法（Backpropagation Algorithm）是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效方法。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的反向傳播算法的
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
），是一種多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它通過反向傳播算法進(jìn)行訓(xùn)練。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由輸入層、一個(gè)或多個(gè)隱藏層和輸出層組
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本原理
BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Back Propagation Neural Network）的基本原理涉及前向傳播和反向傳播兩個(gè)核心過程。以下是關(guān)于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理的介紹：
深度學(xué)習(xí)入門：簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建與實(shí)現(xiàn)
深度學(xué)習(xí)中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是核心模型。今天我們用 Python 和 NumPy 構(gòu)建一個(gè)簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由多個(gè)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法
在上一篇文章中，我們介紹了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)知識和多種算法。在本文中，我們會(huì)介紹人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的原理和多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)方法，供各位老師選擇。
一文詳解物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (PINN) 是一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它將微分方程描述的物理定律納入其損失函數(shù)中，以引導(dǎo)學(xué)習(xí)過程得出更符合基本物理定律的解。
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的實(shí)現(xiàn)工具與框架
： TensorFlow是由Google Brain團(tuán)隊(duì)開發(fā)的開源機(jī)器學(xué)習(xí)框架，它支持多種深度學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建和訓(xùn)練，包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。TensorFlow以其靈活性和可擴(kuò)展性而聞名，適用于研究和生產(chǎn)環(huán)境。 特點(diǎn)： 靈活性： Te
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的比較
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，也稱為全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Fully Connected Neural Networks，F(xiàn)CNs），其特點(diǎn)是每一層的每個(gè)神經(jīng)元都與下
RNN模型與傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別
傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)） 2.1 結(jié)構(gòu) 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通常指的是前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Feedforward Neural Networks, FNN），是
LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制
的結(jié)構(gòu)與工作機(jī)制的介紹： 一、LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu) LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)主要包括以下幾個(gè)部分： 記憶單元（Memory Cell） ：
工商網(wǎng)監(jiān)
評論