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標(biāo)簽 > 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以指向兩種,一個(gè)是生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),一個(gè)是人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)

從AlexNet到ResNet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)步

從AlexNet到ResNet的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)進(jìn)步

自從2012年AlexNet在競(jìng)賽中成功“超神”后,參加ILSVRC 2013的CNN模型數(shù)量大幅提升,其中紐約大學(xué)的Matthew Zeiler和Ro...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)深度學(xué)習(xí) 2.3萬(wàn) 0

衛(wèi)星圖像進(jìn)行目標(biāo)識(shí)別仍然困難重重,美國(guó)提出了一種方法

為了解決模型無(wú)法檢測(cè)像素過(guò)小的目標(biāo)、難以生成全新比例的圖像等限制,我們提出了一種經(jīng)過(guò)優(yōu)化的為衛(wèi)星圖像目標(biāo)檢測(cè)框架:You Only Look Twice...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 7.6k 0

建立一個(gè)源于StackExchange的新數(shù)據(jù)集

作為頂會(huì),評(píng)選“最佳論文”和“終身成就獎(jiǎng)”幾乎已經(jīng)是一項(xiàng)“標(biāo)配”,ACL也不例外。往年會(huì)議通常會(huì)在正會(huì)上宣布獲獎(jiǎng)?wù)撐?嘉賓,但今年主辦方在會(huì)議前一個(gè)月就...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集 3.1k 0

深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者Artem Oppermann介紹了受限玻爾茲曼機(jī)的原理

乍看起來(lái),能量這一術(shù)語(yǔ)和深度學(xué)習(xí)沒(méi)什么關(guān)系。相反,能量是一個(gè)物理概念,例如,重力勢(shì)能描述了具有質(zhì)量的物體因重力而具有的相對(duì)其他質(zhì)量體的潛在能量。不過(guò),有...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 5.4k 0

為什么CNN不能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)平移不變性?

為什么CNN不能從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)平移不變性?

論文的觀點(diǎn)是數(shù)據(jù)集里的圖像自帶“攝影師偏差”,很可惜論文作者做出的解釋很糟糕,一會(huì)兒講分布,一會(huì)兒講數(shù)據(jù)增強(qiáng),非常沒(méi)有說(shuō)服力。但是這個(gè)觀點(diǎn)確實(shí)值得關(guān)注,...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集CNN 1.4萬(wàn) 0

Google對(duì)基于循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的模型的改進(jìn)

Google對(duì)基于循環(huán)網(wǎng)絡(luò)的模型的改進(jìn)

初次迭代時(shí),每個(gè)GRU層的隱藏狀態(tài)初始化為零。在試驗(yàn)中,Google的研究人員發(fā)現(xiàn),起初的幾個(gè)迭代過(guò)程中,圖像質(zhì)量的提升十分明顯。因此,研究人員假設(shè),缺...

2018-06-30 標(biāo)簽:Google神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮 4k 0

一些人會(huì)懷疑:難道神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)不是最先進(jìn)的技術(shù)?

如上圖所示,sigmoid的作用確實(shí)是有目共睹的,它能把任何輸入的閾值都限定在0到1之間,非常適合概率預(yù)測(cè)和分類(lèi)預(yù)測(cè)。但這幾年sigmoid與tanh卻...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度深度學(xué)習(xí) 3.8k 0

深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)于人類(lèi)醫(yī)生?

深度學(xué)習(xí)模型優(yōu)于人類(lèi)醫(yī)生?

2017年,Esteva等人發(fā)表論文,宣布他們創(chuàng)建了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型,可以對(duì)圖片進(jìn)行分類(lèi),其中CNN無(wú)需被人類(lèi)的標(biāo)準(zhǔn)所限制,它可以將數(shù)...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí) 2.9k 0

DeepMind論文推出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)——GQN

GQN可以表示、測(cè)量并且減少不確定性。即使在沒(méi)有完全看到所有場(chǎng)景的情況下,網(wǎng)絡(luò)也可以解釋其中的不確定之處。同時(shí)也能根據(jù)部分圖像拼成完整的場(chǎng)景。下面的第一...

2018-06-30 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集 5k 0

谷歌提出一種結(jié)合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和LSTM的新架構(gòu)

為了學(xué)習(xí)足以遷移到未知環(huán)境的視覺(jué)魯棒特征,研究人員使用了 Sadeghi 與 Levine 在 2017 年提出的域隨機(jī)化技術(shù)(即模擬隨機(jī)化),它可令機(jī)...

2018-06-29 標(biāo)簽:機(jī)器人谷歌神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 6.8k 0

幫助新創(chuàng)公司獲取Cray公司人工智能實(shí)驗(yàn)室的超級(jí)計(jì)算資源

Nyberg還指出,Machine Intelligence Garage進(jìn)行的研究發(fā)現(xiàn),隨著機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)的發(fā)展,可信的基準(zhǔn)測(cè)試和性能建模將變得越來(lái)...

2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.1k 0

L2損失函數(shù)的效果是否真的那么好呢?其他損失函數(shù)表現(xiàn)如何?

L2損失函數(shù)的效果是否真的那么好呢?其他損失函數(shù)表現(xiàn)如何?

SSIM(structural similarity,結(jié)構(gòu)相似性)的直覺(jué)主要是:人眼對(duì)結(jié)構(gòu)(structure)信息很敏感,對(duì)高亮度區(qū)域(luminan...

2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)cnn 1.7萬(wàn) 0

有了OpenAI Five,它已經(jīng)可以在比賽中擊敗業(yè)余玩家

如果一個(gè)AI能在像星際、Dota這樣復(fù)雜的游戲里超越人類(lèi)水平,那它就是一個(gè)里程碑。相較于AI之前在國(guó)際象棋和圍棋里取得的成就,游戲能更好地捕捉現(xiàn)實(shí)世界中...

2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI強(qiáng)化學(xué)習(xí) 3.9k 0

干擾數(shù)字化臉部識(shí)別技術(shù)的新算法

加拿大多倫多大學(xué)(University of Toronto)的研究人員宣布開(kāi)發(fā)出了人工智能驅(qū)動(dòng)的程序,可干擾臉部識(shí)別系統(tǒng)。

2018-06-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)臉部識(shí)別 5.4k 0

MIT研究揭示大腦可塑性基本規(guī)則

MIT最新研究證實(shí),當(dāng)一個(gè)神經(jīng)元突觸增強(qiáng)時(shí),它周?chē)纳窠?jīng)元會(huì)變?nèi)?。這對(duì)于當(dāng)下大熱的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)說(shuō),又會(huì)有怎樣的啟示呢?

2018-06-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MIT深度學(xué)習(xí) 3.6k 0

基于機(jī)械敏感性離子通道的超聲神經(jīng)調(diào)控

基于機(jī)械敏感性離子通道的超聲神經(jīng)調(diào)控

腦的奧秘是人類(lèi)面臨的終極挑戰(zhàn)。大腦由眾多的神經(jīng)元組成,這些神經(jīng)元的興奮和抑制,決定了個(gè)體的所有活動(dòng)。

2018-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲 4.8k 0

一種通用的圖像分類(lèi)方法

有了訓(xùn)練集和驗(yàn)證集后,我們開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行基準(zhǔn)測(cè)試。這是一個(gè)分類(lèi)問(wèn)題,在給出一個(gè)測(cè)試數(shù)據(jù)時(shí),我們需要將它分到12個(gè)類(lèi)中的一個(gè)。我們將使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(C...

2018-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類(lèi)數(shù)據(jù)集 5.6k 0

如何快速簡(jiǎn)單地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

如何快速簡(jiǎn)單地訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?

對(duì)深度線性網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的非線性動(dòng)力學(xué)的精確解進(jìn)行理論分析后發(fā)現(xiàn),滿足了動(dòng)態(tài)等距的權(quán)重初始化能夠大大提高學(xué)習(xí)速度。對(duì)于這樣的線性網(wǎng)絡(luò),正交權(quán)重初始化實(shí)現(xiàn)了動(dòng)態(tài)...

2018-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)CNN 5.5k 0

OpenAI的由5個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成的OpenAI Five,已經(jīng)開(kāi)始擊敗Dota 2的業(yè)余玩家隊(duì)伍

Dota游戲是一個(gè)典型的AI難題,它綜合了決策周期長(zhǎng),空間大而且敵我雙方是在非完全信息下博弈。OpenAI繼去年解決1v1的問(wèn)題后,1年內(nèi)能在5v5的更...

2018-06-27 標(biāo)簽:CPU神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 9.2k 0

基于GANs訓(xùn)練去噪深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了良好的圖像盲去噪效果

基于GANs訓(xùn)練去噪深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)了良好的圖像盲去噪效果

基于以上分析,研究人員提出了一個(gè)觀點(diǎn):是否可以利用包含噪聲的圖像構(gòu)建出配對(duì)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集,那么圖像盲去噪的問(wèn)題就可以通過(guò)CNNs一樣的判別模型來(lái)解決了。一...

2018-06-27 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像去噪 2.9萬(wàn) 0

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    +關(guān)注
  • 服務(wù)機(jī)器人
    服務(wù)機(jī)器人
    +關(guān)注
    服務(wù)機(jī)器人是機(jī)器人家族中的一個(gè)年輕成員,到目前為止尚沒(méi)有一個(gè)嚴(yán)格的定義。不同國(guó)家對(duì)服務(wù)機(jī)器人的認(rèn)識(shí)不同。
  • 四軸飛行器
    四軸飛行器
    +關(guān)注
    四軸飛行器,又稱(chēng)四旋翼飛行器、四旋翼直升機(jī),簡(jiǎn)稱(chēng)四軸、四旋翼。這四軸飛行器(Quadrotor)是一種多旋翼飛行器。四軸飛行器的四個(gè)螺旋槳都是電機(jī)直連的簡(jiǎn)單機(jī)構(gòu),十字形的布局允許飛行器通過(guò)改變電機(jī)轉(zhuǎn)速獲得旋轉(zhuǎn)機(jī)身的力,從而調(diào)整自身姿態(tài)。具體的技術(shù)細(xì)節(jié)在“基本運(yùn)動(dòng)原理”中講述。
  • SDK
    SDK
    +關(guān)注
      SDK一般指軟件開(kāi)發(fā)工具包,軟件開(kāi)發(fā)工具包一般都是一些軟件工程師為特定的軟件包、軟件框架、硬件平臺(tái)、操作系統(tǒng)等建立應(yīng)用軟件時(shí)的開(kāi)發(fā)工具的集合。軟件開(kāi)發(fā)工具廣義上指輔助開(kāi)發(fā)某一類(lèi)軟件的相關(guān)文檔、范例和工具的集合。
  • 基站測(cè)試
    基站測(cè)試
    +關(guān)注
    802.11ac與11基站測(cè)試(base station tests) 在基站設(shè)備安裝完畢后,對(duì)基站設(shè)備電氣性能所進(jìn)行的測(cè)量。n的區(qū)別,802.11n無(wú)線網(wǎng)卡驅(qū)動(dòng),802.11n怎么安裝。
  • ESP8266
    ESP8266
    +關(guān)注
    wifi模塊ESP8266的默認(rèn)波特率是115200,但是單片機(jī)不能達(dá)到那么快的傳輸速率,只能使用4800bps,那么設(shè)置的時(shí)候,必不可少的要先用轉(zhuǎn)串口調(diào)試下載器。
  • TMS320F28335
    TMS320F28335
    +關(guān)注
    TMS320F28335是一款TI高性能TMS320C28x系列32位浮點(diǎn)DSP處理器
  • 靜電防護(hù)
    靜電防護(hù)
    +關(guān)注
    為防止靜電積累所引起的人身電擊、火災(zāi)和爆炸、電子器件失效和損壞,以及對(duì)生產(chǎn)的不良影響而采取的防范措施。其防范原則主要是抑制靜電的產(chǎn)生,加速靜電泄漏,進(jìn)行靜電中和等。
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視頻放大器 功率放大器 頻率轉(zhuǎn)換器 揚(yáng)聲器放大器 音頻轉(zhuǎn)換器 音頻開(kāi)關(guān) 音頻接口 音頻編解碼器
模數(shù)轉(zhuǎn)換器 數(shù)模轉(zhuǎn)換器 數(shù)字電位器 觸摸屏控制器 AFE ADC DAC 電源管理
線性穩(wěn)壓器 LDO 開(kāi)關(guān)穩(wěn)壓器 DC/DC 降壓轉(zhuǎn)換器 電源模塊 MOSFET IGBT
振蕩器 諧振器 濾波器 電容器 電感器 電阻器 二極管 晶體管
變送器 傳感器 解析器 編碼器 陀螺儀 加速計(jì) 溫度傳感器 壓力傳感器
電機(jī)驅(qū)動(dòng)器 步進(jìn)驅(qū)動(dòng)器 TWS BLDC 無(wú)刷直流驅(qū)動(dòng)器 濕度傳感器 光學(xué)傳感器 圖像傳感器
數(shù)字隔離器 ESD 保護(hù) 收發(fā)器 橋接器 多路復(fù)用器 氮化鎵 PFC 數(shù)字電源
開(kāi)關(guān)電源 步進(jìn)電機(jī) 無(wú)線充電 LabVIEW EMC PLC OLED 單片機(jī)
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