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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡與循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡的區(qū)別

在深度學習領域，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks, CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（Recurrent Neural N...

2024-07-03 標簽：深度學習 cnn 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 7.8k 0

如何在Excel中搭建人臉識別的CNN神經(jīng)網(wǎng)絡？

人臉識別技術(shù)已經(jīng)有了非常廣泛的應用，國內(nèi)大規(guī)模監(jiān)控系統(tǒng)背后運用的技術(shù)就是人臉識別。

2018-08-12 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別 CNN 7.7k 0

PolygonRNN++自動標注使用CNN提取圖像特征

標注圖像中的物體掩碼是一項非常耗時耗力的工作（人工標注一個物體平均需要20到30秒），但在眾多計算機視覺應用中（例如，自動駕駛、醫(yī)學影像），它又是不可或...

2018-08-18 標簽：cnn pytorch 7.6k 0

CNN的一些基本的概念解讀

CNN 采用的是局部感受野 + 共享權(quán)值，這在右圖中的表現(xiàn)為它的神經(jīng)元可以看成是“一整塊”的“視野”，這塊視野的每一個組成部分都是共享的權(quán)值（右圖中那些...

2017-12-04 標簽：cnn layer 7.6k 0

CNN架構(gòu)創(chuàng)新分為七個不同的類別綜述

深度網(wǎng)絡的訓練頗具挑戰(zhàn)性，這也是近來很多深度網(wǎng)絡研究的主題。深度 CNN 為復雜任務提供了高效的計算和統(tǒng)計。但是，更深的網(wǎng)絡可能會遭遇性能下降或梯度消失...

2019-01-28 標簽：濾波器可視化 cnn 7.1k 0

如何使用TensorFlow2.0構(gòu)建和部署端到端的圖像分類器

從 TensorFlow Datasets 中下載的數(shù)據(jù)集包含很多不同尺寸的圖片，我們需要將這些圖像的尺寸調(diào)整為固定的大小，并且將所有像素值都進行標準化...

2019-05-31 標簽：數(shù)據(jù)集 cnn tensorflow 6.9k 0

從技術(shù)角度來深度剖析人臉識別技術(shù)

本文中筆者試圖用通俗的語言探討人臉識別技術(shù)，首先概述人臉識別技術(shù)，接著探討深度學習有效的原因以及梯度下降為什么可以訓練出合適的權(quán)重參數(shù)，最后描述基于CN...

2018-01-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡人臉識別深度學習 6.8k 0

如何使用numpy搭建一個卷積神經(jīng)網(wǎng)絡詳細方法和程序概述

內(nèi)容將繼續(xù)秉承之前 DNN 的學習路線，在利用Tensorflow搭建神經(jīng)網(wǎng)絡之前，先嘗試利用numpy手動搭建卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，以期對卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的卷積機...

2018-10-20 標簽：濾波器神經(jīng)網(wǎng)絡 CNN 6.7k 0

深度學習的基礎理論，深度學習為何work又為何不work？

深度學習的泛化能力為什么那么好？大家知道深度學習理論的第一個謎團就是一個大的網(wǎng)絡動輒百萬參數(shù)，而能夠泛化的如此之好, 這是非常不符合貝卡母剃刀原理的（...

2019-02-15 標簽：人工智能深度學習 cnn 6.6k 0

主要從人臉檢測方面來講解目標檢測算法

本文將主要從人臉檢測方面來講解目標檢測。

2019-07-08 標簽：人臉檢測 cnn 6.5k 0

完全卷積掩碼自編碼器框架——ConvNeXt V2

ConvNeXt V2 最終在各種識別基準上的性能，包括 ImageNet 分類、COCO 檢測和 ADE20K 分割任務上均取得了極具競爭力的結(jié)果，其...

2023-01-05 標簽：編碼器神經(jīng)網(wǎng)絡 cnn 6.4k 0

DepGraph：任意架構(gòu)的結(jié)構(gòu)化剪枝，CNN、Transformer、GNN等都適用！

結(jié)構(gòu)化剪枝是一種重要的模型壓縮算法，它通過移除神經(jīng)網(wǎng)絡中冗余的結(jié)構(gòu)來減少參數(shù)量，從而降低模型推理的時間、空間代價。在過去幾年中，結(jié)構(gòu)化剪枝技術(shù)已經(jīng)被廣泛...

2023-03-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡模型 cnn 6.4k 0

自動駕駛技術(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡解決方案

高級輔助駕駛系統(tǒng) ( ADAS ) 可提供解決方案，用以滿足駕乘人員對道路安全及出行體驗的更高要求。諸如車道偏離警告、自動剎車及泊車輔助等系統(tǒng)廣泛應用于...

2017-12-19 標簽：fpga cpu 自動駕駛 6.2k 0

基于光譜圖利用CNN進行音頻處理效果不佳的原因

為了克服這一挑戰(zhàn)，在神經(jīng)音頻處理上得到更好的結(jié)果，我們也許需要考慮下為什么基于CNN的風格遷移在光譜上的表現(xiàn)不佳。這些技術(shù)基本上是通過應用機器視覺來進行...

2018-11-29 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡圖像 CNN 6k 0

人工智能之卷積神經(jīng)網(wǎng)絡

人工智能機器學習有關算法內(nèi)容，人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）算法。前言：人...

2018-06-18 標簽：人工智能機器學習 cnn 5.9k 0

如何快速簡單地訓練神經(jīng)網(wǎng)絡？

對深度線性網(wǎng)絡學習的非線性動力學的精確解進行理論分析后發(fā)現(xiàn)，滿足了動態(tài)等距的權(quán)重初始化能夠大大提高學習速度。對于這樣的線性網(wǎng)絡，正交權(quán)重初始化實現(xiàn)了動態(tài)...

2018-06-27 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡深度學習 CNN 5.7k 0

DNN CNN和RNN有什么區(qū)別

包含有輸入層、輸出層和一個隱藏層。輸入的特征向量通過隱藏層變換到達輸出層，由輸出層得到分類結(jié)果。

2020-03-13 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 cnn 5.7k 0

深度學習的目標檢測技術(shù)從R-CNN到R-CNN的算法和技術(shù)資料介紹

object detection我的理解，就是在給定的圖片中精確找到物體所在位置，并標注出物體的類別。object detection要解決的問題就是物...

2018-08-26 標簽：目標檢測深度學習 CNN 5.6k 0

一款Xilinx FPGA的CNN加速器IP—AIScale

隨著人工智能（AI）的不斷發(fā)展，它已經(jīng)從早期的人工特征工程進化到現(xiàn)在可以從海量數(shù)據(jù)中學習，機器視覺、語音識別以及自然語言處理等領域都取得了重大突破。CN...

2018-07-10 標簽：fpga xilinx cnn 5.5k 0

一篇文章搞定CNN轉(zhuǎn)置卷積

在CNN中，轉(zhuǎn)置卷積是一種上采樣(up-sampling)的方法。如果你對轉(zhuǎn)置卷積感到困惑，那么就來讀讀這篇文章吧。

2020-01-31 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡 cnn 5.5k 0

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IoT是Internet of Things的縮寫，字面翻譯是“物體組成的因特網(wǎng)”，準確的翻譯應該為“物聯(lián)網(wǎng)”。物聯(lián)網(wǎng)（Internet of Things）又稱傳感網(wǎng)，簡要講就是互聯(lián)網(wǎng)從人向物的延伸。
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數(shù)字隔離技術(shù)常用于工業(yè)網(wǎng)絡環(huán)境的現(xiàn)場總線、軍用電子系統(tǒng)和航空航天電子設備中，尤其是一些應用環(huán)境比較惡劣的場合。數(shù)字隔離電路主要用于數(shù)字信號和開關量信號的傳輸。另一個重要原因是保護器件（或人）免受高電壓的危害。本文詳細介紹了數(shù)字隔離器工作原理及特點，選型及應用，各類數(shù)字隔離器件性能比較等內(nèi)容。
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