”深度学习“ 的搜索结果

     先说一点题外话 研究生三年,开始学了一年的图像检测,还没学明白,然后实验室都开始做点云,就转到点云方向做了两年,没什么大成就,因为感觉我学了两年时间刚刚入门,而且大多数的学习都是跑跑...2.深度学习是什么?

     在深度学习中,图像分类已然是一种初级任务。在计算机视觉领域,使用深度学习对图像进行高维特征提取,实现对图像的分类已经非常成熟。常见的深度学习模型,如lenet-5、AlexNet、VGG、Inception、Resnet等系列模型都...

     1、径向基函数神经网络(RBF NN) RBF NN属于前向型神经网络,理论上可以任意精度逼近任意连续函数,适合解决分类问题。 径向基函数(RBF):某种沿径向对称的标量函数,通常定义为空间中某点到另外一个中心点的...

     【为什么要学习这门课程】 深度学习框架如TensorFlow和Pytorch掩盖了深度学习底层实现方法,那能否能用Python代码从零实现来学习深度学习原理呢? 本课程就为大家提供了这个可能,有助于深刻理解深度学习原理。 左手...

     和 SGD(随机梯度下降) 一样, W 表示要更新的权重参数,∂L/∂W表示损失函数关于 的梯度,η 表示学习率。这里新出现了一个变量 ,对应物理上的速度。式(6.3)表示了物体在梯度方向上受力,在这个力的作用下,...

     《Spark大数据商业实战三部曲》第二版在人工智能领域的应用内容,包括深度学习动手实践:人工智能下的深度学习、深度学习数据预处理、单节点深度学习训练、分布式深度学习训练;Spark+PyTorch案例实战:PyTorch在...

     创新点总结 创新点总结2 如果把创新的标准放得低一点,那么把A算法的部分步骤(或者某运算、函数),嵌入B算法内部,应该算是创新吧,例如1...一般就是深度学习在你所在领域的一些应用,一般就是残差网络等cnn构架,或

     常见的深度学习框架有 TensorFlow 、Caffe、Theano、Keras、PyTorch、MXNet等,如下图所示。这些深度学习框架被应用于计算机视觉、语音识别、自然语言处理与生物信息学等领域,并获取了极好的效果。下面将主要介绍...

     AlexNet是一篇开创性的论文,提出了基于深度学习的图像分类模型,在计算机视觉领域取得了显著成果。其核心方法包括采用线性整流函数作为激活函数、使用GPU进行训练、局部响应归一化和重叠池化等创新。这篇论文的成功...

     Halcon深度学习介绍 #1、软件版本说明   Halcon自从18版本以后,便支持深度学习,其中18、19版本训练时候要求电脑必须有GPU,并且是英伟达独立显卡才可以,检测有无GPU都可以,而20、21版本等不仅可以GPU训练,更...

     学习深度学习训练网络时,都会用到数据集,网络中有很多公开数据集,coco、vot等都可以拿来训练。 但是,使用大众数据集训练的网络,可能对自己的数据并没有很好的测试结果。就需要自己创建的数据集。 推荐工具:...

     机器学习和深度学习的区别是什么?随着业内对数据科学和机器学习使用的日益增长的趋势,对于每个想要生存下来的公司来说,重视机器学习将变得非常重要。今天小编从应用场景、所需数据量、数据依赖性、硬件依赖、特征...

     但我们在深度学习中说的显卡(GPU)一般特指是英伟达(NVIDIA)品牌的显卡,这个我们后面慢慢来说。除了显卡这个概念之外,还有个概念是驱动。驱动,相信大家都不陌生。我们有的时候给电脑配备一些设备的时候,有...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1