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卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。
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存內計算芯片研究進展以及應用-以基于Nor Flash的卷積神經網絡量化以及部署
經過對動態閾值量化算法的實驗驗證，包括實驗平臺及相關設置、在CIFAR-10數據集上對參數和激活層進行的驗證以及對AlexNet、VGG16和ResNe...
隨著深度學習技術的興起，計算機視覺的許多傳統領域都取得了突破性進展，例如目標的檢測、識別和分類等領域。近年來，研究人員開始在視覺SLAM算法中引入深度學...
這種理解導致了卷積神經網絡。網絡的第一層由掃描圖像的小塊神經元組成 - 一次處理幾個像素。通常這些是9或16或25像素的正方形。
卷積神經網絡（CNN）是一種在圖像處理和計算機視覺領域廣泛應用的深度學習模型，因其能夠自動學習圖像的層次化特征表示而成為SAR目標分類的理想選擇。
卷積神經網絡 (CNN) 由各種類型的層組成，這些層協同工作以從輸入數據中學習分層表示。每個層在整體架構中都發揮著獨特的作用。
DBN 和 SAE 是完全連接的神經網絡。在這兩個網絡中，隱藏層中的每個神經元都連接到前一層的每個神經元，這種拓撲結構會產生大量連接。
使用卷積神經網絡（CNN）、支持向量機（SVM）、K近鄰（KNN）和長短期記憶（LSTM）神經網絡等四種不同的分類方法對三種步態模式進行自動分類。
訓練經過約50次左右迭代，在訓練集上已經能達到99%的正確率，在測試集上的正確率為90.03%，單純的BP神經網絡能夠提升的空間不大了，但kaggle上...
基于多尺度變換（MST）的偏振圖像融合方法研究開始較早且應用廣泛。2016年，中北大學提出一種紅外偏振與強度圖像融合算法，融合結果能夠保留紅外強度圖像的...
紡織業在是中國最大的日常使用及消耗相關的產業之一，且勞動工人多，生產量和對外出口量很大，紡織業的發展影響著中國經濟、社會就業問題。而織物產品的質量直接影...
日前，北京理工大學光電學院王涌天教授、劉越教授團隊成員徐怡博教授與來自谷歌公司和美國萊斯大學研究人員合作，開發了一種具有優異壓縮比和吞吐量的基于單像素光...
隨著新一年的到來，科技界有一個話題似乎難以避開：人工智能。事實上，各家公司對于人工智能談論得如此之多，熱度只增不減。
圖像融合旨在將來自不同源圖像的互補信息融合在一起，生成一幅具有更高質量、更多信息量和更清晰的圖像。紅外與可見光圖像融合（IVIF）是圖像融合領域的研究熱點。
紫光展銳首顆AI+8K超高清智能顯示芯片平臺M6780隱藏技能揭秘
上一期，我們揭秘了讓畫質更加炫彩的AI-PQ技術。面對分辨率較低的老電影，光有高飽和度的色彩是不夠的，如何能夠提高視頻影像的分辨率，使畫質更加清晰，實現...
卷積神經網絡的優點? 卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種基于深度學習的神經網絡模型，在圖像識別、語音...
光譜信息可視為材料的獨特“指紋”，利用無處不在的智能手機，實現檢測、記錄、分析材料的光譜信息，一直是科學家和消費者所期待的。
近年來，深度學習技術在語音合成領域取得了顯著的進展?；谏疃葘W習的語音合成技術能夠生成更加自然、真實的語音，提高了用戶體驗。本文將介紹基于深度學習的語音...
根據杜倫大學、薩里大學和倫敦大學的研究人員最近發表的一篇論文顯示，輸入的信息可以通過手指敲擊按鍵的聲音來進行解碼。
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于處理具有類似網格結構的數據的神經網絡。它廣泛用于圖像和視頻識別...
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