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DNN中應用最廣泛的是CNN和RNN，CNN是一種卷積網絡，在圖片識別分類中用的較多，RNN可以處理時間序列的信息，比如視頻識別和語音識別。
圖像風格遷移已經屬于比較成熟的領域了，現在連實時的風格遷移都不成問題。之前一直想出一篇這樣的文章，但無奈于大部分開源項目配置起來非常麻煩，比如 luan...
在入門級使用的數據集很小，可以放入主內存中。只需幾行代碼即可應用此類操作。在此階段數據包括Audio、Image、Time-series和Text等類型。
探測遠場物體（比如 100 米以外的車輛等）是自動駕駛系統在高速公路上安全運行的基礎。
在這篇文章中，我們將學習如何在OpenCV中使用基于深度學習的邊緣檢測，它比目前流行的canny邊緣檢測器更精確。
深度神經網絡（deep nearal network）是機器學習發展20年來取得的最大突破，比如在語音識別方面，相比于傳統方法，其將錯誤率降低了30%；
手把手教你使用LabVIEW OpenCV DNN實現手寫數字識別（含源碼）
在LabVIEW中如何使用OpenCV DNN模塊實現手寫數字識別
計算機視覺識別是一種人工智能技術，旨在使計算機系統從數字圖像、視頻等視覺信息中識別和提取有意義信息的能力。
2023-02-09 標簽：計算機視覺機器學習Raspberry Pi 2493 0
使用DNN深度神經網絡實現圖像AIGC的開發-基于米爾瑞薩RZ/G2L開發板的創新應用
本文由米爾論壇優秀評測者“ALSET”提供。01.項目背景介紹AIGC（即ArtificialIntelligenceGeneratedContent）...
無殘差連接或歸一化層，也能成功訓練深度Transformer
最近，使用信號傳播原則來訓練更深度的 DNN 并且殘差架構中沒有殘差連接和 / 或歸一化層的參與，成為了社區感興趣的領域。原因有兩個：首先驗證了殘差架構...
2022-12-12 標簽：神經網絡Transformerdnn 446 0
無殘差連接或歸一化層，也能成功訓練深度transformer
殘差架構是最流行和成功的，最初是在卷積神經網絡（CNN）的背景下開發的，后來自注意力網絡中產生了無處不在的 transformer 架構。殘差架構之所以...
2022-12-12 標簽：神經網絡Transformerdnn 435 0
現有的工作已經注意到了這個問題，例如 IFM、DIFM 等，但是他們僅僅在不同的實例中為相同特征賦予不同的權重（vector-level weights...
不論是CNN還是RNN，一個共同特點是整個網絡是由幾個相同的單元聯結形成的。CNN中基本的單元是神經元，一個神經元包含一個權重和激活函數，其中權重是對輸...
例如，經過訓練以識別狗品種的 DNN 將遍歷給定的圖像并計算圖像中的狗是某個品種的概率。用戶可以查看結果并選擇網絡應該顯示哪些概率（超過某個閾值等）并返...
NVIDIA DRIVE Orin 現已投產，可在深度神經網絡推理性能方面實現重大飛躍。6 月 9 日，NVIDIA 將舉辦一場網絡會議，介紹 DNN ...
特斯拉推出搭載NVIDIA A100 GPU頂尖自動駕駛汽車訓練超級計算機
“不可思議”的GPU集群賦能Autopilot系統及全自動駕駛的AI開發工作。 為了應對這項有史以來最大的計算挑戰之一，特斯拉需要配備前所未有的算力。 ...
語音識別的降噪思路和總結 demi 在 周四, 03/14/2019 - 11:41 提交 噪聲問題一直是語音識別的一個老大難的問題，在理想的實驗室的環...
在 深度神經網絡（DNN）模型與前向傳播算法 中，我們對DNN的模型和前向傳播算法做了總結，這里我們更進一步，對DNN的反向傳播算法（Back Prop...
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