找到 14 篇文章 關於深度學習

何時為您的專案選擇深度學習:實用指南

Shivank Pandey
更新於 2024年10月10日 10:40:26

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近年來,深度學習已從研究實驗室轉移到主流商業應用的核心。它為從 Netflix 上的個性化推薦到自動駕駛汽車等一切事物提供動力。但是,僅僅因為它很流行並不意味著它總是適合您的專案的正確選擇。決定何時使用深度學習以及何時考慮其他選項對於實現效率和成功至關重要。本指南將幫助您確定深度學習是否適合您的下一個專案。W 選擇深度學習用於您的專案取決於以下許多因素:1. 資料的性質 ... 閱讀更多

什麼是深度學習中的 PointNet?

Bhavani Vangipurapu
更新於 2023年10月17日 11:36:34

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PointNet 透過直接使用原始資料進行分析點雲,無需體素化或其他預處理步驟。斯坦福大學的一位研究人員在 2016 年提出了這種新穎的架構,用於對影像的 3D 表示進行分類和分割。關鍵屬性在點雲內,PointNet 考慮了點集的幾個關鍵屬性。點雲由非結構化點集組成,並且單個點雲內可能存在多個排列。如果我們有 N 個點,則有 N!有幾種方法可以對它們進行排序。使用置換不變性,PointNet 確保分析獨立於不同的排列。因此,... 閱讀更多

Hopfield 神經網路

Someswar Pal
更新於 2023年10月11日 12:28:49

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John Hopfield 在 1982 年提出了 Hopfield 神經網路。1982 年,John Hopfield 開發了現在被稱為 Hopfield 神經網路的東西。它是一個模擬大腦活動的合成網路。這種迴圈神經網路可以模擬聯想記憶和模式識別問題。Hopfield 神經網路有助於找到各種問題的解決方案。影像和語音識別、最佳化和組合最佳化只是受益於其使用的眾多應用中的一部分。Hopfield 神經網路的架構Hopfield 神經網路主要由一層相互連線的神經元組成。最終連結的 ... 閱讀更多

深度引數連續卷積神經網路

Someswar Pal
更新於 2023年10月11日 12:09:42

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DPCCNN 或“深度引數連續卷積神經網路”是一種神經網路,除其他用途外,還用於對影像進行分類、查詢影像中的物體以及將影像劃分為部分。DPCCNN 是卷積神經網路 (CNN) 的升級版本,它使用連續函式而不是離散卷積濾波器。引數連續卷積在 DPCCNN 中,卷積是使用稱為引數連續卷積 (PCC) 的函式完成的,該函式是一個連續函式。PCC 被認為是一個函式,它將影像和一些值作為輸入,返回一個連續函式作為輸出,並獲得一個卷積結果。架構 DPCCNN ... 閱讀更多

使用人工智慧進行人臉識別

Priya Mishra
更新於 2023年8月8日 11:05:08

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人工智慧 (AI) 在面部識別中的應用徹底改變了計算機視覺領域。這項進步使機器能夠根據其獨特的面部特徵來驗證和區分個人。這項最先進的技術採用機器學習和深度學習元件的演算法,幫助提取面部模式並將其與熟悉面部的資料庫進行比較。面部識別現已成為我們日常生活的重要組成部分,在個性化使用者體驗和安全系統中得到廣泛應用。本文探討了 AI 在面部識別中的應用、其對各個行業的影響以及不同的技術 ... 閱讀更多

深度學習中的 Transformer 神經網路

Jaisshree
更新於 2023年8月7日 15:34:11

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轉移神經網路是一種深度學習架構,它可以很好地處理長距離依賴關係,正如 Vaswani 等人在 2017 年的論文“你所需要的只是注意力”中首次描述的那樣。transformer 網路的自注意力機制使它們能夠識別輸入序列的相關部分。什麼是迴圈神經網路?迴圈神經網路是具有記憶或反饋迴路的人工神經網路。它們旨在處理和分類順序資料,其中資料點的順序很重要。網路的工作原理是將輸入資料饋送到隱藏層,使網路能夠維護資訊 ... 閱讀更多

RNN 及其變體的數學理解

Ayush Singh
更新於 2023年7月31日 16:41:24

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一種稱為迴圈神經網路 (RNN) 的特定型別的深度學習 (DL) 擅長連續分析輸入。它們廣泛應用於多個領域,例如自然語言處理 (NLP)、語言翻譯等。本文將檢查一些流行的 RNN 版本,並深入探討其背後的數學原理。迴圈神經網路的基礎迴圈神經網路是一種特定型別的神經網路結構,可以透過維護內部狀態來處理序列中的資訊。它們也被稱為隱藏狀態。RNN 對序列中的每個元件的工作方式相似,同時保留 ... 閱讀更多

使用 OpenCV 和深度學習進行整體巢狀邊緣檢測

Priya Mishra
更新於 2023年7月24日 19:10:19

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整體巢狀邊緣檢測 (HED) 是一種基於深度學習的影像邊緣檢測方法,可以使用深度學習和 Python 庫 OpenCV 執行。整體巢狀邊緣檢測最初由 Xie 和 Tu 於 2015 年提出,此後已廣泛用於計算機視覺應用。近年來,由於其能夠在影像中生成準確和高質量的邊緣圖,因此它獲得了極大的普及。在本文中,我們將討論 HED 的基礎知識、其工作原理以及如何使用 OpenCV 和深度學習以及 Canny ... 閱讀更多

5 個適合初學者的深度學習專案創意

Priya Mishra
更新於 2023年7月12日 12:09:03

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深度學習已成為學術界和開發人員的主要研究領域,因為行業不斷擁抱人工智慧的可能性。深度學習是機器學習的一個分支,它專注於人腦的結構和運作,以建立能夠識別模式並預測結果的演算法。在本文中,我們將探討 5 個適合初學者的深度學習專案創意,這些創意易於實施,並能提供對深度學習領域的實用見解。誰可以從本文中受益?本文面向對... 閱讀更多

PyTorch 與 TensorFlow:詳細比較

Priya Mishra
更新於 2023年7月11日 13:02:49

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在深度學習框架方面,PyTorch 和 TensorFlow 是兩種流行的選擇。兩者都在該領域獲得了顯著的關注,並被研究人員、開發人員和資料科學家廣泛使用。在本文中,我們將比較 PyTorch 和 TensorFlow,以幫助您瞭解它們的異同以及用例。PyTorch:深入探討 PyTorch 是一個開源機器學習庫,它提供了一個動態計算圖和直觀的介面,用於構建和訓練神經網路。它提供了靈活性和自定義功能,使使用者能夠輕鬆定義和修改模型。PyTorch 對 GPU 加速的強大支援能夠實現高效的訓練... 閱讀更多

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