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。然而，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 選擇適合您專案的深度學習取決於以下許多因素：1. 資料的性質... 閱讀更多

PointNet 透過直接使用原始資料進行分析點雲，而無需進行體素化或其他預處理步驟。斯坦福大學的一位研究人員於 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。關鍵屬性在點雲中，PointNet 考慮了點集的幾個關鍵屬性。點雲由非結構化的點集組成，並且在一個點雲中可能有多種排列。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

John Hopfield 於 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一些眾多應用。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。最終連線的... 閱讀更多

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、在影像中查詢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。被認為是一個函式，PCC 以影像和一些值作為輸入，返回一個連續函式作為輸出，並獲得卷積結果。架構 DPCCNN ... 閱讀更多

人工智慧 (AI) 在面部識別中的使用徹底改變了計算機視覺領域。這種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中的一個重要方面，在個性化使用者體驗和安全系統中得到了廣泛的應用。本文探討了 AI 在人臉識別中的應用、其對各個行業的影響以及不同的技術... 閱讀更多

轉移神經網路是一種深度學習架構，它可以很好地處理遠端依賴關係，如 Vaswani 等人在 2017 年的論文“你只需要關注”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？迴圈神經網路是一種人工神經網路，具有記憶或反饋迴圈。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

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。它們廣泛應用於自然語言處理 (NLP)、語言翻譯等多個領域。本文將檢查一些廣受歡迎的 RNN 版本，並深入探討其背後的數學概念。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順序資訊。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類似，同時保持... 閱讀更多

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 進行。整體巢狀邊緣檢測由 Xie 和 Tu 於 2015 年首次提出，此後已廣泛應用於計算機視覺應用。目前，由於其能夠在影像中生成準確且高質量的邊緣圖，因此近年來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 來實現它... 閱讀更多

隨著行業繼續擁抱人工智慧的可能性，深度學習已成為學者和開發人員的主要研究領域。深度學習是機器學習的一個分支，它專注於人類大腦的結構和運作，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？本文面向有興趣... 閱讀更多

在深度學習框架中，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。本文將比較 PyTorch 和 TensorFlow，幫助您瞭解它們的異同和用例。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來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