• 关于

    卷积码可以做什么

    的搜索结果
  • 原来CNN是这样提取图像特征的。。。

    1.卷积操作 假设有一个5*5的图像,使用一个3*3的卷积核(filter)进行卷积,得到一个3*3的矩阵(其实是Feature Map,后面会讲),如下所示: 下面的动图清楚地展示了如何进行卷积操作(其实就是简单的点乘运算): 一个图像矩阵经过一个卷积核的卷积操作后,得到了另一个矩阵,这个...

    文章 技术小能手 2018-11-26 2420浏览量

  • 十分钟看懂图像语义分割技术

    大多数人接触 “语义” 都是在和文字相关的领域,或语音识别,期望机器能够识别你发出去的消息或简短的语音,然后给予你适当的反馈和回复。嗯,看到这里你应该已经猜到了,图像领域也是存在 “语义” 的。 今天是 AI 大热年,很多人都关注与机器人的语音交互,可是有没有想过,将来的机器人如果不能通过图像来识...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2479浏览量

  • 深度学习之经典卷积神经网络的技术浅析 | 硬创公开课预告

    卷积神经网络(Convolutional Neural Networks)是人工神经网络的重要分支,目前已经成为语音和图像识别领域的一大研究热点。特别是在图像识别领域,由于其特有的权值共享网络结构,大大降低了模型复杂度,减少了权值数量,因此可以直接将多维图像作为输入数据展开训练,有效避免了传统识别...

    文章 玄学酱 2017-08-02 1166浏览量

  • Yann LeCun新作:473种模型大对比,中日韩文本分类到底要用哪种编码?

    雷锋网 AI科技评论按:就在前几天,Yann LeCun(中文名:杨立昆,被称为卷积网络之父)与其学生 张翔在arXiv上发表了一篇新作《Which Encoding is the Best for Text Classification in Chinese, English, Japanese...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 835浏览量

  • 脑芯编:窥脑究竟,织网造芯(二)

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者痴笑,矽说(微信号:silicon_talks)主笔。本文为《脑芯编:窥脑究竟,织网造芯》系列第二篇。 〈二〉几重卷积几重生 蜘蛛结网,是为了捕食昆虫; 蜘蛛侠结网,是为了拯救世界; 码农Data Scientist (~ds~) 结网,是为了—— 换一个角度...

    文章 青衫无名 2017-08-01 967浏览量

  • 基于卷积神经网络的以图搜图算法实现

                                                    基于卷积神经网络的以图搜图算法实现        如果用这个名称去搜索论文,一定有不少。为什么了,因为从原理上来看,卷积神经网络就非常适合找图片的相似的地方。想想看,许多大牛、小牛、微牛的文章都是说如何...

    文章 禾路 2015-05-10 814浏览量

  • 神经风格迁移指南(第一部分)

    本文为 AI 研习社编译的技术博客,原标题 : Neural Style Transfer Tutorial -Part 1 作者 | Vamshik Shetty 翻译 | 杨惠淳、nanly、老赵     校对 | 酱番梨        整理 | 菠萝妹 原文链接...

    文章 雷锋网 2018-11-26 287浏览量

  • 【一文看懂】深度神经网络加速和压缩新进展年度报告

    郑板桥在《赠君谋父子》一诗中曾写道, “删繁就简三秋树,领异标新二月花。” 这句诗讲的是,在画作最易流于枝蔓的兰竹时,要去掉其繁杂使之趋于简明如“三秋之树”;而针对不同的意境要有发散的引申,从而使每幅作品都如“二月之花”般新颖。 其实在人工智能领域,深度神经网络的设计,便如同绘制枝蔓繁复的兰竹,需...

    文章 技术小能手 2018-05-18 1370浏览量

  • 如何通过 Serverless 轻松识别验证码?

    作者 | 江昱来源 | Serverless 公众号 前言 Serverless 概念自被提出就倍受关注,尤其是近些年来 Serverless 焕发出了前所未有的活力,各领域的工程师都在试图将 Serverless 架构与自身工作相结合,以获取到 Serverless 架构所带来的“技术红利”。 ...

    文章 阿里巴巴云原生小助手 2020-12-29 4359浏览量

  • 用语义分割突破边界框

    我们应该如何描述一个场景?我们可以说窗户下面有一张桌子,或者沙发右边有一盏灯。理解图像的关键就是:将场景分解成一个个单独的实体,这也有助于我们理解对象的行为。 对象检测有助于绘制某些实体周围的边界框。但人类想要对场景有真正的理解,还需要能够以像素级精度对每个实体的边界进行检测和标记。随着我们开始构...

    文章 【方向】 2018-05-24 2226浏览量

  • 来吧!动手搭建一个基于 CNN 的电影推荐系统

    云栖号资讯:【点击查看更多行业资讯】在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯,还在等什么,快来! 本文中,我们将从深度学习卷积神经网络入手,基于 Github 的开源项目来完成 MovieLens 数据集的电影推荐系统。 什么是推荐系统? 什么是推荐系统呢?首先我们来看看几个常见的推荐场景。 如...

    文章 云栖号资讯小编 2020-05-27 786浏览量

  • 带你读《无线数字通信:信号处理的视角》之二:数字通信概述

    点击查看第一章 第2章 数字通信概述 2.1 数字通信简介 通信是发射机将信息经信道送达接收机的过程。发射机生成的信号含有待发信息,在传播至接收机的过程中,信号会在信道环节遭受各种类型的失真。最后,接收机观察失真信号,并尝试恢复其中蕴含的信息。接收机对于发送信号的或者信道引入失真的边信息(side...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-13 1124浏览量

  • 如何用FPGA加速卷积神经网络(CNN)?

    以下主要引用自西安邮电大学李涛老师关于连接智能和符号智能的报告,以及fpl2016上ASU的 Yufei Ma的文章和slide,推荐大家去读下原文。 Scalable and Modularized RTL Compilation of Convolutional Neural Network ...

    文章 玄学酱 2017-10-24 1751浏览量

  • 随机森林概述

    在SIGAI之前的公众号文章“大话AdaBoost算法”中我们介绍了集成学习的思想以及Boosting算法,今天的文章中我们将为大家介绍另外一种集成学习算法-随机森林。随机森林由多棵决策树组成,采用多棵决策树联合进行预测可以有效提高模型的精度。这些决策树用对训练样本集随机抽样构造出的样本集训练得到...

    文章 sigai大讲堂 2018-07-25 1826浏览量

  • Jarvis-拍立淘里面的深度学习引擎

    介绍 深度学习的原理?局部响应归一化的作用?兄弟今天不是来讨论这个的,那都是科学家和算法同学的事儿。作为一个深度学习引擎,使命只有一个——就是快速和准确的计算。那怎么才能快呢?在编程技能和算法技能没有蜕变的情况下,使用GPU是一个方便的法门。对于iOS来说,就是使用Metal,对于iOS10+iP...

    文章 福瑞哈哥 2017-11-03 4040浏览量

  • GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo,总共分几步?

    生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。 本文主要分为三个部分: 介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 857浏览量

  • [译] iOS 11:机器学习人人有份

    本文讲的是[译] iOS 11:机器学习人人有份, 原文地址:iOS 11: Machine Learning for everyone 原文作者:Matthijs Hollemans 译文出自:掘金翻译计划 译者:Changkun Ou 校对者:wilsonandusa atuo...

    文章 玄学酱 2017-10-16 697浏览量

  • 小狗分类器,你家的狗子是个什么狗?

    项目介绍 小狗分类器可以做什么?通过这个分类器,你只需要上传照片,就可以得到小狗的品种,以及更多的信息。这就是所谓的「机器学习」,让机器自己去“学习”。我们今天要做的这个分类任务,是一个“监督学习”的过程。监督学习的主要目标是从有标签的训练数据中学习模型,以便对未知或未来的数据做出预测。我给大家讲...

    文章 初商 2019-09-03 703浏览量

  • ImageNet分类精度再创新高!李飞飞组ECCV Oral提出全新渐进式神经结构搜索

    【新智元导读】神经网络结构搜索是谷歌的AutoML的一个具体分支。约翰斯霍普金斯大学刘晨曦博士和Alan Yullie 教授,以及Google AI的李飞飞、李佳等多名研究者提出渐进式神经网络结构搜索技术,论文被ECCV 2018接收作为Oral。本文中,第一作者刘晨曦详细分析了这一技术的原理以及...

    文章 技术小能手 2018-08-03 2634浏览量

  • 不用写代码就能实现深度学习?手把手教你用英伟达 DIGITS 解决图像分类问题

    锋网首发。   引言 2006年,机器学习界泰斗Hinton,在Science上发表了一篇使用深度神经网络进行维数约简的论文 ,自此,神经网络再次走进人们的视野,进而引发了一场深度学习革命。深度学习之所以如此受关注,是因为它在诸如图像分类、目标检测与识别、目标跟踪、语音识别、游戏(AlphaGo...

    文章 玄学酱 2017-08-02 2544浏览量

  • 将视觉深度学习模型应用于非视觉领域

    介绍 近些年来,深度学习技术已经彻底改变了计算机视觉领域。由于迁移学习和各种各样的学习资源的出现,任何人都可以通过使用预训练的模型,将其应用到自己的工作当中,以此获得非常好的结果。随着深度学习越来越商业化,希望它的创造性能应用在不同的领域上。 今天,计算机视觉领域中的深度学习在很大程度上解决了视觉...

    文章 【方向】 2019-01-29 1420浏览量

  • 一秒分辨出杨臣刚、王大治和孙楠,这个黑产居然用AI 来"打码"

      雷锋网注:腾讯守护者计划安全团队协助警方打掉市面上最大打码平台“快啊答题”,挖掘出一条从撞库盗号、破解验证码到贩卖公民信息、实施网络诈骗的全链条黑产。该资料由腾讯守护者计划安全团队提供给雷锋网(公众号:雷锋网),雷锋网编辑并补充了部分资料。 今天中午,宅宅新来的同事“宅二妹”提议来一局“大家...

    文章 boxti 2017-08-09 1609浏览量

  • PyTorch可视化理解卷积神经网络

            如今,机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99%级别的准确率。生活中,我们每天都会运用到这一点,比如,智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面取得优异性能可能是源于一种特定类型的神经...

    文章 【方向】 2019-01-20 2640浏览量

  • MobileNet教程:用TensorFlow搭建在手机上运行的图像分类器

    本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 在移动端本地运行神经网络成了明显的趋势,Google还为此推出了MobileNet框架。 MobileNet框架怎么用?Coastline Automation创始人Matt Harvey最近在Medium上发布了一份教程,教你用MobileNet来识...

    文章 行者武松 2018-01-08 1583浏览量

  • Facebook:不仅让机器“看”人,更要让机器理解人

    导读:Facebook日前发布了一种名为Moments,使用人脸识别技术的功能。该公司称,只需要不到5秒钟的时间,它的人脸识别技术就能在800万张照片中迅速地找到你的脸,目前准确性可达到98%。不过,凭借更出色的电脑视觉和人工智能技术,这家社交巨擘最终希望实现一个更大的目标——让机器理解人。 ...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1225浏览量

  • 深度学习让系统“看”懂短视频内容

    伴随短视频的火热,用户规模、视频观看时长也在日益增长,而面对海量的视频,如何有效的推荐给用户、如何洞察热点事件成为了关键。美图数据部门北京技术总监赵丽丽,在LiveVideoStackCon 2017上与我们一同分享了深度学习在短视频视觉内容分析中的核心应用方向,以及前沿深度学习算法在产品化应用于...

    文章 livevideostack 2017-12-28 2605浏览量

  • GAN学习指南:从原理入门到制作生成Demo

    生成式对抗网络(GAN)是近年来大热的深度学习模型。最近正好有空看了这方面的一些论文,跑了一个GAN的代码,于是写了这篇文章来介绍一下GAN。本文主要分为三个部分:介绍原始的GAN的原理 同样非常重要的DCGAN的原理 如何在Tensorflow跑DCGAN的代码,生成如题图所示的动漫头像,附送数...

    文章 武耀文 2017-07-27 972浏览量

  • 人工智能进阶心得:在战斗中学习,在学习中战斗

    摘要:12月20日的北京云栖大会上,由云栖社区主办的开发者技术进阶峰会再度开启(报名请戳这里,输入邀请码yqsqz3)。在此之前,我们整理了2017杭州云栖大会开发者技术进阶专场上的精彩分享内容,本文是新浪微博高级架构师谌贻荣的分享内容,他带来人工智能人才技术进阶的心得,他先确立了人工智能的发展思...

    文章 仁太 2017-12-16 3847浏览量

  • 深度学习入门:用MNIST完成Autoencoder(续)

    其实通常情况下,Autoencoder做数据压缩,性能并不怎么样。以图片压缩为例,想要训练一个能和JPEG性能相提并论的自编码器非常困难,并且要达到这个性能,你还必须要把图片的类型限定在很小的一个范围内(例如JPEG不怎么行的某类图片)。自编码器依赖于数据的特性使得它在面对真实数据的压缩上并不可行...

    文章 青衫无名 2018-03-20 1327浏览量

  • 目标检测101:一文带你读懂深度学习框架下的目标检测

    从简单的图像分类到3D位置估算,在机器视觉领域里从来都不乏有趣的问题。其中我们最感兴趣的问题之一就是目标检测。 如同其他的机器视觉问题一样,目标检测目前为止还没有公认最好的解决方法。在了解目标检测之前,让我们先快速地了解一下这个领域里普遍存在的一些问题。 目标检测 vs 其他计算机视觉问题图像分类...

    文章 技术小能手 2017-09-27 2202浏览量

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