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深度學(xué)習(xí)

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深度學(xué)習(xí)技術(shù)

如何將CycleGAN用于風(fēng)格遷移并探索其在游戲圖形模型中的應(yīng)用

該網(wǎng)絡(luò)能夠理解原始域圖像中的對象，并對目標(biāo)域圖像中相同對象的外觀做相應(yīng)的變換。該網(wǎng)絡(luò)的算法實現(xiàn)經(jīng)訓(xùn)練后，可以將馬轉(zhuǎn)化為斑馬，將蘋果轉(zhuǎn)化為橙子，將照片轉(zhuǎn)化...

2019-02-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像深度學(xué)習(xí) 9.2k 0

深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)！

很多機器學(xué)習(xí)問題是深度為2的子案例，例如，輸入層和輸出層之間的一個隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布，等等。比起GD/SGD，可以使用不同算法，例如張...

2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 9.2k 0

廣泛應(yīng)用的城市語義分割的數(shù)據(jù)集整理

這是最早用于自動駕駛領(lǐng)域的語義分割數(shù)據(jù)集，發(fā)布于2007年末。他們應(yīng)用自己的圖像標(biāo)注軟件在一段10分鐘的視頻中連續(xù)標(biāo)注了700張圖片，這些視頻是由安裝在...

2018-05-29 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)集自動駕駛深度學(xué)習(xí) 9.1k 0

DPCNN，究竟是多么牛逼的網(wǎng)絡(luò)呢？

好啦，看似問題都解決了，目標(biāo)成功達(dá)成。剩下的我們就只需要重復(fù)的進(jìn)行等長卷積+等長卷積+使用一個size=3和stride=2進(jìn)行maxpooling進(jìn)行...

2019-01-28 標(biāo)簽：濾波器卷積深度學(xué)習(xí) 9.1k 0

深度學(xué)習(xí)在機器視覺中的應(yīng)用與發(fā)展

開源深度學(xué)習(xí)軟件最早出現(xiàn)在20世紀(jì)90年代，當(dāng)時出現(xiàn)了許多關(guān)鍵的算法突破。從那時起，計算機科學(xué)家已經(jīng)能夠更好地利用巨大的計算能力和數(shù)據(jù)，這對神經(jīng)系統(tǒng)的形...

2019-05-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器視覺深度學(xué)習(xí) 9.1k 0

詳解百度深度學(xué)習(xí)技術(shù)在Apollo自動駕駛目標(biāo)檢測中的應(yīng)用

表中給出了全球?qū)τ谧詣玉{駛技術(shù)的評級，包括從純粹的人工駕駛L0級到高度的自動駕駛L4級。不過目前各國重點研發(fā)的還是有條件的自動駕駛，例如L3級的自動駕駛...

2019-03-07 標(biāo)簽：自動駕駛 Apollo 深度學(xué)習(xí) 9.1k 0

存算一體化芯片簡史介紹在DRAM上的各種嘗試

借著大數(shù)據(jù)和深度學(xué)習(xí)的東風(fēng)，PIM一下子流行起來。其實，PIM并不是一個新概念，每一個很靠譜的PIM的綜述文章都會講那個開始-The Berkeley...

2019-07-04 標(biāo)簽：DRAM 深度學(xué)習(xí)RISC-V 9.1k 0

手把手教你解決-深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)不平衡問題

當(dāng)我們解決任何機器學(xué)習(xí)問題時，我們面臨的最大問題之一是訓(xùn)練數(shù)據(jù)不平衡。不平衡數(shù)據(jù)的問題在于學(xué)術(shù)界對于相同的定義、含義和可能的解決方案存在分歧。我們將嘗試...

2018-07-24 標(biāo)簽：人工智能深度學(xué)習(xí) 9.1k 0

阿里媽媽技術(shù)團(tuán)隊對Euler的詳細(xì)解讀

AI 科技評論消息，繼去年 11 月開源面向高維稀疏數(shù)據(jù)場景的深度優(yōu)化工具 X-Deep Learning（截至發(fā)稿，GitHub Star 數(shù)已達(dá)到 ...

2019-01-22 標(biāo)簽：開源深度學(xué)習(xí) 9k 0

深度學(xué)習(xí)的57個名詞解釋及相關(guān)論文資料

一、激活函數(shù)（Activation Function）為了讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的決策邊界（decision boundary），我們在其一些層應(yīng)用一...

2017-12-08 標(biāo)簽：深度學(xué)習(xí) 9k 0

谷歌使用深度學(xué)習(xí)分析視網(wǎng)膜圖像來識別心臟病

谷歌大腦研究人員剛剛在官博上宣布了他們的最新研究成果，使用深度學(xué)習(xí)分析視網(wǎng)膜圖像，以此預(yù)測心血管疾病突發(fā)的風(fēng)險。使用深度學(xué)習(xí)來獲得人體解剖學(xué)和疾病變化之...

2018-02-23 標(biāo)簽：谷歌深度學(xué)習(xí) 9k 0

基于Keras搭建的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)示例

Python軟件基金會成員（Contibuting Member）Vihar Kurama簡明扼要地介紹了深度學(xué)習(xí)的基本概念，同時提供了一個基于Kera...

2018-06-06 標(biāo)簽：Python 深度學(xué)習(xí) 9k 0

OpenAI的研究者們提出了一種新的生成模型，能快速輸出高清、真實的圖像

為下游任務(wù)提供了有用的隱藏空間。自回歸模型的隱藏層有著位置的邊緣分布，使其更難對數(shù)據(jù)進(jìn)行正確操作。在GAN中，數(shù)據(jù)點經(jīng)常不能直接表現(xiàn)在隱藏空間中，因為它...

2018-07-12 標(biāo)簽：圖像 Demo 深度學(xué)習(xí) 8.9k 1

簡要回顧視頻理解方面的近年進(jìn)展，并對未來可能的研究方向作一展望

Ng等人先提取每一幀的深度卷積特征，再設(shè)計特征融合方法得到最終輸出。其中，紫色代表沿時間方向進(jìn)行最大匯合(max-pooling)，黃色代表全連接層，綠...

2018-05-29 標(biāo)簽：視頻圖像深度學(xué)習(xí) 8.9k 0

使用深度學(xué)習(xí)和OpenCV 進(jìn)行視頻目標(biāo)檢測

下一步，我們初始化視頻流（來源可以是視頻文件或攝像頭）。首先，我們啟動 VideoStream（第 35 行），隨后等待相機啟動（第 36 行），最后開...

2018-10-16 標(biāo)簽：OpenCV 深度學(xué)習(xí) 8.9k 0

探討神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本架構(gòu)：單元/神經(jīng)元、連接/權(quán)重/參數(shù)、偏置項

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（NN）幾乎可以在每個領(lǐng)域幫助我們用創(chuàng)造性的方式解決問題。本文將介紹神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)知識。讀后你將對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)有個大概了解，它是如何工作的？如何創(chuàng)建...

2020-10-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)卷積神經(jīng)元 8.9k 0

半定制化的FPGA芯片和全定制化的ASIC芯片

目前以深度學(xué)習(xí)為代表的人工智能計算需求，主要采用 GPU、FPGA 等已有的適合并行計算的通用芯片來實現(xiàn)加速。在產(chǎn)業(yè)應(yīng)用沒有大規(guī)模興起之時，使用這類已有...

2018-12-03 標(biāo)簽：芯片自動駕駛深度學(xué)習(xí) 8.9k 0

三種最常用的特征檢測與匹配算法總結(jié)

我們都知道特征檢測和匹配是計算機視覺領(lǐng)域中的重要任務(wù)，它們在許多應(yīng)用中發(fā)揮著關(guān)鍵作用，比如SLAM、SFM、AR、VR等許多算法都需要穩(wěn)定精確的特征檢測和匹配。

2023-06-19 標(biāo)簽：算法計算機特征檢測 8.9k 0

深度學(xué)習(xí)框架只為GPU? 答案在這里

目前大多數(shù)的機器學(xué)習(xí)是在處理器上完成的，大多數(shù)機器學(xué)習(xí)軟件會針對GPU進(jìn)行更多的優(yōu)化，甚至有人認(rèn)為學(xué)習(xí)加速必須在GPU上才能完成，但事實上無論是運行機器...

2018-03-14 標(biāo)簽：fpga gpu 人工智能 8.8k 0

深度學(xué)習(xí)的概念、發(fā)展?fàn)顩r以及和機器學(xué)習(xí)的區(qū)別和應(yīng)用

一般來說，深度學(xué)習(xí)適用于計算量更大的情況，而機器學(xué)習(xí)技術(shù)相對更易于使用。

2018-02-09 標(biāo)簽：AI 機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8.8k 0

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工業(yè)4.0是由德國政府《德國2020高技術(shù)戰(zhàn)略》中所提出的十大未來項目之一。該項目由德國聯(lián)邦教育局及研究部和聯(lián)邦經(jīng)濟技術(shù)部聯(lián)合資助，投資預(yù)計達(dá)2億歐元。旨在提升制造業(yè)的智能化水平，建立具有適應(yīng)性、資源效率及基因工程學(xué)的智慧工廠，在商業(yè)流程及價值流程中整合客戶及商業(yè)伙伴。
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Nvidia 是全球圖形技術(shù)和數(shù)字媒體處理器行業(yè)領(lǐng)導(dǎo)廠商，NVIDIA的總部設(shè)在美國加利福尼亞州的圣克拉拉市，在20多個國家和地區(qū)擁有約5700名員工。公司在可編程圖形處理器方面擁有先進(jìn)的專業(yè)技術(shù)，在并行處理方面實現(xiàn)了諸多突破。公司創(chuàng)立于1993年1月，總部位于美國加利福尼亞州圣克拉拉市。
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ARM架構(gòu)過去稱作進(jìn)階精簡指令集機器（Advanced RISC Machine，更早稱作：Acorn RISC Machine），是一個32位精簡指令集（RISC）處理器架構(gòu)，其廣泛地使用在許多嵌入式系統(tǒng)設(shè)計。
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嵌入式操作系統(tǒng)（Embedded Operating System，簡稱：EOS）是指用于嵌入式系統(tǒng)的操作系統(tǒng)。嵌入式操作系統(tǒng)是一種用途廣泛的系統(tǒng)軟件，通常包括與硬件相關(guān)的底層驅(qū)動軟件、系統(tǒng)內(nèi)核、設(shè)備驅(qū)動接口、通信協(xié)議、圖形界面、標(biāo)準(zhǔn)化瀏覽器等。
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　Windows Embedded Compact（即 Windows CE）是微軟公司嵌入式、移動計算平臺的基礎(chǔ)，它是一個開放的、可升級的32位嵌入式操作系統(tǒng)，是基于掌上型電腦類的電子設(shè)備操作系統(tǒng)。
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　　網(wǎng)絡(luò)文件系統(tǒng)，英文Network File System（NFS），是由SUN公司研制的UNIX表示層協(xié)議（presentation layer protocol），能使使用者訪問網(wǎng)絡(luò)上別處的文件就像在使用自己的計算機一樣。
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麒麟960（kirin 960）是海思半導(dǎo)體有限公司推出的新一代移動設(shè)備芯片，麒麟960首次配備ARM Cortex-A73 CPU核心，小核心為A53，組成四大四小的big.LITTLE組合，GPU為Mali G71 MP8。
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米爾是一家專注于ARM嵌入式軟硬件開發(fā)的高新技術(shù)企業(yè)。在以客戶為中心的指引下，米爾為嵌入式領(lǐng)域客戶提供專業(yè)的ARM工業(yè)控制板、ARM核心板、ARM開發(fā)工具、充電樁計費控制單元及充電控制板等產(chǎn)品和技術(shù)服務(wù)。
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ARM公司是一家知識產(chǎn)權(quán)（IP）供應(yīng)商，它與一般的半導(dǎo)體公司最大的不同就是不制造芯片且不向終端用戶出售芯片，而是通過轉(zhuǎn)讓設(shè)計方案，由合作伙伴生產(chǎn)出各具特色的芯片。
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OpenStack是一個開源的云計算管理平臺項目，是一系列軟件開源項目的組合。由NASA（美國國家航空航天局）和Rackspace合作研發(fā)并發(fā)起，以Apache許可證（Apache軟件基金會發(fā)布的一個自由軟件許可證）授權(quán)的開源代碼項目。
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MMU是中文名是內(nèi)存管理單元，有時稱作分頁內(nèi)存管理單元，它是一種負(fù)責(zé)處理中央處理器（CPU）的內(nèi)存訪問請求的計算機硬件。它的功能包括虛擬地址到物理地址的轉(zhuǎn)換（即虛擬內(nèi)存管理）、內(nèi)存保護(hù)、中央處理器高速緩存的控制，在較為簡單的計算機體系結(jié)構(gòu)中，負(fù)責(zé)總線的仲裁以及存儲體切換。
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OMAP-L138是美國德州儀器（TI）推出全新DSP+ARM工業(yè)處理器，這款芯片也是業(yè)界功耗最低的浮點數(shù)字信號處理器（DSP） + ARM9處理器，大大降低了雙核通訊的開發(fā)難度，可充分滿足工業(yè)應(yīng)用的高能效、連通性設(shè)計對高集成度外設(shè)、更低熱量耗散以及更長電池使用壽命的需求。
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網(wǎng)站建設(shè)是指使用標(biāo)識語言（markup language），通過一系列設(shè)計、建模、和執(zhí)行的過程將電子格式的信息通過互聯(lián)網(wǎng)傳輸，最終以圖形用戶界面（GUI）的形式被用戶所瀏覽。簡單來說，網(wǎng)頁設(shè)計的目的就是產(chǎn)生網(wǎng)站。

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