神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計和功能

本文是系列文章的第二部分，重點介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識別和對象分類。

2023-07-10 標(biāo)簽：adi神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 1.5k 0

什么是機器學(xué)習(xí)

本系列文章由三部分組成，主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識別和對象分類。作為系列文章的第三部分，本文重點解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)...

2023-07-10 標(biāo)簽：adi神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 1k 0

X-RiSAWOZ: 高質(zhì)量端到端多語言任務(wù)型對話數(shù)據(jù)集

對齊：我們提出了一種混合對齊策略，以確保實體在話語和信念狀態(tài)中都能被替換為所需的翻譯。具體而言，我們首先嘗試使用基于實體標(biāo)注構(gòu)建的字典對齊，如果輸出中沒...

2023-07-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器翻譯數(shù)據(jù)集 1.5k 0

AI大模型的的三個發(fā)展階段

AI大模型可分為自然語言處理大模型，CV大模型、科學(xué)計算大模型等。AI大模型支持的模態(tài)更加多樣，從支持文本、圖片、圖像、語音單一模態(tài)下的單一任務(wù)，逐漸發(fā)...

2023-07-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)云計算AI 4.4k 0

一種可解決機器學(xué)習(xí)問題的通用模板

一旦開發(fā)出令人滿意的模型配置，你就可以在所有可用數(shù)據(jù)（訓(xùn)練數(shù)據(jù)+驗證數(shù)據(jù)）上訓(xùn)練最終的生產(chǎn)模型，然后在測試集上最后評估一次。

2023-07-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 435 0

機器翻譯研究進展

機器翻譯使用計算機將一種語言翻譯成另一種語言，具有低成本、高效率和高翻譯質(zhì)量等優(yōu)勢，在語音翻譯、同聲傳譯自動化等許多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用。 隨著雙語語料庫的...

2023-07-06 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機smt 2.1k 0

一個典型的身份證識別算法流程

光學(xué)字符識別 Optical Character Recognition（OCR） 其目標(biāo)是對圖像中的字符進行分析識別，將其轉(zhuǎn)換為文本格式的字符序列。...

2023-07-05 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像處理算法 962 0

10行代碼輕松在ZYNQ MP上實現(xiàn)圖像識別的步驟

Xilinx Vitis-AI 是用于 Xilinx 硬件平臺上的 AI 推理的開發(fā)堆棧。它由優(yōu)化的 IP、工具、庫、模型和示例設(shè)計組成。

2023-07-04 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)SD卡DPU 2.9k 0

深度ReLU網(wǎng)絡(luò)的對應(yīng)淺層網(wǎng)絡(luò)

? 只要你用了ReLU，我們就是好朋就是“淺度學(xué)習(xí)”。 最近有研究證明，所有基于ReLU的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都可以重寫為功能相同的3層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 ? 基于這個...

2023-07-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)函數(shù) 1.2k 0

常見六種圖像分割方法介紹

區(qū)域生長是從某個或者某些像素點出發(fā)，最后得到整個區(qū)域，進而實現(xiàn)目標(biāo)提取。分裂合并差不多是區(qū)域生長的逆過程：從整個圖像出發(fā)，不斷分裂得到各個子區(qū)域，然后再...

2023-07-03 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分割 7k 0

什么是深度強化學(xué)習(xí)?深度強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析

什么是深度強化學(xué)習(xí)? 眾所周知，人類擅長解決各種挑戰(zhàn)性的問題，從低級的運動控制(如：步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級的認知任務(wù)。

2023-07-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度強化學(xué)習(xí) 2.2k 0

深度學(xué)習(xí)中的各種卷積原理解析

從技術(shù)上講，信號處理中的去卷積是卷積運算的逆運算。但這里卻不是這種運算。因此，某些作者強烈反對將轉(zhuǎn)置卷積稱為去卷積。

2023-07-01 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)過濾器深度學(xué)習(xí) 1.2k 0

多相流體的測量方法 多相流量計的分類及原理

腐蝕性介質(zhì)將流量測量儀表與介質(zhì)直接接觸的關(guān)鍵零部件腐蝕，使之損壞，喪失功能。例如，腐蝕造成差壓變送器膜片損壞，硅油外漏而完全失效。電磁流量計電極因腐蝕引...

2023-06-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)超聲波流量計 2.6k 0

圖解transformer中的自注意力機制

在整個注意力過程中，模型會學(xué)習(xí)了三個權(quán)重:查詢、鍵和值。查詢、鍵和值的思想來源于信息檢索系統(tǒng)。所以我們先理解數(shù)據(jù)庫查詢的思想。

2023-06-29 標(biāo)簽：處理器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)pytorch 2.3k 0

開發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)：基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的圖像分類和分析軟件 (ANNICAS)

最近，顯微鏡專家 Christophe Jung 博士和 LMU 基因中心的數(shù)學(xué)和物理講師 Markus Hohle 博士使用 MATLAB 攜手開發(fā)了...

2023-06-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類深度學(xué)習(xí) 1.1k 0

GLoRA：一種廣義參數(shù)高效的微調(diào)方法

近年來，大規(guī)模深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的顯著成就徹底改變了人工智能領(lǐng)域，在各種任務(wù)和領(lǐng)域展示了前所未有的性能。這些高度復(fù)雜的模型，通常具有數(shù)百萬甚至數(shù)十億個參數(shù)，在...

2023-06-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)集自然語言 1.6k 0