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深度神经网络
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Easter79
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tensorflow 之 卷积神经网络
应用场景1.图像识别与检索2.人脸识别3.性别/年龄/情绪识别4.物体检测5.视频处理6.语音分析概述一般一个卷积神经网络由多个卷积层构成,在卷基层内部通常会有如下几个操作:1.图像通过多个卷积核滤波,添加偏置,提取局部特征每个卷积核会映射出一个新的2D图像。2.卷积核的滤波结果输出
Wesley13
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3年前
(Python)零起步数学+神经网络入门
在这篇文章中,我们将在Python中从头开始了解用于构建具有各种层神经网络(完全连接,卷积等)的小型库中的机器学习和代码。最终,我们将能够写出如下内容:!(https://oscimg.oschina.net/oscnet/0175308382f710229769726b918cd61e121.jpg)假设你对神经网络已经有一定的了解,这篇文章的
Wesley13
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Ubuntu 下安装深度音乐播放器
网上搜了一个安装深度音乐的有问题。我自己又整理一个最新的2014版的深度音乐。Linux环境:Ubuntu14.04LTS64bit深度音乐都是DEB包安装。下面,介绍如何安装深度音乐播放器。需要pythondeepinutils、deepinui、gstreamer0.10ffmpeg、pythondeeping
Wesley13
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3年前
PID控制器开发笔记之十三:单神经元PID控制器的实现
神经网络是模拟人脑思维方式的数学模型。神经网络是智能控制的一个重要分支,人们针对控制过程提供了各种实现方式,在本节我们主要讨论一下采用单神经元实现PID控制器的方式。1、单神经元的基本原理 单神经元作为构成神经网络的基本单位,具有自学习和自适应能力,且结构简单而易于计算。接下来我们讨论一下单神经元模型的基本原理。(1)、单神经元模
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FPGA+CPU架构的自动驾驶平台性能分析
1介绍由于在自动驾驶领域需要对传感器的数据作大量的基于深度内神经网络的复杂运算,GPU和FPGA被不约而同地用来作为对CPU的一种加速器被使用。这样做不仅可以提高计算性能,并且可以大幅度地降低能耗。FPGACPU架构的自动驾驶平台凭借其灵活性,高效率,低能耗等特点,正越来越多地被一大批拥有技术实力的公司使用,比如Waymo,百度,福特,通用等。在这里本文
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图解:卷积神经网络数学原理解析
图解:卷积神经网络数学原理解析源自:数学中国过去我们已经知道被称为紧密连接的神经网络。这些网络的神经元被分成若干组,形成连续的层。每一个这样的神经元都与相邻层的每一个神经元相连。下图显示了这种体系结构的一个示例。图1.密集连接的神经网络结构当我们根据一组有限的人工设计的特征来解决分类问题时,这种方法很有效。例如,我们根据足球运动员在比赛期间的统计数据来预测
四儿
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基于深度学习的语音合成技术的进展与未来趋势
近年来,深度学习技术在语音合成领域取得了显著的进展。基于深度学习的语音合成技术能够生成更加自然、真实的语音,提高了用户体验。本文将介绍基于深度学习的语音合成技术的进展以及未来趋势。一、基于深度学习的语音合成技术的现状基于深度学习的语音合成技术以其强大的表示
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