Google AI子公司开发出一个神经网络GQN，其组成部分介绍
Google AI 子公司 DeepMind 开发出一个神经网络，能根据一张 2D 图像“想象出”它的 3D 场景。该系统被称为Generative Query Network （GQN）。
GQN 项目旨在复制一个人类大脑仅仅通过环顾四周就能了解世界的那种轻松方式。GQN 由两部分组成。
第一部分是通过图像传感器来观察场景，然后用计算机代码将其表达出来。
第二部分是 “生成式网络”，它可以从先前未观察到的视角来预测或想象场景。GQN 目前仍有很大的局限性，它迄今只在包含少量物件的相对简单场景中展示了想象力。
声明：本文内容及配图由入驻作者撰写或者入驻合作网站授权转载。文章观点仅代表作者本人，不代表电子发烧友网立场。文章及其配图仅供工程师学习之用，如有内容侵权或者其他违规问题，请联系本站处理。
举报投诉
-
Google
+关注
关注
5文章
1758浏览量
57438 -
神经网络
+关注
关注
42文章
4765浏览量
100607
发布评论请先 登录
相关推荐
LSTM神经网络的结构与工作机制
的结构与工作机制的介绍： 一、LSTM神经网络的结构 LSTM神经网络的结构主要包括以下几个部分： 记忆单元（Memory Cell） ：
如何编写一个BP神经网络
BP（反向传播）神经网络是一种多层前馈神经网络，它通过反向传播算法来训练网络中的权重和偏置，以最小化输出误差。BP神经网络的核心在于
如何在FPGA上实现神经网络
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其核心组成部分，已广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等多个领域。然而，传统基于CPU或GPU的神经网络计算方式在实时性、能效比等方面存在
基于神经网络的语言模型有哪些
基于神经网络的语言模型（Neural Language Models, NLMs）是现代自然语言处理（NLP）领域的一个重要组成部分，它们通过神经网
全连接前馈神经网络与前馈神经网络的比较
随着人工智能技术的飞速发展，神经网络作为其核心组成部分，在各个领域展现出了强大的应用潜力和价值。在众多神经网络类型中，全连接前馈神经网络（F
神经网络的种类及举例说明
神经网络作为深度学习领域的核心组成部分，近年来在图像识别、自然语言处理、语音识别等多个领域取得了显著进展。本文将从神经网络的基本原理出发，深入讲解其种类，并通过具体实例进行说明，以期为
rnn是递归神经网络还是循环神经网络
RNN（Recurrent Neural Network）是循环神经网络，而非递归神经网络。循环神经网络是一种具有时间序列特性的神经网络，能
递归神经网络是循环神经网络吗
递归神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，简称RNN）实际上是同一个概念，只是不同的翻译方式
BP神经网络激活函数怎么选择
中，激活函数起着至关重要的作用，它决定了神经元的输出方式，进而影响整个网络的性能。 一、激活函数的作用 激活函数是BP神经网络中神经元的核心
卷积神经网络的组成部分有哪些
卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNNs）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、视频分析、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络的
卷积神经网络的基本原理和应用范围
和应用范围。 一、卷积神经网络的基本原理 1. 卷积层（Convolutional Layer） 卷积层是CNN的核心组成部分，其主要功能是提取图像中的局部特征。卷积层由多个卷积核（或滤波器）
卷积神经网络的原理是什么
卷积神经网络（Convolutional Neural Network，简称CNN）是一种深度学习模型，广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。本文将详细介绍卷积神经网络的原
神经网络架构有哪些
神经网络架构是机器学习领域中的核心组成部分，它们模仿了生物神经网络的运作方式，通过复杂的网络结构实现信息的处理、存储和传递。随着深度学习技术的不断发展，各种
工商网监
评论