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标签 > 神经网络
神经网络可以指向两种,一个是生物神经网络,一个是人工神经网络。
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什么是Deepfake?为什么Deepfake生成的假脸会这么自然?
上图是对神经网络训练、测试过程的细化图解。看罢视频,也许有人会有疑问:为什么Deepfake生成的假脸会这么自然?这是因为在训练期间(Training ...
主要语义分割网络:FCN,SegNet,U-Net以及一些半监督方法
我们将当前分类网络(AlexNet, VGG net 和 GoogLeNet)修改为全卷积网络,通过对分割任务进行微调,将它们学习的表征转移到网络中。然...
但有时我们也会希望模型能联系下上文进行理解,比如预测“我在法国长大......我会说流利的法语。”这句话的最后一个词。最近的信息提示是这个词很可能是一种...
当一个人开始涉足深度学习时,拥有一块高速GPU是一件很重要的事,因为它能帮人更高效地积累实践经验,而经验是掌握专业知识的关键,能打开深入学习新问题的大门...
图像分类的5种技术,总结并归纳算法、实现方式,并进行实验验证
然而,图像分类问题就是一个非常复杂的工作,它总是借用诸如卷积神经网络(CNN)这样的深度学习模型来完成。但我们也知道,通常我们在课堂中学习到的,诸如KN...
直观地说,这类似总结整个输入数据为单个表示,接着尝试加以解码。尽管对于情绪检测这样的分类问题(多对一),总结状态可能已经具备足够信息,对于翻译之类的问题...
图像分类[6]处理的是将类别标签分配给图像。但是有时,除了预测类别之外,我们还感兴趣的是该对象在图像中的位置。从数学的角度来说,我们可能希望在图像的顶部...
深入浅出地介绍了牛顿法、动量法、RMSProp、Adam优化算法
通常情况下,我们使用低学习率来应对这样的反复振荡,但在病态曲率区域使用低学习率,可能要花很多时间才能达到最小值处。事实上,有论文报告,防止反复振荡的足够...
深度学习下的分类,目标检测、语义分割这三个方向具体的概念及其应用场景是什么?
我们观察一下这些图片的特点,这些图片各种各样,分辨率也各不相同。图片中的猫和狗形状、所处位置、体表颜色各不一样。它们的姿态不同,有的在坐着而有的则不是,...
他们验证了深度神经网络可以取得和灵长类动物视觉IT皮层相同的性能。人脑的视觉神经系统在物体样例变化,几何变换,背景变化的情况下仍然可以达到很高的识别性能...
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