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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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深度神经网络在许多任务中表现良好,但这些网络通常需要大量数据才能避免过度拟合。遗憾的是,许多场景无法获得大量数据,例如医学图像分析。
对比可知,数据增强的实质是在未改变原始图像特征内容的基础上(例如上图中的关键对象:猫、铁笼、食物)对图像数量的扩充,从而避免因图像不足而导致的模型过拟合...
域适应是计算机视觉的一个领域,我们的目标是在源数据集上训练一个神经网络,并确保在显著不同于源数据集的目标数据集上也有良好的准确性。为了更好地理解域适应和...
AI芯片的关键参数除了算力,还有芯片利用率或者叫模型利用率。AI芯片的算力只是峰值理论算力,实际算力与峰值算力之比就是芯片利用率。
Knowles 的新音频处理器具有四个异构内核和 5.7 MB 共享内存,适用于手机、耳戴式可穿戴设备、智能扬声器、电视和电器等语音驱动设备。
学术界已有不少研究工作来加速 NeRF。比较流行的一种方式是, 给定训练好的 NeRF, 采用更高效的数据结构进行存储, 如 Sparse Voxel ...
随着半导体微缩技术的不断精进,物联网实现了设备自动化,进行数据采集和远程控制等,同时结合AI技术,融合形成AIoT。
黑芝麻智能摘得《麻省理工科技评论》2021年度50家聪明公司奖项
黑芝麻智能作为唯一国产自动驾驶计算芯片企业摘得《麻省理工科技评论》2021年度50家聪明公司奖项。
不久以前,从算法到现场机器学习( ML )模型仍然需要经历漫长而复杂的道路。对于一些企业而言,如果能够接触到具有神经网络部署经验的 ML 专家,则可能会...
NIST项目设计了一个流式细胞仪平台,粒子流量高达每秒100个或更高,该平台在通道中相隔16毫米的两个不同位点,对粒子进行测量,每个位点测量2次,总共给...
NPU通过数据分区和有效调度,利用数据的重用以及执行分段来提高能效比和硬件利用率,而实现高利用率,数据重用将直接依赖于如何调度深度神经网络的计算和如何将...
深度学习对计算能力的需求正以惊人的速度增长,其近年来的发展速度已从每年翻一番缩短到每三个月翻一番。
回想十年之前,提到人工智能(Artificial Intelligence,简称AI),你能想到怎样一幅画面呢?
OpenCV DNN本身是不支持该网络直接加载与执行的,必须通过OpenCV4中支持的自定义层方法,首先解析HED网络的自定义多层输出,然后重载它的fo...
风头正盛的ViT,是计算机视觉领域过去十年最瞩目的研究突破之一。2020年,谷歌视觉大模型Vision Transformer(ViT)横空出世,凭借碾...
由于复杂的注意力机制和模型设计,大多数现有的视觉 Transformer(ViT)在现实的工业部署场景中不能像卷积神经网络(CNN)那样高效地执行。这就...
加速器控制:语音识别加速器控制部分首先在软件实现了NICE自定义指令的函数,通过实现加速器开关函数以及全局变量的控制,实现软件控制加速器的开启和关闭。此...
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