智能算法

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中导光电设备股份有限公司 · 算法工程师 (已认证)

深度学习算法(第24期)----自然语言处理中的Word Embedding

深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块 今天我们一起简单学习下自然语言处理中的Word Embedding.

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深度学习算法(第23期)----RNN中的GRU模块

上期我们一起学习了RNN的STML模块, 深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块术 今天我们一起简单学习下RNN中的另一个常用模块GRU模块 (...

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深度学习算法(第22期)----RNN中的LSTM模块

上期我们一起学习了RNN为了防止过拟合的DropOut技术, 深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术 今天我们一起简单学习下RNN中的LS...

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深度学习算法(第21期)----RNN中的Dropout技术

上期我们一起学习了如何训练RNN并预测时序信号, 深度学习算法(第20期)----创意RNN和深度RNN的简单实现 今天我们一起简单学习下RNN中的Dropou...

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机器视觉之尺寸测量基础

图像传感器可以将检查对象在平面上表现出来,通过边缘检测,测算位置、宽度、角度等。所谓边缘是指图像内明亮部位与阴暗部分的边缘。

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机器视觉表面缺陷检测综述

中国是一个制造大国,每天都要生产大量的工业产品。用户和生产企业对产品质量的要求越来越高,除要求满足使用性能外,还要有良好的外观,即良好的表面质量。但是,在制造产...

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机器视觉方向的21种常用算法

https://jingyan.baidu.com/article/cbf0e500eb95582eaa28932b.html

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干货|深度学习目标检测的主要问题和挑战!

就像许多其他计算机视觉问题,该领域还缺乏一个显而易见或者“做好的”方法,这意味着目标检测仍然有很大的进步空间。

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【最新成果】基于密集深度卷积神经网络的SAR图像水域分割

近年来,合成孔径雷达(SAR)被广泛地应用于农业、水洋、军事等领域。而研究SAR图像中的水域信息对洪涝灾害的预警监测、水域管理等具有重要意义。特别是,利用水域分...

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深层卷积神经网络在路面分类中的应用

编者按:路面峰值附着系数是实现车辆精确运动控制的关键参数。现有的路面识别方法多是基于车辆动力学构建状态观测器实现。此类方法通常适用于车辆加速和减速期间,在轮胎力...

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卷积神经网络各种池化

在卷积神经网络中,我们经常会碰到池化操作,而池化层往往在卷积层后面,通过池化来降低卷积层输出的特征向量,同时改善结果(不易出现过拟合)。图像具有一种"静态性"的...

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以计算机视觉为例,告诉你如何将AI引入你的工作

导语:对不少企业来说,如何开始一个 AI 业务是一个难题,需不需要 AI 来进行业务的辅助?是否需要组建一个自己的算法团队?我们整理了格灵深瞳创始团队:苑维然先...

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卷积神经网络的卷积核大小、个数,卷积层数如何确定呢?

卷积神经网络的卷积核大小、卷积层数、每层map个数都是如何确定下来的呢?看到有些答案是刚开始随机初始化卷积核大小,卷积层数和map个数是根据经验来设定的,但这个...

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如何理解卷积神经网络中的1*1卷积?

我们都知道,卷积核的作用在于特征的抽取,越是大的卷积核尺寸就意味着更大的感受野,当然随之而来的是更多的参数。早在1998年,LeCun大神发布的LetNet-5...

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技术 | 变形卷积核、可分离卷积?CNN中十大拍案叫绝的操作

CNN从2012年的AlexNet发展至今,科学家们发明出各种各样的CNN模型,一个比一个深,一个比一个准确,一个比一个轻量。我下面会对近几年一些具有变革性的工...

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卷积神经网络为什么能称霸计算机视觉领域?

摘要:在机器视觉和其他很多问题上,卷积神经网络取得了当前最好的效果,它的成功促使我们思考一个问题,卷积神经网络为什么会这么有效?在本文中,将为大家分析卷积神经网...

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3 个经典的卷积神经网络案例分析

本文将以 Alex-Net、VGG-Nets、Network-In-Network 为例,分析几类经典的卷积神经网络案例。

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必读 | 透析卷积神经网络,并分享9篇必读论文

本文共18000字,建议阅读18分钟。 本文为你介绍CNN整体系统架构及算法,并为你分享9篇必读论文。

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应用 | CNN在自然语言处理中的应用

当我们听到卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNNs)时,往往会联想到计算机视觉。CNNs在图像分类领域做出了巨大贡献,...

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RNN循环神经网络之通俗理解!

循环神经网络RecurrentNeural Network (RNN),是一个拥有对时间序列显示建模能力的神经网络。RNN相对于传统前馈神经网络的“循环”之处具...

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