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首页标签深度学习

#深度学习

机器学习的分支,试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法

使用Python实现深度学习模型:自然语言理解与问答系统

Echo_Wish

自然语言理解(NLU)是自然语言处理(NLP)的一个重要分支,旨在让计算机理解和处理人类语言。问答系统是NLU的一个典型应用,广泛应用于智能助手、客服机器人等领...

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使用Python实现深度学习模型:语音合成与语音转换

Echo_Wish

语音合成和语音转换是语音处理中的重要任务,广泛应用于语音助手、语音导航、语音翻译等领域。通过使用Python和深度学习技术,我们可以构建一个简单的语音合成与语音...

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【机器学习】使用Python的dlib库实现人脸识别技术

空白诗

随着机器学习和深度学习技术的发展,人脸识别的准确性和应用范围得到了极大提升。本文将介绍人脸识别技术的发展历程,并展示如何使用Python和dlib库实现简单的人...

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AlphaFold3来了!全面预测蛋白质与所有生命分子相互作用及结构,引领药物研发新革命

Tom2Code

近年来,深度学习领域的迅速进步对蛋白质设计产生了显著影响。最近,深度学习方法在蛋白质结构预测方面取得了重大突破,使我们能够得到数百万种蛋白质的高质量模型。结合用...

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最值得关注的10大深度学习算法

皮大大

下图展示了传统机器学习算法与深度学习技术在数据量方面的性能比较。从图表中可以明显看出,随着数据量的增加,深度学习算法的性能也随之提升。

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使用Python实现深度学习模型:人脸识别与人脸表情分析

Echo_Wish

人脸识别和人脸表情分析是计算机视觉中的重要任务,广泛应用于安全监控、智能门禁、情感计算等领域。通过使用Python和深度学习技术,我们可以构建一个简单的人脸识别...

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使用Python实现深度学习模型:图像超分辨率与去噪

Echo_Wish

图像超分辨率和去噪是计算机视觉中的重要任务,广泛应用于图像处理、医学影像、卫星图像等领域。通过使用Python和深度学习技术,我们可以构建一个简单的图像超分辨率...

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理解如何处理计算机视觉和深度学习中的图像数据

小白学视觉

在过去几年从事多个计算机视觉和深度学习项目之后,我在这个博客中收集了关于如何处理图像数据的想法。对数据进行预处理基本上要比直接将其输入深度学习模型更好。有时,甚...

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【他山之石】小米影像团队在CVPR 2024斩获三冠两亚!

马上科普尚尚

“他山之石,可以攻玉”,站在巨人的肩膀才能看得更高,走得更远。在科研的道路上,更需借助东风才能更快前行。为此,我们特别搜集整理了一些实用的代码链接,数据集,软件...

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使用Python实现深度学习模型:视频处理与动作识别

Echo_Wish

视频处理与动作识别是计算机视觉中的重要任务,广泛应用于监控系统、智能家居、体育分析等领域。通过使用Python和深度学习技术,我们可以构建一个简单的动作识别系统...

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汇总 | 深度学习工业缺陷检测技术与框架

OpenCV学堂

Anomalib 是一个功能强大的深度学习库,为工业缺陷检测等场景提供了高效、精确的解决方案。通过利用无监督异常检测算法和先进的深度学习技术,Anomalib ...

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啥是卷积核?动画演示

用户9861443

其中,函数g一般称为过滤器(filters),函数f指的是信号/图像。在卷积神经网络里,卷积核其实就是一个过滤器,但在深度学习里,它不做反转,而是直接执行逐元素...

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Brief. Bioinform. | 深度学习赋能表型药物发现

DrugAI

今天为大家介绍的是近期发表在Briefings in Bioinformatics的综述文章。该文章由佛罗里达大学李彦君课题组完成,题为“Morphologic...

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神经网络替代密度泛函理论!清华研究组发布通用材料模型 DeepH,实现超精准预测

HyperAI超神经

清华大学研究人员利用原创的深度学习密度泛函理论哈密顿量 (DeepH) 方法,发展出 DeepH 通用材料模型,并展示了一种构建「材料大模型」的可行方案,这一突...

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LeViT:Facebook提出推理优化的混合ViT主干网络 | ICCV 2021

VincentLee

论文: LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference

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使用Python实现深度学习模型:图像语义分割与对象检测

Echo_Wish

图像语义分割和对象检测是计算机视觉中的两个重要任务。语义分割是将图像中的每个像素分类到特定的类别,而对象检测是识别图像中的目标并确定其位置。本文将介绍如何使用P...

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算法金 | 秒懂 AI - 深度学习五大模型:RNN、CNN、Transformer、BERT、GPT 简介

算法金

OpenAI 的 GPT-3 已经被广泛应用于各种文本生成任务,如代码生成、新闻撰写和对话机器人。以上便是 RNN、CNN、Transformer、BERT 和...

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CaiT:Facebook提出高性能深度ViT结构 | ICCV 2021

VincentLee

其中函数$g_l$和$R_l$定义了网络如何更新第l层的输入$x_l$。函数$g_l$通常是恒等式,而残差分支$R_l$则是网络构建的核心模块,许多研究都着力于...

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