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