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近年来, 深度学习在图像分类、目标检测及场景识别等任务上取得了突破性进展, 这些任务多以卷积神经网络为基础搭建识别模型, 训练后的模型拥有优异的自动特征提取和预...
在机器学习、深度学习和数据挖掘的大多数任务中，我们都会假设training和inference时，采用的数据服从相同的分布（distribution）、来源于相...
AVS视频编码标准的演变：20年来的创新与发展 转载自：人工智能培训网(https://www.chinaai.org.cn/newsinfo/2821164....
http://fcst.ceaj.org/CN/abstract/abstract2521.shtml
多无人系统协同作为一项人工智能的颠覆性技术，将在空间上分布的无人系统有机连接起来，在给社会创造价值的过程中，也存在着诸多安全隐患，有可能在军事作战、产业升级、政...
这些年人工智能技术已经全面深入到人们日常生活中去，为人们日常生活提供了各种便利条件。计算机应用，人工智能现象， 已经成为当前计算机市场的常态。本篇文章主要分析计...
针对存在非视距(non-line-of-sight, NLOS)的室内定位算法进行研究. 首先描述室内定位中的常用技术和算法(航迹推算、指纹识别定位、邻近探测、...
· 理解递归神经网络及其不同实现，例如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU），它们为大多数深度学习模型提供...
请记住，在本章中讨论的大多数技术都是机器学习和深度学习通用的，一部分用于解决过拟合问题的技术（如dropout）除外。
本章将介绍用于解决实际问题的深度学习架构的不同模块。前一章使用PyTorch的低级操作构建了如网络架构、损失函数和优化器这些模块。本章将介绍用于解决真实问题的神...
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