深度学习应用第7页

【转】听说你了解深度学习最常用的学习算法：Adam优化算法？

Adam优化算法是随机梯度下降算法的扩展式，近来其广泛用于深度学习应用中，尤其是计算机视觉和自然语言处理等任务。本文分为两部分，

致Great·2022-09-26 16:09

深度学习-搭建TensorFlow深度学习开发环境

搭建深度学习开发环境一、深度学习应用的典型开发流程二、深度学习训练所需的硬件三、NVIDIA显卡驱动安装（可跳过）四、释放NVIDIA显卡资源（可跳过）五、深度学习开发环境所需的软件5.1Python和

城东小路·2022-09-24 07:49

FFmpeg入门详解之17：音频深度学习

具体而言，在音频特征表示（log-melspectra,rawwaveforms）和网络模型（CNN,RNN,CRNN）进行了详细的分析，对每个领域的技术演进以及深度学习应用场景进行了大概的描述。最后

福优学苑@音视频+流媒体·2022-09-22 21:22

作为一名大数据工程师你需要掌握Spark深度学习

常见的深度学习算法有卷积神经网络、循环神经网络、受限波兹曼机等，本章将介绍如何用Spark深度学习框架Deeplearning4j来实现一些深度学习应用。一般来说，深度学

人邮异步社区·2022-09-19 07:02

Code For Better 谷歌开发者之声 ——Tensorflow与深度学习

目录一、TensorFlow简介二、机器学习与深度学习2.1什么是机器学习2.2什么是深度学习2.3机器学习和深度学习应用2.4趋势三、TensorFlow实现递归神经网络一、TensorFlow简介TensorFlow

whispar·2022-09-15 07:10

「图神经网络东」最新2022综述

数据派THU·2022-08-27 07:04

FPGA在深度学习应用中或将取代GPU

作者|BenDickson译者|大小非来源|AI前线人工智能的兴起触发了市场对GPU的大量需求，但GPU在AI场景中的应用面临使用寿命短、使用成本高等问题。现场可编程门阵列(FPGA)这一可以定制化硬件处理器反倒是更好的解决方案。随着可编程性等问题在FPGA上的解决，FPGA将成为市场人工智能应用的选择。现场可编程门阵列(FPGA)解决了GPU在运行深度学习模型时面临的许多问题在过去的十年里，人工

人工智能与算法学习·2022-08-26 20:02

跑yolo3模型出的效果图_干货|手把手教你在NCS2上部署yolov3-tiny检测模型

伴随交通、医疗、零售等行业中深度学习应用的发展，数据处理和智能分析逐渐从云端走向边缘。本人与大家分享一下英特尔的边缘计算方案，并实战部署yolov3-tiny模型。

镜心道长·2022-08-22 07:46

卷积神经网络初学者必看文章

从那时起许多公司开始将深度学习应用在他

区块链斜杠青年·2022-08-21 14:24

如何基于OpenVINO POT工具简单实现对模型的量化压缩

每次课程我们都会推出不同的主题供大家学习讨论~希望大家能发现深度学习应用开发的乐趣用OpenVINO完成更多有成就感的瞬间。

英特尔边缘计算社区·2022-08-17 21:59

使用神经网络进行医学影像识别分析

近年高速发展的人工智能技术应用到了各个垂直领域，比如把深度学习应用于各种医学诊断，效果显著甚至在某些方面甚至超过了人类专家。

格格巫 MMQ!!·2022-08-12 18:50

Python深度学习11——Keras实现共享层模型（多输入多输出）

参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法

阡之尘埃·2022-08-09 11:50

Python深度学习05——Keras循环神经网络实现股价预测

参考书目：陈允杰.TensorFlow与Keras——Python深度学习应用实战.北京:中国水利水电出版社,2021本系列基本不讲数学原理，只从代码角度去让读者们利用最简洁的Python代码实现深度学习方法

阡之尘埃·2022-08-09 10:29

深度学习应用开发-TensorFlow实践笔记（一）——Anaconda和TensorFlow开发环境搭建

该文为学习中国大学MOOC浙江大学吴明晖老师主讲的《深度学习应用开发-TensorFlow实践》课程笔记第二讲。

1212没有3·2022-08-06 07:03

深度学习应用开发-TensorFlow实践 mooc 笔记

深度学习应用开发-TensorFlow实践mooc笔记第四课tensorflow的基础概念,运算和可视化初步tensorflow2.x:基础概念:1.tensor张量2.flow3.tensorflow5

De_arning·2022-08-06 07:50

Python吴恩达深度学习作业24 -- 语音识别关键字

关键字语音识别在本周的视频中，你学习了如何将深度学习应用于语音识别。在此作业中，你将构建语音数据集并实现用于关键词检测（有时也称为唤醒词或触发词检测）的算法。

Puzzle harvester·2022-08-04 18:09

AVH部署实践 (一) | 在Arm虚拟硬件上部署飞桨模型

针对深度学习算法在工业化落地过程中的应用与挑战，百度飞桨与Arm合作，针对ArmCortex-M处理器的深度学习应用场景，完成了飞桨模型在Cortex-M硬件上的适配。

飞桨PaddlePaddle·2022-08-02 12:52

【PyTorchVideo教程01】快速实现视频动作识别

1PyTorchVideo介绍1.1参考资料：1.2介绍3GPU平台4安装pytorchvideo5demo演示1PyTorchVideo介绍PyTorchVideo是Facebook2021年4月份发布，主要针对视频深度学习应用

CV-杨帆·2022-07-31 07:13

深度学习模型部署 C++学习经历

文章目录前言ONNXC++TensorRT使用trtexec.exe量化校准参考前言在部署大规模深度学习应用的时候，要想满足应用需求或者压榨模型的性能，C++可能是比python更好的选择方案。

RyanC3·2022-07-25 09:43

AI 框架部署方案之模型转换

这是因为随着深度学习应用和

Tom Hardy·2022-07-25 07:20

NVIDIA TensorRT介绍

NVIDIATensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。

redfivehit·2022-07-21 07:30

NVIDIA-TensorRT部署（一）

TensorRT是一个高性能的深度学习推理(Inference)优化器，可以为深度学习应用提供低延迟、高吞吐率的部署推理。TensorRT可用于超大规模数据中心、嵌入式平台或自动驾驶平台进行推理加速。

郑烯烃快去学习·2022-07-21 07:02

PyTorch的简单实现

原文链接1.必要的PyTorch背景PyTorch是一个建立在Torch库之上的Python包，旨在加速深度学习应用。

代码的路·2022-07-20 14:51

Two-Stream Convolutional Networks for action Recognition in Video 视频理解领域的开山之作

Two-StreamConvolutionalNetworksforactionRecognitioninVideo视频理解领域的开山之作作者提出视频理解是一个非常有前景的工作,并且指出输入至网络的一定是视频,而不是网上的一张一张的图片,其实双流网络并不是第一篇将深度学习应用到视频分析中的

肖屁屁·2022-07-17 07:50

Two-Stream Convolutional Networks for Action Recognition in Videos双流网络论文精读

双流网络论文精读论文：Two-StreamConvolutionalNetworksforActionRecognitioninVideos链接：https://arxiv.org/abs/1406.2199本文是深度学习应用在视频分类领域的开山之作

Encounter84·2022-07-17 07:02

windows环境下安装TensorRT 5.0教程（win10）

NVIDIATensorRT是一种高性能神经网络推理(Inference)引擎，用于在生产环境中部署深度学习应用程序，应用有图像分类、分割和目标检测等，可提供最大的推理吞吐量和效率。

路和径·2022-07-14 21:02

深度学习精炼笔记：卷积神经网络基础

1.ComputerVision机器视觉（ComputerVision）是深度学习应用的主要方向之一。一般的CV问题包括以下三类：ImageClass

人工智能与算法学习·2022-07-13 07:37

超简单教你用Python克隆声音(以卷福为例)

语音克隆是这两年比较火的深度学习应用，它允许从几秒钟的音频中学习对象的说话方式和音调，并使用它来生成新的语音。

Python实用宝典·2022-06-27 11:59

斯坦福大学CS224N-深度学习与自然语言处理：课程1-笔记

课程学习目标：将深度学习应用于自然语言处理的基础并有效的方法；基础知识NLP中的关键方法：词向量、前向传播神经网络、递归神经网络、注意力机制、编码器-解码器模型、transformers等深入理解人类语言的复杂以及如何通过计算机处理理

Alex_996·2022-06-17 07:35

python图片自动上色_自己实现黑白图片自动上色AI（一）

那么我们接下来就是真正从零来写一个深度学习应用，去实现这么一个A

weixin_39918084·2022-06-16 07:04

openvino onnx--＞ir

使用OpenCV和OpenVINO轻松创建深度学习应用_我爱计算机视觉-CSDN博客下载网址：DownloadIntel®DistributionofOpenVINO™Toolkit版本选择：LINUXoffline2021.04

长方形混凝土瞬间移动师·2022-06-12 09:45

人工智能阿发狗技术及应用专业学什么

武汉团队将人工智能深度学习应用于游戏创作在业界率先将人工智能应用于游戏制作。”5月31日，金山武汉总部游戏策划负责人刘亮介绍。刘亮工作照。

阳阳2013哈哈·2022-06-06 07:42

人工智能为什么要做全栈工程师

武汉团队将人工智能深度学习应用于游戏创作大武汉客户端5月31日讯游戏中，你能想象你的对手是人工智能吗？金山武汉团队深度参与的一款生存手游，在业界率先将人工智能应用于游戏制作。

阳阳2013哈哈·2022-06-06 07:42

TensorFlow深度学习应用开发实战（深度学习简介和开发环境搭建）

一、深度学习的发展及其应用1.1深度学习的发展历程1956年，JohnMcCarthy（约翰·麦卡锡）等人在美国达特茅斯学院（DartmounthCollege）开会探讨如何使用机器模拟人的智能时，提出了“人工智能”这一概念。这标志着人工智能学科的诞生，这一年也称为人工智能元年。作为人工智能最重要的一个分支，深度学习近年来发展迅速，在国内外都引起了广泛的关注。1.2深度学习的起源阶段1943年，心

Rain:)·2022-05-26 07:54

深度学习中的Python - NumPy基础

与机器学习和深度学习应用工作涉及复杂的数字操作与大量的数据集。与纯Python实现相比，NumPy使得实现这些操作相对简单和有效。

Warmer_Sweeter·2022-05-25 07:21

【DeepFace】人脸识别模型之DeepFace框架

论文名称DeepFace:ClosingtheGaptoHuman-LevelPerformanceinFaceVerification作者参考书摘[1]第一篇深度学习应用于人脸识别的[2]传统的人脸识别流程是

Easy.miclover·2022-05-25 02:16

《大数据智能》阅读笔记

深度学习应用分类垃圾邮件过滤图像分类结构分类句法分析情感分析机器翻译分类语言模型也是一个特殊的回归任务知识图谱构建大规模知识库互联网链接数据互联网网页文本数据多数据源的知识融合实体融合关系融合实例融合应用

SinclairWang·2022-05-18 07:19

MOOC网深度学习应用开发1——Tensorflow基础、多元线性回归:波士顿房价预测问题Tensorflow实战、MNIST手写数字识别：分类应用入门、泰坦尼克生存预测

Tensorflow基础tensor基础当数据类型不同时，程序做相加等运算会报错，可以通过隐式转换的方式避免此类报错。单变量线性回归监督式机器学习的基本术语线性回归的Tensorflow实战：初步多元线性回归:波士顿房价预测问题Tensorflow实战importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportpandasaspdfromsklearn.uti

123梦野·2022-05-15 13:33

用树莓派4b构建深度学习应用（八）Openvino篇

前言虽然这一代的树莓派增加了内存，但主频的限制使得直接用纯主板推理，速度还是不够实时，这一篇我们介绍一下在树莓派上部署OpenVINO神经棒，进一步提升AI的推理速度。Intel的了第二代神经计算棒(NeuralComputeStick2/NCS2)，身材依然只有U盘大小，尺寸只有72.5×27×14毫米，内置了最新的IntelMovidiusMyriadXVPU视觉处理器，集成16个SHAVE计

bluishfish·2022-05-12 07:18

树莓派4B搭建Openvino环境

大佬文章的链接：用树莓派4b构建深度学习应用（八）Openvino篇1.安装Openvino工具套件前提要求：树莓派4B，安装官方推荐的32位系统。

华韵韶光·2022-05-12 07:58

python实现神经网络控制系统设计_利用Python实现卷积神经网络的可视化

摘要：本文简单说明了CNN模型可视化的重要性，以及介绍了一些可视化CNN网络模型的方法，希望对读者有所帮助，使其能够在后续深度学习应用中构建更好的模型。

weixin_39797693·2022-05-08 07:33

深度学习ANN识别手写数字数据集的FPGA实现（入门向）

但突然发现自己现在最需要的还是先在FPGA上实现一个深度学习应用，于是还是先把目标放在了ANN上，也

Rabbitdeng1009·2022-05-08 07:55

Keras深度学习应用1——基于卷积神经网络(CNN)的人脸识别（下）

基于CNN的人脸识别（下）代码下载三、人脸识别数据集3.1数据集划分3.2数据增强四、搭建CNN网络模型4.1搭建CNN模型4.2模型训练4.3加载需要识别的人脸Keras深度学习应用1——基于卷积神经网络

五颗粒粒·2022-05-08 07:24

MNIST手写数字识别进阶：多层神经网络与应用

慕课：《深度学习应用开发-TensorFlow实践》章节：第八讲MNIST手写数字识别进阶：多层神经网络与应用TensorFlow版本为2.3本章中有许多地方和之前一样，不知道的可以去看：MNIST手写数字识别

T&King·2022-05-06 07:17

深度学习与工业互联网安全

本文从产业宏观、安全技术、深度学习系统等角度全面分析了发展需求，从设备层、控制层、网络层、应用层、数据层的角度剖析了深度学习应用于工业互联网安全的发展现状；阐述了工业

人工智能学家·2022-05-03 07:50

OpenCV入门及应用案例：手把手教你做DNN图像分类

导读：本文将介绍OpenCV的源码结构、OpenCV深度学习应用的典型流程，以及深度学习和OpenCVDNN（DeepNeuralNetworks，深度神经网络）模块的背景知识，让读者可以快速认识OpenCV

SophiaCV·2022-05-02 07:04

深度学习应用1——手势识别测试

#_*_coding:UTF-8_*_importcv2importnumpyasnpimportmathcap=cv2.VideoCapture(0)while(cap.isOpened()):ret,frame=cap.read()#读取摄像头每帧图片frame=cv2.flip(frame,1)kernel=np.ones((2,2),np.uint8)roi=frame[100:300,1

123梦野·2022-04-28 17:18

深度学习算法/模型——深度学习基础（持续更新）

前馈神经网络全连接神经网络（FCNN）应用到机器学习参数学习反向传播算法1.2卷积神经网络基础概念卷积神经网络CNN典型结构1.3循环神经网络1.4小结/本质理解神经元和网络本质神经网络结构2.深度学习模型（架构）3.深度学习应用

Robin_Pi·2022-04-23 07:03

R-CNN，Fast R-CNN，Faster R-CNN原理及执行与训练的实例+实现自己的目标检测(转)

https://blog.csdn.net/m0_37407756/article/details/80810364一、原理篇R-CNN的原理全称是Region-CNN，它可以说是第一个成功地将深度学习应用到目标检测上的算法

monk1992·2022-04-18 07:19

使用PyTorch实现对花朵的分类

自2016年10月以来，它已经开源并由Facebook维护，并被开发人员用于研究其原型，以部署最先进的深度学习应用程序。

小白学视觉·2022-04-17 07:52

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