开源 TensorSpace.js:基于浏览器的神经网络 3D 可视化框架
TensorSpace.js 提供了开源的,基于浏览器的神经网络数据可视化框架,通过支持使用 TensorFlow.js 、 Keras 或 TensorFlow 创建的预先训练好的模型来完善日益增长的机器学
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簡介:這是一篇17年的CVPR,作者提出使用現有的人臉識別深度神經網路Resnet101來得到一個具有魯棒性的人臉模型。 原文連結:https://www.researchgate.net/publicat
卷積神經網路的發展主要是為了解決人類視覺問題,不過現在其它方向也都會使用。發展歷程主要從Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等。 傳統神經網路
為了應對這些風險,賽門鐵克推出了工業控制系統保護(ICSP)Neural,這是業界首個整合神經網路的USB掃描站,可幫助企業通過防止網路攻擊對運營技術造成的破壞性物理後果來保護關鍵基礎設施。 ICSP Neural
HomePod、Google Home或Echo的使用者往往會告訴你,讓智慧音箱理解你的意思,更不用說搞清楚交談的話題是一件相當困難的事情。但亞馬遜的研究者正讓語音助手能夠反應更敏捷,並且還能聯絡上下文。這很大程度上
摘要: 關於卷積神經網路最重要的概念都在這裡! 介紹 這篇文章旨在以全面和簡潔的方式介紹卷積神經網路(CNN),目標是建立對這些演算法的內部工作的直觀理解。因此,這項工作對於剛從這個主題開始的非數學
目錄 部落格: blog.shinelee.me |部落格園 | CSDN 寫在前面 在文章《特徵,特徵不變性,尺度空間與影象金字塔》中我們初步談到了影象金字塔,在這篇文章中將介紹如何在人臉檢測
現在網路上充斥著大量關於神經網路的訊息,但是,什麼是神經網路?其本質到底是什麼?你是不是對這個熟悉又陌生的詞感到困惑? 用幾分鐘閱讀完這篇文章,我不能保證你能夠成為這個領域的專家,但可以保證的是,你已經入門
本文是由南加州大學和騰訊 AI Lab 合作發表於 NeurIPS 2018 的 Spotlight 論文之一 ,這項工作研究了同時在不同環境(Env)和不同任務(Task)之間遷移的問題,目的是利
用一個例子來說明,當我們輸入手寫的 3 的圖的時候,輸出層的值可能並不是我們預期,因為權重和偏移量都是我們隨機選取的。 所以需要一個成本函式來告訴電腦使用該資料模型是否正確。
首先看一下什麼是一般的 normalization: 在機器學習中,我們需要對輸入的資料做預處理, 可以用 normalization 歸一化 ,或者 standardization 標準化, 用來
本文由**羅周楊[email protected] **原創,轉載請註明原作者和出處。 原文連結:luozhouyang.github.io/deepseg
他曾是一名創業者,兩度創業,成敗對開。33歲入夥 真格基金 ,從投資經理到 合夥人 ,僅用4年。 他把創業比作開車,投資比作坐車。坐車沒有掌舵來得驚心動魄,但往往比開車看得更多、更遠。 他將自己當一件產品打磨
未來一週,AI 頂會 NeurIPS 2018 將於當地時間 12 月 2 日-8 日在加拿大蒙特利爾舉行。2016 年有 5000 人註冊參加該會議,2017 年參會人數飆升至 8000,今年則出現了 11
神經網路結構圖 經過幾次分享我們已經設計好了神經網路圖,今天有所學過的線性代數來整理我們的模型,所以一下我們有時間可以複習一下線性代數代數的知識。 相當在這個神經