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標簽 > 卷積神經網絡
卷積神經網絡（Convolutional Neural Networks， CNN）是一類包含卷積計算且具有深度結構的前饋神經網絡（Feedforward Neural Networks），是深度學習（deep learning）的代表算法之一。
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工業(yè)制造領域中，產品質量的保證是至關重要的任務之一。然而，人工的檢測方法不僅費時費力，而且容易受到主觀因素的影響，從而降低了檢測的準確性和一致性。近年來...
卷積神經網絡的最基本結構有卷積層跟池化層，一般情況下，池化層的作用一般情況下就是下采樣與像素遷移不變性。根據步長區(qū)分，池化可以分為重疊池化與區(qū)域池化，圖示如下：
機器學習技術已被廣泛接受，并且很適合此類分類問題?；诰矸e神經網絡的雙重特征提取方法。提出的模型使用Radon拉冬變換進行第一次特征提取，然后將此特征輸...
什么是卷積神經網絡？如何MATLAB實現(xiàn)CNN？
卷積神經網絡（CNN 或 ConvNet）是一種直接從數據中學習的深度學習網絡架構。 CNN 特別適合在圖像中尋找模式以識別對象、類和類別。它們也能很...
柔性觸覺傳感陣列+深度學習實現(xiàn)健康監(jiān)測和紋理識別
人類依靠皮膚真皮層中的感受器和與其相連的神經元網絡來實現(xiàn)觸覺感知。這些感受器能夠檢測來自外部的各種物理刺激（如觸摸、壓力、溫度變化等），并通過神經元網絡...
實例分割問題，主要障礙在于點云本身是無序、非結構化和非均勻的。廣泛使用的卷積神經網絡需要對三維點云進行體素化處理，從而產生高昂的計算和內存成本。
作者在各種數據集上評估了所提出的ELFNet，包括Scene Flow ，KITTI 2012和KITTI 2015 和Middlebury 2014 ...
2023-09-18 標簽：神經網絡深度學習Transformer 647 0
光流計算作為計算機視覺的一個長期基本任務，其重要性顯而易見。由于運動視覺處理的特殊性，光流作為后面高級視覺處理的輸入，對其準確度、實時性都有著極高的要求...
在光強傳感方面，人類的視覺機制和大腦識別有望得到應用。大量的研究表明環(huán)境因素影響人的腦電圖。特別是光照條件對腦電圖的影響較大，即光照對腦電圖的影響是存在的。
隨著人工智能(AI)技術的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實現(xiàn)或者難以實現(xiàn)的應用。本文基于此解釋了卷積神經網絡(CNN)及其對人工智能和機器學習...
前文《卷積神經網絡簡介：什么是機器學習？》中，我們比較了在微控制器中運行經典線性規(guī)劃程序與運行CNN的區(qū)別，并展示了CNN的優(yōu)勢。我們還探討了CIFAR...
利用電子編碼和衍射解碼通過隨機未知擴散體進行光信息傳輸 該混合模型通過監(jiān)督學習進行訓練，將基于卷積神經網絡(CNN)的電子編碼器與物理制備的協(xié)同優(yōu)化的透...
2023-08-30 標簽：神經網絡光電系統(tǒng)光調制器 710 0
NVIDIA Research在CVPR上贏得自動駕駛創(chuàng)新獎
新研究成果帶來實現(xiàn)安全自動駕駛系統(tǒng)所需的先進 3D Occupancy 預測。
神經網絡模型(Neural Network Model)是指一種數學模型，可以模擬和學習人腦神經元之間的信號傳遞過程，用于解決各種問題，如分類、回歸、圖...
卷積神經網絡是一種運用卷積和池化等技術處理圖像、視頻等數據的神經網絡。卷積神經網絡的工作原理類似于人類視覺系統(tǒng)，它通過層層處理和過濾，逐漸抽象出數據的特...
卷積神經網絡（Convolutional Neural Network，CNN）是一種非常重要的機器學習算法，主要應用于圖像處理領域，用于圖像分類、目標...
卷積神經網絡(Convolutional Neural Network，CNN)是一種深度學習神經網絡，主要用于圖像和視頻的識別、分類和預測，是計算...
醫(yī)學成像數據與其他我們日常圖像的最大區(qū)別之一是它們很多都是3D的，比如在處理DICOM系列數據時尤其如此。DICOM圖像由很多的2D切片組成了一個掃描或...
知識圖譜嵌入(KGE)是一種利用監(jiān)督學習來學習嵌入以及節(jié)點和邊的向量表示的模型。它們將“知識”投射到一個連續(xù)的低維空間，這些低維空間向量一般只有幾百個維...
2023-07-31 標簽：嵌入式系統(tǒng)向量機卷積神經網絡 2045 0
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