結(jié)合計算機視覺深入理解視覺Transformer技術(shù)

一般講解transformer都會以機器翻譯任務(wù)為例子講解，機器翻譯任務(wù)是指將一種語言轉(zhuǎn)換得到另一種語言，例如英語翻譯為中文任務(wù)。

2023-02-09 標簽：計算機視覺cnnTransformer 981 0

機器視覺檢測中如何提高檢測圖像處理速度

機器視覺（Machine Vision）是人工智能領(lǐng)域中發(fā)展迅速的一個重要分支，目前正處于不斷突破、走向成熟的階段。 ? 一般認為機器視覺是通過光學(xué)裝置...

2022-10-18 標簽：asic圖像處理機器視覺 2079 0

基于不同數(shù)據(jù)模態(tài)的人類動作識別綜述

RGB 模態(tài)指的是由 RGB 相機捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對象（物體）像素點移動到下一幀的移動量，由于通常是由 RGB 模態(tài)數(shù)據(jù)所進一...

2022-10-13 標簽：RGB圖像識別機器學(xué)習(xí) 1479 0

CNN與RNN對比 CNN+RNN組合方式

相同點： 傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的擴展。 前向計算產(chǎn)生結(jié)果，反向計算模型更新。 每層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)橫向可以多個神經(jīng)元共存,縱向可以有多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)連接。

2020-02-08 標簽：cnnrnn 7623 0

MelNet 捕捉“高層結(jié)構(gòu)”更勝一籌

在一篇隨附的論文（https://arxiv.org/pdf/1906.01083.pdf）中，F(xiàn)acebook 的研究人員指出，雖然 WaveNet ...

2019-07-18 標簽：Facebook機器學(xué)習(xí)rnn 3518 0

一種可以減少RNN訓(xùn)練時內(nèi)存需求的新方法

我們認為這是由于無遺忘可逆模型（no-forgetting reversible models）的基本限制導(dǎo)致的：如果任何隱藏狀態(tài)都不能被遺忘，那么任何...

2018-10-30 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5039 0

淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的概念、變體及應(yīng)用

AI對話的未來已經(jīng)取得了第一個重大突破，這一切都要感謝語言建模的發(fā)電廠，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2018-10-04 標簽：循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 5227 0

講解CNN+RNN的各種組合方式，以及CNN和RNN的對比

運用遷移學(xué)習(xí)，CNN特征，語句特征應(yīng)用已有模型2. 最終的輸出模型是LSTM，訓(xùn)練過程的參數(shù)設(shè)定：梯度上限(gradient clipping), 學(xué)習(xí)...

2018-09-13 標簽：CNN遷移學(xué)習(xí)RNN 5.3萬 0

人工智能之機器學(xué)習(xí)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN算法解析

循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）現(xiàn)已成為國際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家研究的重要對象之一。它是一種節(jié)點定向連接成環(huán)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最初由Jordan，Pineda．Willi...

2018-09-05 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 3694 0

淺析循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的運行原理及實現(xiàn)示例

當(dāng)輸入數(shù)據(jù)具有依賴性且是序列模式時，CNN 的結(jié)果一般都不太好。CNN的前一個輸入和下一個輸入之間沒有任何關(guān)聯(lián)，所以所有的輸出都是獨立的。

2018-08-23 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)RNN 4991 0

上海交大提出切片循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其速度是標準RNN的136倍

每個數(shù)據(jù)集的結(jié)果如表2所示。我們選擇不同的n和k值，得到不同的SRNN。例如，SRNN（16,1）表示n = 16且k = 1，當(dāng)T為512時，可以得到...

2018-08-17 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)RNN 4696 0