AI入门：卷积神经网络 / 开普饭

摘要 : 训练速度更快.识别精准度更高的图像识别技术一直是智能技术的研究热点及前沿.针对物流分拣仓库环境复杂.照明度不高以及快递外包装区别不明显的特点,对基于深度学习的分拣图像快速识别进行了研 ...

AlexNet在ILSVRC-2012的比赛中获得top5错误率15.3%的突破(第二名为26.2%),其原理来源于2012年Alex的论文<ImageNet Classification wi ...

您想知道的人工智能干货,第一时间送达无限宽神经网络与内核机的等价性,揭开了深度学习黑匣子的一角. 编译 | 杏花编辑 | 青暮在机器学习领域, ...

AI芯片之卷积神经网络原理作者:人人都是极客2020-03-25 09:48 卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)是一种前馈神经网络,它的人工神经元可以响 ...

我们身处于一个数据.信息量爆炸性增长的时代,一个由人工智能(AI) 引领的.更加智能的时代. 但是,持续增加的数据量在为 AI 提供源源不断的"动力"的同时,也对用于 AI 的电 ...

刚在学习深度学习的时候,对卷积神经网络还比较模糊,后来发现一位黄海广老师的卷积神经网络课件,带很多动画,把卷积神经网络讲得很清楚.值得推荐. 文末提供原版的ppt的下载方式,ppt效果见下图: 下载方 ...

上一期对平面图绘制的分析中,二七提到了平面图绘制的常用工具,其中,二七偏心讲了AI很多很多的好话.果然!后来二七收到很多小伙伴的留言,都说想学学AI,毕竟多一门技能,以后绘图就多一个选择,不用再死死抱 ...

转载于 :OpenCV学堂图像特征传统的图像特征提取(特征工程)主要是基于各种先验模型,通过提取图像关键点.生成描述子特征数据.进行数据匹配或者机器学习方法对特征数据二分类/多分类实现图像的对象检 ...

在信号处理中,有时需要测量信号某些特征(例如峰)之间的水平距离. 一个很好的例子就是解释心电图(ECG),这在很大程度上取决于测量距离. 我们将考虑下图中只有两个峰的平滑信号的一个样例. 解决这个问题 ...

在深度学习的知识宝库中,除了前面文章中介绍的RNN,还有一个重要的分支:卷积神经网络(CNN),其广泛应用于视觉,视频等二维或者多维的图像领域.卷积网络具有深度,可并行等多种特性,这种技术是否可以应用 ...

转载于 :极市平台作为深度学习的代表算法之一,卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)在计算机视觉等领域上取得了当前最好的效果. 1998 年,Yann L ...

编者按: 深度学习算法已被证明是图像与视频处理的强大工具,广泛应用于国防安全之中.在海洋环境中,光电传感器数据与人类智能技术的融合对于应对安全问题具有重要作用.例如,态势感知可以通过一个自动系统来增强 ...

AI入门：卷积神经网络