該文檔為基于雙目視覺綠色作物視頻流的深度圖FPGA實(shí)現(xiàn)講解文檔，是一份很不錯的參考資料，具有較高參考價值，感興趣的可以下載看看………………
標(biāo)簽： fpga
上傳時間： 2022-04-15
上傳用戶：
MATLAB深度學(xué)習(xí)簡介深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個類型，該類型的模型直接從圖像、文本或聲音中學(xué) 習(xí)執(zhí)行分類任務(wù)。通常使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)。“深度”一詞是指網(wǎng)絡(luò) 中的層數(shù) — 層數(shù)越多，網(wǎng)絡(luò)越深。傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只包含 2 層或 3 層， 而深度網(wǎng)絡(luò)可能有幾百層。下面只是深度學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的幾個例子:? 無人駕駛汽車在接近人行橫道線時減速。? ATM 拒收假鈔。? 智能手機(jī)應(yīng)用程序即時翻譯國外路標(biāo)。深度學(xué)習(xí)特別適合鑒別應(yīng)用場景，比如人臉辨識、 文本翻譯、語音識別以及高級駕駛輔助系統(tǒng)(包括 車道分類和交通標(biāo)志識別)。簡言之，精確。先進(jìn)的工具和技術(shù)極大改進(jìn)了深度學(xué)習(xí)算法，達(dá)到了 很高的水平，在圖像分類上能夠超越人類，能打敗世界最優(yōu)秀的圍棋 選手，還能實(shí)現(xiàn)語音控制助理功能，如 Amazon Echo? 和 Google Home，可用來查找和下載您喜歡的新歌。如果您剛接觸深度學(xué)習(xí)，快速而輕松的入門方法是使用現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)， 比如 AlexNet，用一百多萬張圖像訓(xùn)練好的 CNN。AlexNet 最常用于 圖像分類。它可將圖像劃分為 1000 個不同的類別，包括鍵盤、鼠標(biāo)、 鉛筆和其他辦公設(shè)備，以及各個品種的狗、貓、馬和其他動物。
標(biāo)簽： Matlab
上傳時間： 2022-06-10
上傳用戶：
【資源描述】:雙目深度圖獲取，感覺挺好的
標(biāo)簽： matlab
上傳時間： 2022-06-16
上傳用戶：wangshoupeng199
兩本C語言資料，作為硬件開發(fā)工程師，非常好的工具書。C和指針、C語言深度剖析
標(biāo)簽： C語言
上傳時間： 2022-06-17
上傳用戶：
從感知機(jī)到深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)帶你入坑深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)工程師Adi Chris最近學(xué)習(xí)完吳恩達(dá)在Coursera上的最新課程后，決定寫篇博客來記錄下自己對這一領(lǐng)域的理解。他建議通過這種方式可以有效地深入理解一個學(xué)習(xí)主題。除此之外，也希望這篇博客可以幫助到那些有意入坑的朋友。言歸正傳。在我正式介紹深度學(xué)習(xí)是什么東西之前，我想先引入一個簡單的例子，借以幫助我們理解為什么需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。同時，本文附有使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型求解異或（XOR）問題的代碼，發(fā)布在GitHub上。異或問題何為異或問題？對于給定的兩個上進(jìn)制輸入，我們通過異或邏輯門得到一個預(yù)測輸出，這 過程 為異或問題。注意，輸入不相等時輸出為1，否則為0。1展示了異或函數(shù)的所有可能的輸出結(jié)束：
標(biāo)簽： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2022-06-19
上傳用戶：canderile
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是機(jī)器學(xué)習(xí)的重要分支，是智能計算的一個主流研究方向，長期受到眾多科學(xué)家的關(guān)注和研究，它植根于很多學(xué)科，結(jié)合了數(shù)學(xué)、統(tǒng)計學(xué)、物理學(xué)、計算機(jī)科學(xué)和工程學(xué).已經(jīng)發(fā)現(xiàn)，它能夠解決一些傳統(tǒng)意義上很難解決的問題，也為一些問題的解決提供了全新的想法.在傳統(tǒng)的研究成果中，有很多表達(dá)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計模型，但大都是比較簡單或淺層的模型，在復(fù)雜數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)上通常不能獲得好的學(xué)習(xí)效果.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用的則是一種深度、復(fù)雜的結(jié)構(gòu)，具有更加強(qiáng)大的學(xué)習(xí)能力，目前深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)在圖像識別、語音識別等應(yīng)用上取得了顯著的成功.這使得這項技術(shù)受到了學(xué)術(shù)界和工業(yè)界的廣泛重視，正在為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域帶來一個全新的研究浪潮.
標(biāo)簽： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
上傳時間： 2022-06-19
上傳用戶：shjgzh
上面是一段實(shí)時目標(biāo)識別的演示， 計算機(jī)在視頻流上標(biāo)注出物體的類別， 包括人、汽車、自行車、狗、背包、領(lǐng)帶、椅子等。今天的計算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)可以在圖片、視頻中識別出大量類別的物體， 甚至可以初步理解圖片或者視頻中的內(nèi)容， 在這方面，人工智能已經(jīng)達(dá)到了3 歲兒童的智力水平。這是一個很了不起的成就， 畢竟人工智能用了幾十年的時間， 就走完了人類幾十萬年的進(jìn)化之路，并且還在加速發(fā)展。道路總是曲折的， 也是有跡可循的。在嘗試了其它方法之后， 計算機(jī)視覺在仿生學(xué)里找到了正確的道路（至少目前看是正確的） 。通過研究人類的視覺原理，計算機(jī)利用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（ Deep Neural Network，NN）實(shí)現(xiàn)了對圖片的識別，包括文字識別、物體分類、圖像理解等。在這個過程中，神經(jīng)元和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，以及處理器（尤其是GPU）強(qiáng)大的算力，給人工智能技術(shù)的發(fā)展提供了很大的支持。本文是一篇學(xué)習(xí)筆記， 以深度優(yōu)先的思路， 記錄了對深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）的簡單梳理，主要針對計算機(jī)視覺應(yīng)用領(lǐng)域。
標(biāo)簽： 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 目標(biāo)檢測
上傳時間： 2022-06-22
上傳用戶：
學(xué)python必備，數(shù)學(xué)得搞好 ，嘿嘿嘿本書的目的在于提供理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所需的數(shù)學(xué)基礎(chǔ)知識。為了便于 讀者直觀地理解，書中使用大量圖片，并通過具體示例來介紹。因 此，本書將數(shù)學(xué)的嚴(yán)謹(jǐn)性放在第二位。 深度學(xué)習(xí)的世界是豐富多彩的，本書主要考慮階層型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷 積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中的應(yīng)用。 本書將 Sigmoid 函數(shù)作為激活函數(shù)，除此之外也可以考慮其他函 數(shù)。 本書以最小二乘法作為數(shù)學(xué)上的最優(yōu)化的基礎(chǔ)，除此之外也可以考 慮其他方法。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可分為有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)兩類。本書主要講解有監(jiān) 督學(xué)習(xí)。 人工智能相關(guān)的文獻(xiàn)之所以難讀，其中一個原因就是各文獻(xiàn)所用的 符號不統(tǒng)一。本書采用的是相關(guān)文獻(xiàn)中常用的符號。 本書使用 Excel 進(jìn)行理論驗證。Excel 是一個非常優(yōu)秀的工具，能 夠在工作表上可視化地展現(xiàn)邏輯，有助于我們理解。因此，相應(yīng)的 項目需要以 Excel 的基礎(chǔ)知識為前提。
標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí) python
上傳時間： 2022-06-22
上傳用戶：kingwide
從路由器底層深度透析路由技術(shù)原理當(dāng)IP子網(wǎng)中的一臺主機(jī)發(fā)送IP分組給同一IP子網(wǎng)的另一臺主機(jī)時，它將直接把IP分組送到網(wǎng)絡(luò)上，對方就能收到。而要送給不同IP于網(wǎng)上的主機(jī)時，它要選擇一個能到達(dá)目的子網(wǎng)上的路由器，把IP分組送給該路由器，由路由器負(fù)責(zé)把IP分組送到目的地。如果沒有找到這樣的路由器，主機(jī)就把IP分組送給一個稱為“缺省網(wǎng)關(guān)（default gateway）”的路由器上。“缺省網(wǎng)關(guān)”是每臺主機(jī)上的一個配置參數(shù)，它是接在同一個網(wǎng)絡(luò)上的某個路由器端口的IP地址。路由器轉(zhuǎn)發(fā)IP分組時，只根據(jù)IP分組目的IP地址的網(wǎng)絡(luò)號部分，選擇合適的端口，把IP分組送出去。同主機(jī)一樣，路由器也要判定端口所接的是否是目的子網(wǎng)，如果是，就直接把分組通過端口送到網(wǎng)絡(luò)上，否則，也要選擇下一個路由器來傳送分組。路由器也有它的缺省網(wǎng)關(guān)，用來傳送不知道往哪兒送的IP分組。
標(biāo)簽： 路由器
上傳時間： 2022-06-27
上傳用戶：
亞馬遜科學(xué)家寫的動手學(xué)深度學(xué)習(xí)，非常實(shí)用
標(biāo)簽： 深度學(xué)習(xí)
上傳時間： 2022-06-29
上傳用戶：
蟲蟲下載站版權(quán)所有 京ICP備2021023401號-1
