近年来，深度学习已从研究实验室转移到主流商业应用的核心。它为从 Netflix 上的个性化推荐到自动驾驶汽车等一切事物提供动力。但是，仅仅因为它很流行并不意味着它总是适合您的项目的正确选择。决定何时使用深度学习以及何时考虑其他选项对于实现效率和成功至关重要。本指南将帮助您确定深度学习是否适合您的下一个项目。W 选择深度学习用于您的项目取决于以下许多因素：1. 数据的性质 ... 阅读更多

PointNet 通过直接使用原始数据进行分析点云，无需体素化或其他预处理步骤。斯坦福大学的一位研究人员在 2016 年提出了这种新颖的架构，用于对图像的 3D 表示进行分类和分割。关键属性在点云内，PointNet 考虑了点集的几个关键属性。点云由非结构化点集组成，并且单个点云内可能存在多个排列。如果我们有 N 个点，则有 N！有几种方法可以对它们进行排序。使用置换不变性，PointNet 确保分析独立于不同的排列。因此，... 阅读更多

John Hopfield 在 1982 年提出了 Hopfield 神经网络。1982 年，John Hopfield 开发了现在被称为 Hopfield 神经网络的东西。它是一个模拟大脑活动的合成网络。这种循环神经网络可以模拟联想记忆和模式识别问题。Hopfield 神经网络有助于找到各种问题的解决方案。图像和语音识别、优化和组合优化只是受益于其使用的众多应用中的一部分。Hopfield 神经网络的架构Hopfield 神经网络主要由一层相互连接的神经元组成。最终链接的 ... 阅读更多

DPCCNN 或“深度参数连续卷积神经网络”是一种神经网络，除其他用途外，还用于对图像进行分类、查找图像中的物体以及将图像划分为部分。DPCCNN 是卷积神经网络 (CNN) 的升级版本，它使用连续函数而不是离散卷积滤波器。参数连续卷积在 DPCCNN 中，卷积是使用称为参数连续卷积 (PCC) 的函数完成的，该函数是一个连续函数。PCC 被认为是一个函数，它将图像和一些值作为输入，返回一个连续函数作为输出，并获得一个卷积结果。架构 DPCCNN ... 阅读更多

人工智能 (AI) 在面部识别中的应用彻底改变了计算机视觉领域。这项进步使机器能够根据其独特的面部特征来验证和区分个人。这项最先进的技术采用机器学习和深度学习组件的算法，帮助提取面部模式并将其与熟悉面部的数据库进行比较。面部识别现已成为我们日常生活的重要组成部分，在个性化用户体验和安全系统中得到广泛应用。本文探讨了 AI 在面部识别中的应用、其对各个行业的影响以及不同的技术 ... 阅读更多

转移神经网络是一种深度学习架构，它可以很好地处理长距离依赖关系，正如 Vaswani 等人在 2017 年的论文“你所需要的只是注意力”中首次描述的那样。transformer 网络的自注意力机制使它们能够识别输入序列的相关部分。什么是循环神经网络？循环神经网络是具有记忆或反馈回路的人工神经网络。它们旨在处理和分类顺序数据，其中数据点的顺序很重要。网络的工作原理是将输入数据馈送到隐藏层，使网络能够维护信息 ... 阅读更多

一种称为循环神经网络 (RNN) 的特定类型的深度学习 (DL) 擅长连续分析输入。它们广泛应用于多个领域，例如自然语言处理 (NLP)、语言翻译等。本文将检查一些流行的 RNN 版本，并深入探讨其背后的数学原理。循环神经网络的基础循环神经网络是一种特定类型的神经网络结构，可以通过维护内部状态来处理序列中的信息。它们也被称为隐藏状态。RNN 对序列中的每个组件的工作方式相似，同时保留 ... 阅读更多

整体嵌套边缘检测 (HED) 是一种基于深度学习的图像边缘检测方法，可以使用深度学习和 Python 库 OpenCV 执行。整体嵌套边缘检测最初由 Xie 和 Tu 于 2015 年提出，此后已广泛用于计算机视觉应用。近年来，由于其能够在图像中生成准确和高质量的边缘图，因此它获得了极大的普及。在本文中，我们将讨论 HED 的基础知识、其工作原理以及如何使用 OpenCV 和深度学习以及 Canny ... 阅读更多

深度学习已成为学术界和开发人员的主要研究领域，因为行业不断拥抱人工智能的可能性。深度学习是机器学习的一个分支，它专注于人脑的结构和运作，以创建能够识别模式并预测结果的算法。在本文中，我们将探讨 5 个适合初学者的深度学习项目创意，这些创意易于实施，并能提供对深度学习领域的实用见解。谁可以从本文中受益？本文面向对... 阅读更多

在深度学习框架方面，PyTorch 和 TensorFlow 是两种流行的选择。两者都在该领域获得了显著的关注，并被研究人员、开发人员和数据科学家广泛使用。在本文中，我们将比较 PyTorch 和 TensorFlow，以帮助您了解它们的异同以及用例。PyTorch：深入探讨 PyTorch 是一个开源机器学习库，它提供了一个动态计算图和直观的界面，用于构建和训练神经网络。它提供了灵活性和自定义功能，使用户能够轻松定义和修改模型。PyTorch 对 GPU 加速的强大支持能够实现高效的训练... 阅读更多