深度学习技术

最新推荐文章于 2025-09-15 09:49:29 发布
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本文探讨了预处理技术在卷积神经网络(CNN)中的应用，特别是介绍了减均值、Z-Score标准化、白化、局部响应归一化(LRN)等技术的作用与效果。文中提到LRN虽能带来局部的竞争效应，但因其效果有限，近年来已被Dropout和Batch Normalization等其他技术所替代。
深度学习相关的常用技术和模型：基础模型、框架、数据增强技术、优化算法、模型蒸馏技术、激活函数等
AI天才研究院
08-31 2139
深度学习(Deep Learning)是近几年极具革命性的机器学习技术,它主要解决的是计算机视觉、自然语言处理等领域难以解决的问题。深度学习在多层感知机（Multilayer Perceptron, MLP）、卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, CNN）、循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）等基础模型上构建而成，并通过迭代学习达到高效的识别和分类效果。
基于深度学习技术的乳腺医学诊断方法研究
08-10
随着科技的进步和医疗技术的飞速发展，深度学习技术已经广泛应用于医学领域，尤其是对于疾病的早期发现和诊断。在乳腺癌的诊断方面，深度学习技术显示出了显著的优势。本文档主要探讨了基于深度学习技术在乳腺医学...
深度学习方面的关键技术介绍
05-07
华为云深度学习方面的关键技术介绍，包括训练、推理部署，模型压缩等算法
深度学习技术介绍
01-26
主要的深度学习关键技术介绍，包括深度学习的一般训练过程，词向量，RNN，CNN等。
深度学习（Deep Learning）全面详解：从原理到应用
最新发布
2403_89241132的博客
09-15 1万+
深度学习通过 “层级化特征学习” 和 “端到端优化”，彻底改变了人工智能的发展轨迹，从图像识别、语音助手到自动驾驶、大语言模型，深度学习已渗透到生产生活的方方面面，成为推动 “智能化革命” 的核心技术。然而，深度学习并非 “万能钥匙”，仍面临数据依赖、可解释性差、鲁棒性不足等挑战。
基于深度学习的图像匹配技术一览
3D视觉工坊
01-06 7141
点击上方“3D视觉工坊”，选择“星标”干货第一时间送达来源丨https://mp.weixin.qq.com/s/8ilO_X_uEfMMQDNwzLSaUQ编辑丨极市平台图像匹配应用：...
深度学习技术汇总
xiaotiig的博客
10-12 2274
1 背景 2 基础知识汇总 (23条消息) 深度学习基础知识（人工智能）_Java_rich的博客-优快云博客 https://blog.youkuaiyun.com/Java_rich/article/details/120701484?utm_medium=distribute.pc_relevant_t0.593797&depth_1-utm_source=distribute.pc_relevant_t0.593797 3 深度学习框架 4 数据集 5 数据预处理 6 模型构建 6.1 常见模型结构
深度学习技术及其应用.pdf
08-18
深度学习技术的核心在于通过构建深层的神经网络，使计算机在理解数据、处理信息方面更接近人类大脑的方式。 深度学习技术的发展经历了几个阶段，早期的浅层学习（shallow learning）只能使用少量的训练样本，限制了...
深度学习技术和平台发展综述.pdf
08-18
深度学习是人工智能领域中的关键技术，它通过模仿人脑神经网络的结构和功能，构建多层非线性模型，...未来，深度学习框架和平台的竞争将进一步加剧，而对高效、易用、可扩展性的追求将成为深度学习技术持续演进的方向。
基于数字孪生与深度学习技术的制造加工设备智能化方法研究.pdf
08-18
"基于数字孪生与深度学习技术的制造加工设备智能化方法研究" 本文研究了基于数字孪生和深度学习技术的制造加工设备智能化方法。该方法首先在信息层建立数字孪生体，以反映制造加工设备的真实状态。然后，基于历史...
基于深度学习技术的简单车牌识别demo源码
03-06
【资源介绍】 1、该资源包括项目的全部源码，下载可以直接使用！ 2、本项目适合作为计算机、数学、电子信息等专业的课程设计、期末大作业和毕设项目，也可以作为小白实战...基于深度学习技术的简单车牌识别demo源码.zip
最新分布式深度学习技术
06-09
人工智能的需求在过去十年中显著增长，很大程度是深度学习的进步。这种增长是由深度(机器)学习技术的进步和利用硬件加速的能力推动的。然而，为了提高预测的质量和使机器学习解决方案在更复杂的应用中可行，需要大量的训练数据。
深度学习技术总结
weixin_41038905的博客
09-09 705
深度学习在图像领域的各层面都取得了骄人的成绩，包括分割、识别等高级任务，以及去噪、二值化、超分辨率等低级任务。在语音以及自然语言处理等方面也在快速发展。总结一下深度学习技术关键要点。 数据收集与扩充 数据是深度学习成功的重要因素，并且随着各种深度学习框架的普及，数据越来越成为最重要的门槛。数据一般有2种来源，其一是来自于业务场景的真实数据（包括人工标注的数据），其二是模拟真实场景仿造的数据。真...
常见的深度学习技术
qq_16032927的博客
03-10 3461
本文简要介绍常见的深度学习技术
深度学习的相关技术
LittleDragorse的博客
05-12 991
深度学习的相关技术 一、归一化（Normalization） 功能：减缓乃至解决内部协变量偏移（internal covariate shift），加快梯度下降的求解速度，使得可以使用更大的学习率更稳定地进行梯度传播，甚至增加网络的泛化能力 线性归一化 yi=(xi−xmin)/(xmax−xmin)y_i=(x_i-x_{min})/(x_{max}-x_{min})yi​=(xi​−xmin​)/(xmax​−xmin​) 零均值归一化 yi=xi−μσy_i = \frac{x_i-\mu}{\sig
了解深度学习技术！
喜欢打酱油的老鸟
01-09 5437
https://www.toutiao.com/a6642081749134230019/   2019-01-03 09:49:28   我们今天讨论什么是深度学习，他带给我们什么样的好处，以及与人工智能的关系。 作者：詹姆斯·E·鲍威尔 马丁·福特(Martin Ford)在他的新书《智能建筑师:人工智能建造者的真相》(Architects of Intelligence: T...
深度学习：革命性的神经网络技术
AI天才研究院
12-27 673
1.背景介绍 深度学习是一种人工智能技术，它旨在模拟人类大脑中的神经网络，以解决复杂的问题。深度学习的核心概念是通过多层次的神经网络来学习数据的特征，从而实现自主学习和决策。这种技术已经应用于图像识别、自然语言处理、语音识别等领域，取得了显著的成果。 在本文中，我们将讨论深度学习的背景、核心概念、算法原理、实例代码、未来趋势和挑战。 2.核心概念与联系 深度学习的核心概念包括： 1.神经...
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