深度学习网络

全息技术一直以来都是显示领域追求极致的目标和体现，全息技术可以记录和重建物体的整个波前，包括振幅和相位信息。然而，传统的全息重建方法依赖于先验和复杂的计算过程，限制了其广泛应用的可能性。据悉，微美全息开发了一种全新的解决方案——基于深度学习的全息重建网络，将彻底改变全息图像重建的方式。这项技术突破了传统方法的局限性，通

数字全息技术是一种基于干涉和衍射的物体波的记录和回放技术。然而，由于光学干扰容易受到环境的影响，记录过程总是受到许多因素的影响。计算机生成全息（CGH）技术是一种通过编码相干光波前的强度或相位来获得自定义光场分布的光场调制技术。对于仅相位计算全息，可以实现显示的图像，而不受孪生图像的干扰。空间光调制器（SLM）技术及超

（图片来源：网络） 近日，日本NTT的子公司NTT Research和康奈尔大学联合宣布，双方科学家在相干量子计算（CIM）的基础上，联合研发出了一种算法， 该算法将深度神经网络训练应用于可控物理系统，并在三种非常规硬件上进行了展示。 该团队在期刊Nature（自然）上发表了一篇题为《Deep

转自丨 博客园 作者丨计算机的潜意识神经网络是一门重要的机器学习技术。它是目前最为火热的研究方向——深度学习的基础。学习神经网络不仅可以让你掌握一门强大的机器学习方法，同时也可以更好地帮助你理解深度学习技术。本文以一种简单的，循序的方式讲解神经网络。适合对神经网络了解不多的同学。本文对阅读

作者 | 青暮、陈大鑫 编辑 | 丛  末SIGIR是一个展示信息检索领域中各种新技术和新成果的重要国际论坛，若非疫情影响，今年本定于中国西安市举行。7月25日-7月30日，第43届SIGIR2020在线上举行。7月27日，2018年图灵奖得主Geoffrey Hinton带来了主题为《The N

自动驾驶作为一个技术前沿阵地，业内人士一直在不断探索与突破。雷锋网(公众号：雷锋网) 获悉，近日，L4级自动驾驶解决方案提供商元戎启行的一篇关于3D物体检测的论文被CVPR 2020收录，论文题为 “HVNet: Hybrid Voxel Network for LiDAR Based 3D Objec

作为 2019 年最后一场重量级的人工智能国际学术顶会，NeurIPS 2019 所反映出的一些人工智能研究趋势，例如神经网络可解释性、深度学习新方法、神经科学等等，想必对于大家在新的一年开展研究工作，具有一定的借鉴和参考价值。NeurIPS 2019 共举办 51 场研讨会，接收了 1,428 篇论文，以及有超过 1

腾讯优图实验室联合广东省肺癌研究所吴一龙教授/钟文昭教授团队，与清华大学以及国内多家中心呼吸科/放射科团队等共同开发了基于卷积神经网络算法的肺结节诊断模型，近日，该初步研究成果已被全球癌症领域知名医学期刊《肿瘤学家》（《The Oncologist》）收录并全文发表。 随着低剂量螺旋CT（LDCT）的普及，检出

雷锋网 AI 科技评论按，近日，复旦大学计算机科学学院副教授邱锡鹏发布了一本《神经网络与深度学习》教材，这份学习资源一经发布就广受好评。目前，该资源在 github 上已经斩获 5000+ star。 2015 年，复旦大学计算机学院开设了《神经网络与深度学习》课程。由于当时还没有关于深度学习的系统介绍，为了给

本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ：Understanding Neural Networks. From neuron to RNN, CNN, and Deep Learning 作者 |  vibhor nigam翻译 | gezp123、Dylan的琴         校对 |