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神经网络 算法
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微美全息创新突破利用群体智能算法优化人工神经网络
砍柴网
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1年前
人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)已成为机器学习领域的核心算法之一,推动了自然语言处理、计算机视觉、无人驾驶、语音识别、医疗诊断和推荐系统等多个领域的技术进步。近年来,人工神经网络在众多领域得到了广泛应用。在应用人工神经网络之前,需要确定网络结构并对其进行训练。网络结构的选择通常
微美全息开发基于卷积神经网络的人脸识别算法
砍柴网
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1年前
随着大数据时代的到来与崛起,人们开始愈加关注隐私安全和生命安全,当人们处于公共场所时,人们希望可以获得足够的安全保障,针对人身安全和隐私安全的要求刺激了生物识别技术的发展。生物识别,具体是指通过人工建模、大数据训练等方法训练计算机,使得计算机可以获取与人类相似甚至更好的识别能力。在生物识别领域中,人脸识别由于其生理特征
微美全息开发基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统
砍柴网
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1年前
随着计算机视觉和深度学习技术的不断发展,图像三维重建算法在三维建模、机器人视觉、医学图像处理等领域得到了广泛的应用。据了解,微美全息(NASDAQ:WIMI)开发了基于深度卷积神经网络的图像三维重建算法系统,其是通过卷积神经网络提取输入图像的特征,再通过全连接层生成三维模型的参数,最终将这些参数输入到三维模型中进行重建
微美全息开发基于数据挖掘和神经网络的数据分析与监测算法系统
砍柴网
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1年前
近年来, 互联网 及其相关技术促进了计算机、网络和通信的整合,数据处理总量越来越大,各产业的信息化程度越来越高,社会的数据化趋势越来越明显。面对海量数据,决策者很难直接从中提取有价值的知识,这导致对数据分析工具的强烈需求。 数据挖掘是信息技术自然演进产生的高级数据分析工具。数据挖掘是从庞
微美全息开发基于人工神经网络的数据挖掘聚类算法系统
砍柴网
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1年前
互联网 数据量呈爆炸式增长,数据对社会生产和生活的影响越来越大,数据挖掘技术的应用也越来越广泛。数据挖掘过程是一个反复多次的人机交互过程,它包括定义问题、建立数据挖掘库、分析数据、准备数据、建立模型、评估模型等。主要的数据挖掘算法包括关联分析、序列模式挖掘、分类算法及聚类算法等。 据了解,WIMI微美全息
Hinton 最新研究:神经网络的未来是前向-前向算法
雷锋网
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2年前
作者 | 李梅、黄楠编辑 | 陈彩娴过去十年,深度学习取得了惊人的胜利,用大量参数和数据做随机梯度下降的方法已经被证明是有效的。而梯度下降使用的通常是反向传播算法,所以一直以来,大脑是否遵循反向传播、是否有其它方式获得调整连接权重所需的梯度等问题都备受关注。图灵奖得主、深度学习先驱 Geoffrey Hinton 作为
10年内猝死风险有多大?首个神经网络算法告诉你
钛媒体
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2年前
10年内猝死风险有多大?首个神经网络算法告诉你学术头条 · 刚刚微信扫码168011该技术或将彻底改变临床决策,提高突发性和致命性心律失常的存活率。10年内猝死风险有多大?首个神经网络算法告诉你00:0005:05图片来源@视觉中国当前,心源性猝死(SCD)仍然是全球死亡的主要原因,在欧洲和北美的普通人群中,每 10
奇客 CPU 算法训练深度神经网络比 GPU 快 15 倍
奇客资讯
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3年前
「星期日」Hello SundayCPU 算法训练深度神经网络比 GPU 快 15 倍 AI 的一大瓶颈是训练成本,深度神经网络(DNN)的训练通常是一系列矩阵乘法操作,这是 GPU 非常擅长的工作,但 GPU 尤其是专业级显卡要比 CPU 昂贵得多。Rice 大学的计算机科学家和英特尔的研究人员从 20
模仿大脑的算法来了,可帮助人工神经网络节省内存和能量
钛媒体
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4年前
模仿大脑的算法来了,可帮助人工神经网络节省内存和能量学术头条 · 刚刚微信扫码1该算法可根据人脑模型进行学习,适应不断变化的需求,其在线学习的特性也极大节省了能量。图片来源@视觉中国文丨学术头条如今,人工智能的发展如火如荼,广泛应用到了图像、自然语言、人机对话等各个领域,对各个产业进行了变革。在移动应用中,人工智能广
联邦学习开源社区FATE年末升级:首度支持纵向联邦神经网络算法
砍柴网
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5年前
引文 : 近两年来,联邦学习发展迅速,其作为分布式的机器学习范式,能够有效解决数据孤岛问题,让参与方在不共享数据的基础上联合建模,从技术上打破数据孤岛,实现AI协作。而FATE作为联邦学习全球首个工业级开源框架,支持联邦学习架构体系,为机器学习、深度学习、迁移学习提供了高性能联邦学习机制。此外,其自身还支
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