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深度學(xué)習(xí)
深度學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入深度學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
一文總結(jié)：人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)概念及 Edge AI 的行業(yè)發(fā)展前景
- 文章 概述本文介紹了人工智能（AI）、 機(jī)器學(xué)習(xí)（ ML）、深度學(xué)習(xí)（DL）和邊緣人工智能（Edge AI ）的 概念、特性及應(yīng)用領(lǐng)域 ，詳細(xì)闡述了ML的各種 訓(xùn)練模式 ，包括監(jiān)督式、非監(jiān)督式、半監(jiān)督式、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí)，并介紹了它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。最后，文章總結(jié)了AI、ML和Edge AI對(duì)各行各業(yè)的影響和未來(lái) 發(fā)展前景 ，強(qiáng)調(diào)它們將不斷推動(dòng)創(chuàng)新，為全球經(jīng)濟(jì)和社會(huì)帶來(lái)更加智能、便捷的生活方式。人工智
- 關(guān)鍵字： Digikey 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)
MCX N系列NPU智能驅(qū)動(dòng)AI咖啡機(jī)，重塑咖啡研磨新境界！
- MCX N系列NPU, 作為先進(jìn)的人工智能處理器，以其強(qiáng)大的計(jì)算能力和高效的算法優(yōu)化，不僅能夠處理復(fù)雜的圖像識(shí)別任務(wù)，還能在咖啡研磨過(guò)程中實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)控制，確保每一粒咖啡豆都能得到恰到好處的處理。為AI咖啡機(jī)注入了前所未有的智能動(dòng)力！先說(shuō)結(jié)論，利用150MHz MCX N的NPU去推理咖啡豆烘焙程度(39mS)比用400MHz的M7內(nèi)核推理(109mS)快了3倍!作為一名“咖市”的“MCU系統(tǒng)與應(yīng)用工程師”一直為研磨咖啡豆的顆粒度而感到苦惱，每次換豆都要浪費(fèi)2次18克豆子去實(shí)現(xiàn)“18克豆，10bar，30秒內(nèi)
- 關(guān)鍵字： NPU AI咖啡機(jī) 深度學(xué)習(xí)
TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗(yàn)
- TFLite模型的開(kāi)盲盒體驗(yàn)之flatbuffer格式介紹相信在嵌入式平臺(tái)上部署過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的伙伴，都不會(huì)對(duì)TFLite格式陌生。TFLite是谷歌推出的一個(gè)輕量級(jí)推理庫(kù)，它的主要目標(biāo)是在移動(dòng)端和嵌入式設(shè)備上部署深度學(xué)習(xí)模型。為了在這些設(shè)備上運(yùn)行，需要將訓(xùn)練好的TensorFlow模型轉(zhuǎn)換成一種特殊的格式，這就是TensorFlow Lite模型。轉(zhuǎn)換過(guò)程包括模型轉(zhuǎn)化、部署和優(yōu)化三個(gè)步驟，旨在提升運(yùn)算速度并減少內(nèi)存、顯存占用。具體來(lái)說(shuō)，這其中最終要的就是以.TFLite為格式的模型文件，其主結(jié)構(gòu)為一個(gè)M
- 關(guān)鍵字： TFLite 模型 推理庫(kù) 深度學(xué)習(xí)
Firefly DL小巧輕便，嵌入式深度學(xué)習(xí)加速部署
- 近年來(lái)，機(jī)器視覺(jué)系統(tǒng)越來(lái)越多地基于可變條件進(jìn)行自動(dòng)化決策。開(kāi)發(fā)這些系統(tǒng)所需的時(shí)間和精力可能會(huì)讓人望而卻步。而深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)正在改變這一局面，并使自動(dòng)化決策觸手可及。開(kāi)源庫(kù)、Nvidia硬件和FLIR相機(jī)等資源正在幫助實(shí)現(xiàn)這一變化。走進(jìn)深度學(xué)習(xí)“一張圖片勝過(guò)千言萬(wàn)語(yǔ)”這句話(huà)在機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域里從未像今天這樣真實(shí)。機(jī)器視覺(jué)可以將數(shù)千甚至數(shù)百萬(wàn)行代碼用簡(jiǎn)單地經(jīng)過(guò)圖片和少量編碼訓(xùn)練后的的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)所代替。深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)形式，它使用在輸入和輸出節(jié)點(diǎn)之間有許多“深層”層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。通過(guò)在大數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，可以創(chuàng)建
- 關(guān)鍵字： Firefly DL 深度學(xué)習(xí) 人工智能
基于深度學(xué)習(xí)的智能電網(wǎng)短期日負(fù)荷曲線(xiàn)預(yù)測(cè)系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
- 短期電力負(fù)荷精準(zhǔn)預(yù)測(cè)對(duì)發(fā)電容量與輸電方式的合理調(diào)度、確保電力系統(tǒng)安全、穩(wěn)定運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。本文針對(duì)負(fù)荷數(shù)據(jù)基數(shù)大、難提取、負(fù)荷預(yù)測(cè)影響因素多等問(wèn)題，運(yùn)用Mysql數(shù)據(jù)庫(kù)和Python爬蟲(chóng)技術(shù)構(gòu)建了短期負(fù)荷曲線(xiàn)預(yù)測(cè)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)平臺(tái)，提高了數(shù)據(jù)的存取效率；針對(duì)電力負(fù)荷的隨機(jī)波動(dòng)性，運(yùn)用Pandas、關(guān)聯(lián)分析算法完成了缺失值處理和影響因素與用電負(fù)荷的相關(guān)性分析；為提高預(yù)測(cè)精度，探索使用了融合卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)格和注意力機(jī)制的多元混合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。
- 關(guān)鍵字： 202302 深度學(xué)習(xí) 短期負(fù)荷預(yù)測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)格 Flask
視覺(jué)慣性導(dǎo)航融合算法研究進(jìn)展
- 視覺(jué)慣性導(dǎo)航一直是無(wú)人駕駛與機(jī)器人領(lǐng)域重點(diǎn)、難點(diǎn)環(huán)節(jié)。首先介紹經(jīng)典算法框架，從基于最優(yōu)平滑算法和預(yù)積分理論兩個(gè)層面介紹經(jīng)典視覺(jué)慣性融合算法。然后介紹新型算法框架，主要在深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)上，從對(duì)整體框架學(xué)習(xí)的程度，將新型視覺(jué)慣性融合算法分為兩類(lèi)，部分學(xué)習(xí)和整體學(xué)習(xí)，最后介紹了主流算法中關(guān)鍵技術(shù)與未來(lái)展望。
- 關(guān)鍵字： 202302 視覺(jué)慣性導(dǎo)航 優(yōu)化 耦合算法 深度學(xué)習(xí)
基于深度學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè)技術(shù)對(duì)比與分析*
- 基于意外跌倒是造成老年人受傷、失能及死亡的主要原因，對(duì)近年來(lái)關(guān)于深度學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè)研究進(jìn)行了介紹。根據(jù)跌倒檢測(cè)工作流程，從數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練及狀態(tài)識(shí)別幾個(gè)方面進(jìn)行了詳細(xì)介紹，并對(duì)已有的基于深度學(xué)習(xí)的跌倒檢測(cè)方法進(jìn)行分析與比較，為將來(lái)的應(yīng)用研究提供參考，并對(duì)將來(lái)的發(fā)展方向提出一些思考。
- 關(guān)鍵字： 深度學(xué)習(xí) 跌倒檢測(cè) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò) 202212
深度學(xué)習(xí)模型的云邊協(xié)同訓(xùn)練和部署*
- 將云邊協(xié)同技術(shù)應(yīng)用到深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練和部署，可以解決目前工業(yè)質(zhì)檢領(lǐng)域深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練和部署方法的不足，使模型的訓(xùn)練和部署更加安全、高效、智能化、低成本。
- 關(guān)鍵字： 云邊協(xié)同 深度學(xué)習(xí) 服務(wù)器部署 202212
一種改進(jìn)的可遷移深度學(xué)習(xí)模型*
- 摘 要：本文設(shè)計(jì)了一種改進(jìn)的可遷移深度學(xué)習(xí)模型。該模型能夠在離開(kāi)可靠的訓(xùn)練環(huán)境（其中存在標(biāo)簽）并被 置于純粹的無(wú)標(biāo)簽數(shù)據(jù)的領(lǐng)域時(shí)，輸出依然可以持續(xù)得到改善，這種訓(xùn)練方式可以降低對(duì)監(jiān)督學(xué)習(xí)的依賴(lài)程度。關(guān)鍵詞：可遷移；深度學(xué)習(xí)；無(wú)標(biāo)簽*基金項(xiàng)目：湖南省教育廳科學(xué)研究課題“基于深度學(xué)習(xí)的智能無(wú)人機(jī)目標(biāo)檢測(cè)算法研究”(20C0105)；湖南省 自然科學(xué)基金項(xiàng)目《基于高光譜特征信息融合的油菜籽品質(zhì)參數(shù)反演與建?！罚?021JJ60093）；校級(jí)培育項(xiàng)目 “基于深度學(xué)習(xí)的目標(biāo)檢測(cè)算法研究”(22mypy15)1
- 關(guān)鍵字： 202210 可遷移 深度學(xué)習(xí) 無(wú)標(biāo)簽
基于圖結(jié)構(gòu)的圖像注意力網(wǎng)絡(luò)
- 摘要：雖然現(xiàn)已有許多關(guān)于圖像注意力機(jī)制的研究，但是現(xiàn)有的方法往往忽視了特征圖的全局空間結(jié)構(gòu)和空 間注意力與通道注意力的聯(lián)系。所以本文提出了一種基于整個(gè)空間拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)的注意機(jī)制，將特征圖映射成結(jié)點(diǎn) 與特征的形式，再借助圖卷積網(wǎng)絡(luò)的特性，得以從整個(gè)空間學(xué)習(xí)特征權(quán)重圖。其次空間注意力與通道注意力一 體化結(jié)構(gòu)能夠更有效地學(xué)習(xí)特征權(quán)重。通過(guò)多個(gè)實(shí)驗(yàn)測(cè)試表明，在圖像分類(lèi)和人臉識(shí)別任務(wù)中，展現(xiàn)了優(yōu)異的 性能和普遍適用性。關(guān)鍵詞：深度學(xué)習(xí)；注意力機(jī)制；圖像分類(lèi)；人臉識(shí)別 隨著計(jì)算機(jī)性能的提升，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (co
- 關(guān)鍵字： 202207 深度學(xué)習(xí) 注意力機(jī)制 圖像分類(lèi) 人臉識(shí)別
直覺(jué)有害！Facbook最新研究：易于解釋的神經(jīng)元會(huì)誤導(dǎo)DNN的學(xué)習(xí)
- 編譯|蔣寶尚 關(guān)于AI是什么，學(xué)界和業(yè)界已經(jīng)給出了非常多的定義，但是對(duì)于AI理解，探討尚不足。換句話(huà)說(shuō)，計(jì)算機(jī)科學(xué)家解釋深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNNs）的能力大大落后于我們利用其取得有用結(jié)果的能力。 當(dāng)前理解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常見(jiàn)做法是在單個(gè)神經(jīng)元特性上“折騰”。例如，激活識(shí)別貓圖像的神經(jīng)元，而關(guān)閉其他神經(jīng)元的“控制變量法”。這種方法的學(xué)術(shù)術(shù)語(yǔ)叫做“類(lèi)選擇性”?！ ∮捎谥庇^和易理解，“類(lèi)選擇性”在學(xué)界廣泛應(yīng)用。誠(chéng)然，在訓(xùn)練過(guò)程中，這類(lèi)可解釋的神經(jīng)元確實(shí)會(huì)“選擇性地”出現(xiàn)在各種不同任務(wù)網(wǎng)絡(luò)中。例如，預(yù)測(cè)產(chǎn)品評(píng)論
- 關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)
為什么深度學(xué)習(xí)如此容易被愚弄？AI研究員正努力修復(fù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)缺陷
- 來(lái)源：nature 編譯：張大筆茹、小七 假設(shè)一輛自動(dòng)駕駛汽車(chē)看到停車(chē)標(biāo)志時(shí)并沒(méi)有減速，而是加速駛?cè)肓朔泵Φ氖致房冢瑥亩鴮?dǎo)致了交通事故。事故報(bào)告顯示，停車(chē)標(biāo)志的表面粘了四個(gè)小的矩形標(biāo)志。這說(shuō)明一些微小擾動(dòng)就能愚弄車(chē)載人工智能（AI），使其將“停止”一詞誤讀為“限速45”。 目前，此類(lèi)事件還未發(fā)生，但是人為擾動(dòng)可能影響AI是非常現(xiàn)實(shí)的。研究人員已經(jīng)展示了如何通過(guò)粘貼紙來(lái)欺騙AI系統(tǒng)誤讀停車(chē)標(biāo)志，或者通過(guò)在眼鏡或帽子上粘貼印刷圖案來(lái)欺騙人臉識(shí)別系統(tǒng)，又或者通過(guò)在音頻中插入白噪聲使語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)產(chǎn)生錯(cuò)
- 關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)
DNNBrain：北師大團(tuán)隊(duì)出品的用于映射深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到大腦的工具箱
- 導(dǎo)讀深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNN)通過(guò)端到端的深度學(xué)習(xí)策略在許多具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)上達(dá)到了人類(lèi)水平的性能。深度學(xué)習(xí)產(chǎn)生了具有多層抽象層次的數(shù)據(jù)表示;然而，它沒(méi)有明確地提供任何關(guān)于DNNs內(nèi)部運(yùn)作的解釋?zhuān)瑩Q句話(huà)說(shuō)它的內(nèi)部運(yùn)作是一個(gè)黑盒子。深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的成功吸引了神經(jīng)科學(xué)家，他們不僅將DNN應(yīng)用到生物神經(jīng)系統(tǒng)模型中，而且還采用了認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)的概念和方法來(lái)理解DNN的內(nèi)部表示。盡管可以使用諸如PyTorch和TensorFlow之類(lèi)的通用深度學(xué)習(xí)框架來(lái)進(jìn)行此類(lèi)跨學(xué)科研究，但是使用這些框架通常需要高級(jí)編程專(zhuān)家和全面的數(shù)學(xué)知
- 關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) 腦機(jī)接口
CNN(卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))、DNN(深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))的內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的區(qū)別
- 先說(shuō)DNN，從結(jié)構(gòu)上來(lái)說(shuō)他和傳統(tǒng)意義上的NN（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）沒(méi)什么區(qū)別，但是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展時(shí)遇到了一些瓶頸問(wèn)題。一開(kāi)始的神經(jīng)元不能表示異或運(yùn)算，科學(xué)家通過(guò)增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)，增加隱藏層可以表達(dá)。并發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)直接決定了它對(duì)現(xiàn)實(shí)的表達(dá)能力。但是隨著層數(shù)的增加會(huì)出現(xiàn)局部函數(shù)越來(lái)越容易出現(xiàn)局部最優(yōu)解的現(xiàn)象，用數(shù)據(jù)訓(xùn)練深層網(wǎng)絡(luò)有時(shí)候還不如淺層網(wǎng)絡(luò)，并會(huì)出現(xiàn)梯度消失的問(wèn)題。我們經(jīng)常使用sigmoid函數(shù)作為神經(jīng)元的輸入輸出函數(shù)，在BP反向傳播梯度時(shí)，信號(hào)量為1的傳到下一層就變成0.25了，到最后面幾層基本無(wú)法達(dá)到調(diào)節(jié)參數(shù)
- 關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí) CNN RNN
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）模型與前向傳播算法
- 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Deep Neural Networks，以下簡(jiǎn)稱(chēng)DNN）是深度學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)，而要理解DNN，首先我們要理解DNN模型，下面我們就對(duì)DNN的模型與前向傳播算法做一個(gè)總結(jié)。 1.從感知機(jī)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 在感知機(jī)原理小結(jié)中，我們介紹過(guò)感知機(jī)的模型，它是一個(gè)有若干輸入和一個(gè)輸出的模型，如下圖: 輸出和輸入之間學(xué)習(xí)到一個(gè)線(xiàn)性關(guān)系，得到中間輸出結(jié)果： z=∑i=1mwixi+bz=∑i=1mwixi+b 接著是一個(gè)神經(jīng)元激活函數(shù): sign(z)={?11z<0z≥0sign(z)={
- 關(guān)鍵字： DNN 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 深度學(xué)習(xí)
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