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卷积神经网络的发展主要是为了解决人类视觉问题，但现在也用于其他方向。开发流程主要从Lenet5->Alexnet->VGG->GooLenet->ResNet等开始。 ，并且是在20世纪90年代才实施的。 1998年...
众所周知，深度学习在实时视频通信系统中有很多应用。比如我们用它来做超分辨率，可以达到更好的效果；我们用它来恢复图像也可以获得更好的效果。如果我们谈论挑战，在支持移动终端的应用程序中，我们必须考虑复杂性的限制。它应该是一个真正可以在移动平台...
加载数据首先我们需要下载数据。 Tensorflow为我们提供了可下载的功能。这个函数read_data_sets这个函数函数read_data_sets很简单。检查目录中的文件并下载它们。如果有，分析并加载它们。一方面，方便我们获取数据。...
深度学习 近年来，该算法由于能够区分卷积神经网络的特征而再次流行。其实它在很多年前就已经出现了，但是由于深度学习的计算复杂性，它并没有得到广泛的应用。 一般情况下，卷积层的计算形式为：，其中x对应当前卷积层中的j特征和♶i。上一层。特征;...
总结了深度学习过拟合的原因及解决方案，包括正则化、dropout等操作，可作为工程中的开发指南。神经网络通过大量参数模拟各种任务，可以拟合各种复杂的数据集。这种独特的能力使他们能够在“传统”机器学习时代难以实现的许多领域表现出色——例如图像...
为什么视频编解码器很重要？ 大家都知道，从技术难度上来说，视频编解码并不是对称的，编码器比解码器复杂很多。那么机器学习可以对编码进行哪些优化呢？ 目前大家讨论的三种编码标准是：一种是MPEG组织的，一种是从VP9到AV1的开源且免版权税的，...
什么是人工智能？ 我看过很多博客解释什么是AI，但我不认为它像一句话和一张图片那么简洁和清晰。 让机器完成只有人类才能完成的任务。这个操作就是人工智能。 下图是让机器模拟人类各种能力的人工智能领域示意图：（我在浏览知乎时找到了这张图，标题贴...
进入深度学习过程，最吸引作者的就是一些用来分类物体的模型。最新的科学研究结果表明，此类模型已经可以检测实时视频中的多个物体。这要归功于计算机视觉领域的最新技术创新。 众所周知，卷积神经网络（CNN 或 ConvNet）在过去几年中在深度学...
翁加德问题是由苏联计算机科学家米哈伊尔·邦加德提出的。他从 20 世纪 60 年代开始研究模式识别，并设计了 100 个这样的谜题，作为评估模式识别能力的良好基准。谜题对于人类和算法来说都是具有挑战性的。我举一个简单的例子：如图所示，左边...
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