人臉識別、語音翻譯、無人駕駛...這些高科技都離不開深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了！

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人工智能(229987) 人工智能(229987)
人臉識別(80468) 人臉識別(80468)
無人駕駛(118891) 無人駕駛(118891)

詳解深度學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的應(yīng)用

在如今的網(wǎng)絡(luò)時代，錯綜復(fù)雜的大數(shù)據(jù)和網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，讓傳統(tǒng)信息處理理論、人工智能與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)都面臨巨大的挑戰(zhàn)。近些年，深度學(xué)習(xí)逐漸走進(jìn)人們的視線，通過深度學(xué)習(xí)解決若干問題的案例越來越多。一些傳統(tǒng)的圖像

2024-01-11 10:51:32

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2017全球無人駕駛汽車展

2017全球無人駕駛大會暨展覽會時間：2017年6月13-15日地點：北京·國家會議中心大會主題：“無人駕駛、驅(qū)動未來” 權(quán)威組織機(jī)構(gòu)指導(dǎo)單位：中華人民共和國工業(yè)和信息化部中國科學(xué)技術(shù)協(xié)會主辦單位

2017-02-22 19:57:21

人臉識別、語音翻譯、無人駕駛...這些高科技都離不開深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了！

，如何用一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，寫出一套機(jī)器學(xué)習(xí)算法，來自動識別未知的圖像。一個 4 層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層經(jīng)過幾層算法得到輸出層實現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)的方法有很多，近年被人們討論得多的方法就是深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)是一種實現(xiàn)

2018-05-11 11:43:14

無人駕駛上的車輛傳感器

所提及的所有零件和技術(shù)均可在 Digi-Key 網(wǎng)站找到。始于 GPS所有無人駕駛車輛都在很大程度上依賴傳感器。任何導(dǎo)引系統(tǒng)都需要的主要傳感器技術(shù)是位置識別。當(dāng)然，GPS 和地理定位技術(shù)均已嵌入

2017-04-28 17:11:01

無人駕駛與自動駕駛的差別性

的駕駛環(huán)境；而無人駕駛汽車的本質(zhì)是一種全新的能夠自主導(dǎo)航的移動運輸類機(jī)器人，以人工智能取代了駕駛者，其外形設(shè)計、應(yīng)用場合并不拘泥于現(xiàn)有的模式。目前，無人駕駛汽車研發(fā)多數(shù)以傳統(tǒng)車型作為實驗對象，但未

2017-09-28 16:50:52

無人駕駛分級及關(guān)鍵技術(shù)

無人駕駛分級無人駕駛汽車關(guān)鍵技術(shù)

2021-01-21 07:13:47

無人駕駛導(dǎo)航平臺

`` 本帖最后由 hexiaoyan1111 于 2014-11-11 11:27 編輯 無人駕駛導(dǎo)航平臺作者：北京太速科技有限公司發(fā)達(dá)國家從20世紀(jì)70年代開始研究無人駕駛汽車,目前在可行性

2014-11-11 11:21:30

無人駕駛汽車的關(guān)鍵技術(shù)是什么？

無人駕駛汽車開發(fā)的關(guān)鍵技術(shù)主要有兩個方面:車輛定位和車輛控制技術(shù)。這兩方面相輔相成共同構(gòu)成無人駕駛汽車的基礎(chǔ)。

2020-03-18 09:02:01

無人駕駛汽車的工作原理是什么？

無人駕駛汽車的工作原理是什么？無人駕駛汽車包括哪些技術(shù)？

2021-06-28 07:19:59

無人駕駛電子與安全

認(rèn)為：“無人駕駛目前的兩種技術(shù)路線，傳統(tǒng)汽車廠商更趨向于通過技術(shù)的不斷積累，場景的不斷豐富，逐步從輔助駕駛過渡到半自動駕駛，進(jìn)而最終實現(xiàn)無人駕駛;某些高科技公司則希望通過各種外部傳感器實時采集海量數(shù)據(jù)

2017-02-22 16:07:56

無人駕駛的發(fā)展難點及現(xiàn)階段技術(shù)手段

自動駕駛還需要較長的路要走ADAS、自動駕駛、無人駕駛、智能汽車等詞語風(fēng)靡科技圈，如果哪個智能硬件團(tuán)隊或科技公司無法與這些關(guān)鍵詞建立關(guān)聯(lián)，頗有被世界遺棄之感。但是，如果客觀的去分析，真正意義上的自動駕駛尚有較長的路要走。

2020-05-07 06:59:06

無人駕駛的未來正在改變

介紹了大規(guī)模實現(xiàn)無人駕駛汽車上路時所需克服的法律和社會障礙，包括與ADAS發(fā)展相關(guān)的更多技術(shù)要求和TI如何為這些要求提供解決方案等內(nèi)容。雖然無人駕駛汽車的未來也許要等到下一個十年，但技術(shù)的發(fā)展與進(jìn)步正時

2018-08-30 15:39:10

無人駕駛硬件之傳感器平臺

`無人駕駛系統(tǒng)是一個龐大而又復(fù)雜的系統(tǒng)工程，從物理結(jié)構(gòu)上看，它分為硬件、操作系統(tǒng)、軟件、外設(shè)等幾個不同的部分。每一個部分的細(xì)分和辨別，甚至都是一個復(fù)雜的生態(tài)系統(tǒng)。硬件是這個系統(tǒng)工程的基礎(chǔ)，任何離開

2017-09-30 16:50:53

無人駕駛硬件系統(tǒng)主要包括哪些

本文是無人駕駛技術(shù)系列的第十篇，著重介紹無人駕駛硬件平臺設(shè)計。無人駕駛硬件系統(tǒng)是多種技術(shù)、多個模塊的集成，主要包括：傳感器平臺、計算平臺、以及控制平臺。本文將詳細(xì)介紹這三個平臺以及現(xiàn)有的解決方案

2021-09-09 08:16:33

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是什么

多層感知機(jī) 深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)in collaboration with Hsu Chung Chuan, Lin Min Htoo, and Quah Jia Yong. 與許忠傳，林敏濤和華佳勇合作

2021-07-12 06:35:22

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法

03_深度學(xué)習(xí)入門_神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和反向傳播算法

2019-09-12 07:08:05

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)搜索有什么優(yōu)勢？

近年來，深度學(xué)習(xí)的繁榮，尤其是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，顛覆了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程的時代，將人工智能的浪潮推到了歷史最高點。然而，盡管各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型層出不窮，但往往模型性能越高，對超參數(shù)的要求也越來越嚴(yán)格

2019-09-11 11:52:14

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)解決方案讓自動駕駛成為現(xiàn)實

制造業(yè)而言，深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開辟了令人興奮的研究途徑。為了實現(xiàn)從諸如高速公路全程自動駕駛儀的短時輔助模式到專職無人駕駛旅行的自動駕駛，汽車制造業(yè)一直在尋求讓響應(yīng)速度更快、識別準(zhǔn)確度更高的方法，而深度

2017-12-21 17:11:34

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)資料

基于深度學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

2019-05-16 17:25:05

AI知識科普 | 從無人相信到萬人追捧的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

的信息，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)會用這些信息進(jìn)行學(xué)習(xí)、識別或進(jìn)行其它的處理。B、隱藏層隱藏層將給定的轉(zhuǎn)換應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)內(nèi)的輸入值。隱藏層的節(jié)點數(shù)目不定，但隱藏層越多，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越強(qiáng)健。C、輸出層輸出層接收來自隱藏層的連接，它

2018-06-05 10:11:50

【PYNQ-Z2申請】基于PYNQ-Z2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形識別

項目名稱：基于PYNQ-Z2的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖形識別試用計劃：申請理由：本人為一名嵌入式軟件工程師，對FPGA有一段時間的接觸，基于FPGA設(shè)計過簡單的ASCI數(shù)字芯片。目前正好在學(xué)習(xí)基于python

2019-01-09 14:48:59

【PYNQ-Z2申請】基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車

項目名稱：基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車試用計劃：一、本人技術(shù)背景本人有四年以上的嵌入式開發(fā)和三年以上的機(jī)器視覺領(lǐng)域項目實踐經(jīng)驗，在計算機(jī)視覺與FPGA數(shù)字圖像處理方面有較多的理論研究與項目實踐

2018-12-19 11:36:24

【PYNQ-Z2試用體驗】神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基礎(chǔ)知識

前言前面我們通過notebook，完成了在PYNQ-Z2開發(fā)板上編寫并運行python程序。我們的最終目的是基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，完成手寫的數(shù)字識別。在這之前，有必要講一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本概念和工作原理。何為

2019-03-03 22:10:19

【PYNQ-Z2試用體驗】基于PYNQ的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)自動駕駛小車 - 項目規(guī)劃

這樣的常見平臺作為控制對象，基于FPGA硬件平臺與PYNQ軟件框架，由神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)賦予其自動駕駛的新技能。二、主要功能自動駕駛小車兩個主要功能：自動控制行駛方向、交通標(biāo)識識別。自動控制行駛方向的功能由小車

2019-03-02 23:10:52

【TL6748 DSP申請】基于DSP的無人駕駛和語音操作

申請理由：我們團(tuán)隊準(zhǔn)備進(jìn)行汽車的無人駕駛和語音智能系統(tǒng)開發(fā)，因為需要進(jìn)行視頻和語音的高速處理，這里我們看中了TI的DSP。無人駕駛和語音操作是未來智能化的一個方向，這里正好正好利用廣州創(chuàng)龍的開發(fā)板

2015-09-10 11:08:15

【案例分享】ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

今天學(xué)習(xí)了兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，分別是自適應(yīng)諧振（ART）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與自組織映射（SOM）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。整體感覺不是很難，只不過一些最基礎(chǔ)的概念容易理解不清。首先ART神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是競爭學(xué)習(xí)的一個代表，競爭型學(xué)習(xí)

2019-07-21 04:30:00

【話題】無人駕駛汽車，真的要來了么？

無人駕駛技術(shù)中走得比較遠(yuǎn)的的一個。已研制出實體產(chǎn)品，并且已經(jīng)安全無故障地行駛48 萬公里。奔馳作為一家傳統(tǒng)的汽車廠商在很久之前就在自己的車型上配備了自動巡航功能，這也是最早自動駕駛技術(shù)的雛形，因此奔馳在

2016-06-24 14:28:03

一文讀懂語言識別技術(shù)原理1

）贊助了五年期限的語音理解研究項目，推動了語音識別的一次大發(fā)展。DARPA在整個科技的發(fā)展過程中扮演了非常重要的角色，它專門給高科技研究項目提供資金支持，包括無人機(jī)、衛(wèi)星等等。在DARPA的支持下，IBM

2018-06-28 11:27:08

中國無人駕駛汽車市場將具有更大優(yōu)勢

，其中還包括在美國社區(qū)內(nèi)大量開展試點項目?！　】査煞Q：“高科技和其他行業(yè)的競爭日趨激烈，促使汽車行業(yè)在無人駕駛軟件和網(wǎng)絡(luò)安全方面的不懈努力加速發(fā)展。無法適應(yīng)時代變化的汽車廠商將會很遺憾地落后于時代，或至少將面臨一個非常不同的產(chǎn)業(yè)?！?/div>

2016-06-13 14:55:19

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)方法有哪些？

人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Artificial Neural Network，ANN)是一種類似生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的信息處理結(jié)構(gòu)，它的提出是為了解決一些非線性，非平穩(wěn)，復(fù)雜的實際問題。那有哪些辦法能實現(xiàn)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)呢？

2019-08-01 08:06:21

什么是深度學(xué)習(xí)？使用FPGA進(jìn)行深度學(xué)習(xí)的好處？

) 來解決更復(fù)雜的問題，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種將這些問題多層連接起來的更深層網(wǎng)絡(luò)。這稱為深度學(xué)習(xí)。目前，深度學(xué)習(xí)被用于現(xiàn)實世界中的各種場景，例如圖像和語音識別、自然語言處理和異常檢測，并且在某些情況下，它

2023-02-17 16:56:59

什么是LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

簡單理解LSTM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2021-01-28 07:16:57

介紹無人駕駛硬件平臺設(shè)計

2021-09-09 07:37:47

從AlexNet到MobileNet，帶你入門深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

摘要：在2018年3月13日云棲社區(qū)，來自哈爾濱工業(yè)大學(xué)的沈俊楠分享了典型模式-深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)入門。本文詳細(xì)介紹了關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展歷程，并詳細(xì)介紹了各個階段模型的結(jié)構(gòu)及特點。哈爾濱工業(yè)大學(xué)的沈

2018-05-08 15:57:47

內(nèi)幕！無人駕駛，一場重構(gòu)汽車產(chǎn)業(yè)的革命

和大量汽車工程數(shù)據(jù)積累。在機(jī)械時代，這些技術(shù)優(yōu)勢足以形成深厚的行業(yè)壁壘。而在目前的汽車技術(shù)變革中，所有的技術(shù)積累將轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)優(yōu)勢?！　≡?b class="flag-6" style="color: red">無人駕駛中，深度學(xué)習(xí)技術(shù)是核心。汽車通過各種傳感器識別周圍環(huán)境

2016-06-21 16:21:14

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN介紹

【深度學(xué)習(xí)】卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN

2020-06-14 18:55:37

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實例探究及學(xué)習(xí)總結(jié)

《深度學(xué)習(xí)工程師-吳恩達(dá)》03卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)—深度卷積網(wǎng)絡(luò)：實例探究學(xué)習(xí)總結(jié)

2020-05-22 17:15:57

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何使用

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)究竟是什么，鑒于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在工程上經(jīng)歷了曲折的歷史，您為什么還會在意它呢? 對于這些非常中肯的問題，我們似乎可以給出相對簡明的答案。

2019-07-17 07:21:50

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型發(fā)展及應(yīng)用

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于圖像分類、目標(biāo)檢測、語義分割以及自然語言處理等領(lǐng)域。首先分析了典型卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為提高其性能增加網(wǎng)絡(luò)深度以及寬度的模型結(jié)構(gòu)，分析了采用注意力機(jī)制進(jìn)一步提升模型性能的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，然后歸納

2022-08-02 10:39:39

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)和常用框架

　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層級結(jié)構(gòu)　　卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用框架

2020-12-29 06:16:44

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？

復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具。例如，這包括音頻信號或圖像中的復(fù)雜模式識別。本文討論了 CNN 相對于經(jīng)典線性規(guī)劃的優(yōu)勢。后續(xù)文章“訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第2部分”將討論如何訓(xùn)練CNN

2023-02-23 20:11:10

可分離卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在 Cortex-M 處理器上實現(xiàn)關(guān)鍵詞識別

卷積運算，從而發(fā)現(xiàn)這種關(guān)聯(lián)性?！?循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (RNN)RNN 在很多序列建模任務(wù)中都展現(xiàn)出了出色的性能，特別是在語音識別、語言建模和翻譯中。RNN 不僅能夠發(fā)現(xiàn)輸入信號之間的時域關(guān)系，還能使用“門控

2021-07-26 09:46:37

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識別系統(tǒng)

的激光雷達(dá)物體識別技術(shù)一直難以在嵌入式平臺上實時運行。經(jīng)緯恒潤經(jīng)過潛心研發(fā)，攻克了深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在嵌入式平臺部署所面臨的算子定制與加速、量化策略、模型壓縮等難題，率先實現(xiàn)了高性能激光檢測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并成功地在嵌入式平臺（德州儀TI TDA4系列）上完成部署。系統(tǒng)功能目前該系統(tǒng)：?支持接入禾賽Pandar 40和

2021-12-21 07:59:18

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署

基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的激光雷達(dá)物體識別系統(tǒng)及其嵌入式平臺部署

2021-01-04 06:26:23

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的手勢識別系統(tǒng)

　　摘要：本文給出了采用ADXL335加速度傳感器來采集五個手指和手背的加速度三軸信息，并通過ZigBee無線網(wǎng)絡(luò)傳輸來提取手勢特征量，同時利用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進(jìn)行誤差分析來實現(xiàn)手勢識別的設(shè)計方法

2018-11-13 16:04:45

基于帶NNIE神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)海思3559A方案邊緣計算主板開發(fā)及接口定義

(4GB/8GB可選) ，eMMC（8GB/16GB/32GB/64GB/128GB可選）-雙核NNIE@840MHz 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速引擎-四核 DSP@700MHz，32K I-Cache /32K

2020-06-20 11:32:14

基于貝葉斯分類器和徑向基函數(shù)（RBF）網(wǎng)絡(luò)融合的人臉識別方法的設(shè)計方案

的識別率，利用這些識別率，采用下式計算第b個子分類器的權(quán)值：圖1人臉圖像的預(yù)處理圖2  RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計　　RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)如圖2。徑向基函數(shù)的實質(zhì) [9

2009-10-23 10:03:57

基于賽靈思FPGA的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)設(shè)計

，看一下 FPGA 是否適用于解決大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)問題。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN)，工程師最近開始將該技術(shù)用于各種識別任務(wù)。圖像識別、語音識別和自然語言處理是 CNN 比較常見的幾大應(yīng)用。

2019-06-19 07:24:41

如何使用STM32F4+MPU9150實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手勢？

如何使用STM32F4+MPU9150實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)識別手勢？

2021-11-19 07:06:48

如何實現(xiàn)無人駕駛硬件平臺的設(shè)計？

如何實現(xiàn)無人駕駛硬件平臺的設(shè)計？

2021-11-02 09:29:23

如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

原文鏈接：http://tecdat.cn/?p=5725 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于現(xiàn)有數(shù)據(jù)創(chuàng)建預(yù)測的計算系統(tǒng)。如何構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括：輸入層：根據(jù)現(xiàn)有數(shù)據(jù)獲取輸入的層隱藏層：使用反向傳播優(yōu)化輸入變量權(quán)重的層，以提高模型的預(yù)測能力輸出層：基于輸入和隱藏層的數(shù)據(jù)輸出預(yù)測

2021-07-12 08:02:11

如何構(gòu)建一輛無人駕駛車呢？

如何構(gòu)建一輛無人駕駛車呢？

2021-09-30 07:37:34

如何設(shè)計BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像壓縮算法？

，并能在腦海中重現(xiàn)這些圖像信息，這不僅與人腦的海量信息存儲能力有關(guān)，還與人腦的信息處理能力，包括數(shù)據(jù)壓縮能力有關(guān)。在各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，多層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強(qiáng)的信息處理能力，由于其采用BP算法，因此也

2019-08-08 06:11:30

成熟的無人駕駛方案離不開激光雷達(dá)

面世了。無人駕駛汽車的未來之路高科技屬性的創(chuàng)新產(chǎn)品被市場接受的過程都要經(jīng)過研發(fā)、小規(guī)模試驗、相關(guān)政策法規(guī)出臺、消費認(rèn)可銷量爆發(fā)的過程。例如，作為汽車領(lǐng)域的重大創(chuàng)新應(yīng)用，新能源汽車在中國從集中研發(fā)

2017-10-23 17:51:41

機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何用于制造無人駕駛汽車？

機(jī)器學(xué)習(xí)算法如何用于制造無人駕駛汽車

2021-03-18 06:27:18

激光雷達(dá)-無人駕駛汽車的必爭之地

，企業(yè)研發(fā)活動以及人工智能和出行領(lǐng)域的風(fēng)險投資都有所增長，這些都為新的出行解決方案提供了非常優(yōu)越的發(fā)展條件，推動行業(yè)朝無人駕駛出行加速邁進(jìn)。連羅蘭貝格合伙人康伯涵都表示：“無人駕駛技術(shù)勢必將成為汽車行業(yè)

2017-10-20 15:49:06

百度無人駕駛車北京完成路測

公里/小時。百度無人駕駛車的路測成功創(chuàng)造了三個“最”：路況最復(fù)雜，自動駕駛動作最全面，環(huán)境理解精度最高。據(jù)百度稱，此次實際路測路線是從位于北京中關(guān)村軟件園的百度大廈附近出發(fā)，駛?cè)隚7京新高速公路，經(jīng)

2015-12-12 16:53:14

福特CEO曾揚(yáng)言無人駕駛將會在2020年實現(xiàn)商用，你們同意嗎？

的特斯拉，近年來在道路標(biāo)志、車輛行人、路況障礙、行車環(huán)境監(jiān)控識別等方面均制定了一系列促進(jìn)無人駕駛實踐及測試計劃。百度于去年9月的“2016百度世界大會”再次亮相無人車，并已獲得全球第15張無人車道

2017-02-07 14:58:38

離線語音識別和控制的工作原理及應(yīng)用

學(xué)習(xí)、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）等技術(shù)。這些技術(shù)能夠在本地設(shè)備上實現(xiàn)高效運算，使得離線語音識別成為可能。　　1.深度學(xué)習(xí) 　　深度學(xué)習(xí)在語音識別領(lǐng)域具有廣泛的應(yīng)用。其中，循環(huán)

2023-11-07 18:01:32

粒子群優(yōu)化模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在語音識別中的應(yīng)用

一定的早熟收斂問題,引入一種自適應(yīng)動態(tài)改變慣性因子的PSO算法,使算法具有較強(qiáng)的全局搜索能力.將此算法訓(xùn)練的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于語音識別中,結(jié)果表明,與BP算法相比,粒子群優(yōu)化的模糊神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有較高

2010-05-06 09:05:35

解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實踐

解析深度學(xué)習(xí)：卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理與視覺實踐

2020-06-14 22:21:12

谷歌欲在英國首推無人駕駛汽車

前兩天，百度已經(jīng)在北京完成路測，如今國外又傳來谷歌無人駕駛汽車的消息。12月14日，谷歌在過去的兩年里，不斷與英國***進(jìn)行多次會談，希望能在英國推廣無人駕駛汽車。谷歌認(rèn)為，無人駕駛汽車技術(shù)可以讓

2015-12-14 14:07:13

輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的相關(guān)資料下載

原文鏈接：【嵌入式AI部署&基礎(chǔ)網(wǎng)絡(luò)篇】輕量化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)精述--MobileNet V1-3、ShuffleNet V1-2、NasNet深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型被廣泛應(yīng)用在圖像分類、物體檢測等機(jī)器

2021-12-14 07:35:25

非局部神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，打造未來神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本組件

`將非局部計算作為獲取長時記憶的通用模塊，提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)性能在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，獲取長時記憶（long-range dependency）至關(guān)重要。對于序列數(shù)據(jù)（例如語音、語言），遞歸運算

2018-11-12 14:52:50

基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2DPCA人臉識別算法

提出了基于BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的2DPCA 人臉識別算法。通過圖像預(yù)處理改善圖像質(zhì)量，降低圖像維數(shù)，然后用2DPCA 進(jìn)行特征提取，作為BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入，用改進(jìn)的BP 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)作為分類

2010-01-18 12:27:14

《無人駕駛》7-2-3神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)Q學(xué)習(xí)算法#無人駕駛

無人駕駛無人駕駛汽車

jf_49750429發(fā)布于 2022-11-11 18:36:09

從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到深度學(xué)習(xí)

微軟研究人員在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（deep neural network）上取得突破，使其在性能上能趕上目前最先進(jìn)的語音識別技術(shù)。

2016-08-17 11:54:06

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語孤立詞語音識別_朱淑琴

基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的漢語孤立詞語音識別_朱淑琴

2017-03-16 09:40:35

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在無人駕駛中應(yīng)用的3D感知與物體檢測

無人駕駛的感知部分作為計算機(jī)視覺的領(lǐng)域范圍，也不可避免地成為CNN發(fā)揮作用的舞臺。本文是無人駕駛技術(shù)系列的第八篇，深入介紹CNN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）在無人駕駛3D感知與物體檢測中的應(yīng)用。 CNN簡介

2017-11-16 12:53:44

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基于BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉識別方法

人臉識別是當(dāng)前計算機(jī)智能模式識別領(lǐng)域的一個熱門的研究課題，在信息安全、訪問控制、金融支付、軍事等方面都有著重要的應(yīng)用價值。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是模擬生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行信息處理的一種數(shù)學(xué)模型，誤差反向傳播（BP

2017-12-01 10:07:03

探尋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的本質(zhì) 分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做機(jī)器翻譯和語音識別過程

使用新的解釋技術(shù)，來分析神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)做機(jī)器翻譯和語音識別的訓(xùn)練過程,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)語言處理工作原理有待破解。

2017-12-12 14:31:08

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英偉達(dá)無人駕駛Xavier處理器幫助應(yīng)用程序使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

該處理器可以幫助汽車在無人駕駛的應(yīng)用程序使用深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，用來處理汽車內(nèi)外的傳感器數(shù)據(jù)、語言分析等內(nèi)容。通過該處理器可以快速的協(xié)調(diào)傳感器并感知用戶的操作，同時幫助駕駛員排除周圍的危險和隱患。

2017-12-19 11:51:52

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三種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)中的正則化方法應(yīng)用于無人駕駛

在前幾十年，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)并沒有受到人們的重視，直到深度學(xué)習(xí)的出現(xiàn)，人們利用深度學(xué)習(xí)解決了不少實際問題（即一些落地性質(zhì)的商業(yè)應(yīng)用），神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)才成為學(xué)界和工業(yè)界關(guān)注的一個焦點。本文以盡可能直白，簡單的方式介紹深度學(xué)習(xí)中三種典型的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及深度學(xué)習(xí)中的正則化方法。為后面在無人駕駛中的應(yīng)用做鋪墊。

2018-06-03 09:27:03

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如何基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一個端到端的自動駕駛模型？

如何基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計一個端到端的自動駕駛模型？如何設(shè)計一個基于增強(qiáng)學(xué)習(xí)的自動駕駛決策系統(tǒng)？

2019-04-29 16:44:05

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如何使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)實時人臉識別

變差。與此同時，現(xiàn)有大多數(shù)方法無法實時（在線）完成人臉識別任務(wù)，這也限制了人臉識別技術(shù)的應(yīng)用。為此，該文以深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為框架，使用大規(guī)模人臉庫構(gòu)造了一種新型實用的多層網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用于大規(guī)模的人臉識別任務(wù)中并提出了

2019-12-04 16:57:00

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在識別物體上的能力怎樣

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)非常善于識別物體，但是當(dāng)涉及到他們的相互作用的推理時，即使是最先進(jìn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)也在努力。

2020-04-14 15:24:47

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邱錫鵬版神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)電子書免費下載

都離不開人工智能領(lǐng)域研究者們的長期努力。特別是最近這幾年，得益于數(shù)據(jù)的增多、計算能力的增強(qiáng)、學(xué)習(xí)算法的成熟以及應(yīng)用場景的豐富，越來越多的人開始關(guān)注這一個 “嶄新”的研究領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要模型

2020-05-18 08:00:00

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)的PDF電子書免費下載

都離不開人工智能領(lǐng)域研究者們的長期努力。特別是最近這幾年，得益于數(shù)據(jù)的增多、計算能力的增強(qiáng)、學(xué)習(xí)算法的成熟以及應(yīng)用場景的豐富，越來越多的人開始關(guān)注這一個“嶄新”的研究領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)。深度學(xué)習(xí)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要模型

2020-08-17 08:00:00

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別算法與其網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

基于深度學(xué)習(xí)的人臉識別算法，如何讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從訓(xùn)練數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到有效、魯棒的生物特征是至關(guān)重要的。

2021-03-12 11:13:24

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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)知識

都離不開人工智能領(lǐng)域研究者的長期努力．特別是最近這幾年，得益于數(shù)據(jù)的增多、計算能力的增強(qiáng)、學(xué)習(xí)算法的成熟以及應(yīng)用場景的豐富，越來越多的人開始關(guān)注這個“嶄新”的研究領(lǐng)域：深度學(xué)習(xí)．深度學(xué)習(xí)以神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為主要模型

2022-07-19 14:21:08

深度學(xué)習(xí)與圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)分享：Transformer

在過去的幾年中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的興起與應(yīng)用成功推動了模式識別和數(shù)據(jù)挖掘的研究。許多曾經(jīng)嚴(yán)重依賴于手工提取特征的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)（如目標(biāo)檢測、機(jī)器翻譯和語音識別），如今都已被各種端到端的深度學(xué)習(xí)范式（例如卷積

2022-09-22 10:16:34

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什么是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)？

在介紹卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之前，我們先回顧一下神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基本知識。就目前而言，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度學(xué)習(xí)算法的核心，我們所熟知的很多深度學(xué)習(xí)算法的背后其實都是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2023-02-23 09:14:44

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淺析三種主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

來源：青榴實驗室 1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層

2023-05-15 14:20:01

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淺析三種主流深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

來源：青榴實驗室1、引子深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(DNNs)最近在圖像分類或語音識別等復(fù)雜機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中表現(xiàn)出的優(yōu)異性能令人印象深刻。在本文中，我們將了解深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)知識和三個最流行神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2023-05-17 09:59:19

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何識別圖像

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如何識別圖像? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network, CNN）由于其出色的圖像識別能力而成為深度學(xué)習(xí)的重要組成部分。CNN是一種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)

2023-08-21 16:49:27

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的介紹什么是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)涉及的關(guān)鍵技術(shù) 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種用于圖像分類、物體識別、語音識別等領(lǐng)域

2023-08-21 16:49:46

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的優(yōu)缺點卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種廣泛應(yīng)用于圖像、語音等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)算法。在過去幾年里，CNN的研究和應(yīng)用有了飛速的發(fā)展，取得了許多重要的成果，如在圖像分類、目標(biāo)識別、人臉識別、自然語言

2023-08-21 16:50:04

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)缺點卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的區(qū)別

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點是由多層神經(jīng)元構(gòu)成，可以根據(jù)數(shù)據(jù)自動調(diào)整神經(jīng)元之間的權(quán)重，從而實現(xiàn)對大規(guī)模數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測和分類。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種，主要應(yīng)用于圖像和視頻處理領(lǐng)域。

2023-08-21 17:07:36

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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型工作流程

卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法流程卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型工作流程? 卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）是一種廣泛應(yīng)用于目標(biāo)跟蹤、圖像識別和語音識別等領(lǐng)域的深度學(xué)習(xí)模型

2023-08-21 16:50:19

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深度學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)

的挑戰(zhàn)。二、深度學(xué)習(xí)在語音識別中的應(yīng)用 1.基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語音識別：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）是深度學(xué)習(xí)在語音識別中應(yīng)用的主要技術(shù)?；?b class="flag-6" style="color: red">這些網(wǎng)絡(luò)的語音識別系統(tǒng)能夠有效地提高識別精度和效率，并且被廣

2023-10-10 18:14:53

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人臉識別、語音翻譯、無人駕駛...這些高科技都離不開深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了！

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人臉識別、語音翻譯、無人駕駛...這些高科技都離不開深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)了！