腾讯AI实验室与港中文联合团队提出了一种新的CNN架构,图像识别精度和速度都超过了Transformer架构模型!, 视频播放量 75543、弹幕量 129、点赞数 2089、投硬币枚数 651、收藏人数 3128、转发人数 609, 视频作者 AI算法工程师Future, 作者简介 大家好,我是Future,一名工作
神经网络与深度学习 大语言模型 机器学习 深度学习 transformer 卷积神经网络AI算法工程师Future 发消息 大家好,我是Future,一名工作多年的AI算法工程师,致力于给大家发布人工智能优质学习资源与干货教程! 充电 关注23.1万 Python 1/4 创建者:枫麟大大 收藏 卷积一生,不弱于人!新CNN架构挑战Transformer霸主地位!
计划使用基于卷积神经网络的深度学习算法构建投资机器人BetaCat挑战巴菲特,现征集一百万份人类成功投资人士的交割单。
轻量级神经网络太强了!只有1.3ms延迟,清华大学强势跟进,成功登上CVPR2024!——人工智能/机器学习/深度学习 KAN卷积+CNN讲解,可将KAN卷积融入任意神经网络! 研究生话题:你是什么时候对深度学习失去信心的? 【张雪峰】人工智能学习压力非常大!你能承受的了吗?人工智能AI适合人群与必备技能 35年首次证明!神经网络泛化能...
作者深入探讨了各种当代方法和技术进展,旨在克服这些挑战。其中包括传统的3D胎儿MRI校正方法,如切片与体积配准(SVR),基于深度学习的技术,如卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)、transform (Transformers)、生成对抗网络(GANs)以及最近的扩散模型进展。通过这篇文献综述获得的见解反映了对胎儿MRI研究中技术细节和实际...
为了应对这一挑战,虚数科技开发了一种基于深度学习的汽配表面字符识别智能视觉缺陷检测系统。它可以对原始图像进行灰度化、噪声去除等操作,以减少环境因素对识别结果的影响。采用卷积神经网络(CNN)等算法从预处理后的图像中提取特征,再通过训练好的模型对特征进 ...