3. 自回归模型(如Transformer):自回归模型如Transformer通过自注意力机制来捕捉序列中的长距离依赖关系,常用于自然语言处理任务。 4. 流模型(Flow):流模型通过一系列可逆的变换将简单分布转换为复杂分布,可以高x效地进行样本生成和密度估计。 5. 扩散模型(Diffusion):扩散模型通过模拟数据从简单分布向复杂分布的扩散过...
全局运动补偿 运动模型基本上就是反映摄像机的各种运动,包括平移,旋转,变焦等等。这种模型特别适合对没有运动物体的静止场景的编码。全局运动补偿有下面的一些优点: 该模型仅仅使用少数的参数对全局的运行进行描述,参数所占用的码率基本上可以忽略不计。 该方法不对帧进行分区编码,这避免了分区造成的块效应。 在时间方...
Keras是一个著名的深度学习框架，里面有几个预先训练过的神经网络。我们会使用其中的谷歌Inception v3 深度学习神经网络的拷贝。这个神经网络有过训练，曾经检测过超过一千种不同的物体。下面是Keras中用此神经网络负责图像识别的基本代码。（文本代码详见链接）https://gist.github.com/ageitgey/8a010ee99f55fe2ef93ca...
褚晓文和研究团队开始考虑是否可以通过使用 AutoML 来辅助诊断 Covid-19 检测，提高检测效率。随着X射线图像和计算机断层扫描图像数据集的相继提出，褚晓文与香港浸会大学的博士研究生贺鑫在已有图像和数据集的基础上构建基于深度学习的 Covid-19 检测诊断模型，总结 Covid-19 检测诊断的主流影像数据集和相关评价指标。...
九个月前，OpenAI 推出了 DALL-E2 模型，引发了生成式人工智能的爆炸。DALL-E2 是一种可以通过文本内容生成图像的深度学习模型。随后，谷歌和 Meta 也取得了突破，它们发布的人工智能模型可以通过文本制作视频。我们还看到 OpenAI 发布了ChatGPT，一个最新的大型语言模型，以其惊人的表达和连贯性引爆了互联网。2022 ...
根据微软的官方描述，MMdnn 主要有以下特征：模型文件转换器，不同的框架间转换 DNN 模型模型代码片段生成器，生成适合不同框架的代码模型可视化，DNN 网络结构和框架参数可视化模型兼容性测试（正在进行中）除了 MMdnn，微软还推出了多个深度学习框架的「旅行伴侣」，比如深度学习框架的通用语言 repo 1.0 以及和多个公司...
将节点划分为不同种类:X1,X2, ...,X|O|,分别应用预测神经网络 Hi=f_i(Xi),将结果连接起来得到:H =[H1,H2, ...,H|O |]。HGP 使用具有附加可学习权重的非线性传播来学习深度节点表示: 将最终的节点表示矩阵与注意力模型(attention model)相结合。在保持通用性的前提下,我们从 z(k)_r 中为每种...
x溂慧撾Zz霎縝绺T3G樲 魉懳 $A$$A
习模型泛化能力强，特征提取自动完成。但目前深度学习模型不能较好的把监控视频中跌倒 行为的空间和时序特征有效结合起来。为此，提出基于CNN(convolutional neural network)和 LSTM(long-short term memory)混合模型的人体跌倒行为识别方法。该模型采用两层结构，将视频以每5帧为一组输入到网络中，CNN提取视频序列的空间...
做一款通用的深度学习模型,才是关键。 1 通用,才是技术根本 目前,通用语言模型(GLM)已经取得了令人瞩目的进展,比如BERT、T5和GPT-3,它们在应对广泛的语言下游任务时已经游刃有余。 相形之下,通用视觉模型(GVM)的研究迟迟未交出一份令人满意的答卷。 以往的大多数 GVM 研究主要利用一种监督信号来源,如 Vi...