深度学习可以学习视觉输入的模式,以预测组成图像的对象类。用于图像处理的主要深度学习架构是卷积神经网络(CNN),或者是特定的CNN框架,如AlexNet、VGG、Inception和ResNet。计算机视觉的深度学习模型通常在专门的图形处理单元(GPU)上训练和执行,以减少计算时间。 什么是图像分割? 图像分割是计算机视觉中的一个关键过程。它...
与传统方法不同,深度学习能够自动从数据中学习特征,不再需要手工提取。 特点 自动特征提取:深度学习模型可以通过多层网络自动提取特征,减少了对人的主观干预。 处理大规模数据:深度学习擅长处理大规模数据集,能够充分挖掘数据中的潜在模式。 较低的可解释性:虽然深度学习模型通常能够获得更好的性能,但其内部机制较为复...
在本文中,我们将重点介绍深度学习技术中的数据增强方法和应用指南。 一、数据增强方法 1.图像空间变换:包括翻转、旋转、缩放等操作,可以增加数据的不变性,提高模型的鲁棒性。例如,通过随机水平翻转可以在狗的分类任务中让模型能够识别颠倒的狗的图像。 2.颜色空间变换:包括亮度、对比度、色彩平衡等操作,可以改变图像...
导读:本次分享的内容为图深度学习在自然语言处理领域的方法与应用,主要内容和素材都来自于我们Graph4NLP团队的一篇调研文章:Graph Neural Networks for Natural Language Processing:A Survery,以及我们团队所开发的Graph4NLP的python开源库和教程。主要包括以下几大方面内容: DLG4NLP背景与发展 DLG4NLP方法和模型 DLG4...
1. 地震波形识别：地震波形识别是深度学习在地震监测中的重要应用之一。通过对地震波形的分析和处理，可以识别地震信号和非地震信号，从而提高地震监测的准确性和可靠性。2. 地震图像识别：地震图像识别是深度学习在地震监测中的另一个重要应用。通过对地震图像的分析和处理，可以识别地震震源、地震断层等地震特征，从而...
在深度学习中,模型转移学习可以通过迁移学习和多任务学习来实现。迁移学习是一种从一个或多个源领域到目标领域的知识传递过程,而多任务学习则是同时学习多个相关任务的过程。 为了实现模型转移学习,首先需要选择一个适合的源领域或任务来提供知识和经验。常见的方法有使用预训练模型、利用相似任务的经验、或者通过数据...
人工智能——深度学习 深度学习是一种机器学习方法,通过构建多层神经网络模型来自动学习和表征数据的复杂特征,无需手动设计特征提取器。它在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域取得了显著进展,具有强大的表征学习能力和广泛的应用前景。#人工智能 - 厦门芯力量于20
基于深度学习的时序预测37页综述来了,包含方法和应用的介绍,囊括CNN,RNN以及Attention等近50种主流算法! 00:14 AI可解释性综述来了,神经网络的黑盒性质经常被许多学者Diss,而可解释性方法让AI不在是完全黑盒! 00:11 39页视觉问答(VQA)和视觉推理综述论文来了!涉及近30个数据集,50多种经典方法,VQA终于学会...