计算机视觉（CV）一直是目前深度学习领域最热的研究领域，其是一种交叉学科包括计算机科学，从刚出炉的CVPR...
一、监督学习 基本概念:监督学习是深度学习的一种常用方法,通过带标签的训练数据进行学习。 应用领域:如图像分类、语音识别等。 挑战与展望:数据标签质量、模型泛化能力等是监督学习面临的挑战。 二、无监督学习 基本概念:无监督学习不依赖标签,主要用于数据的聚类和降维。 应用领域:例如,客户分群分析。 挑战与展望:...
首先可解释性绝对不坑，我觉得这是一个非常有价值的方向，他没有KPI，没有东西可以卷，这就释放了无限...
3、表示学习 从分布式表示和深度表示的理论优势,数据生成过程潜在假设的更一般概念,特别是观测数据的基本成因。 人和动物从少量的标注样本中学习,至今不明确,大脑可以集成了大量的分类器和贝叶斯推断技术的集成,同时利用无监督学习和半监督学习,在本章的假说主要是未标注的数据可以学习出良好的表示。 贪心逐层无监督预...
深度学习的研究方向包括一个非常重要的主题:对无标签数据的应用。CS294 是顶级名校 UC 伯克利的课程,针对无监督学习的场景展开,包括深度生成模型和自监督学习两大主题。其中,生成模型使得对自然图像、音频波形和文本语料库等高维原始数据进行真 - AI光小环-人工智能于20
一、快速学习路线:有python和神经网络的基础后,以UNet为练习对象,结合模型图(切记!),熟练掌握如下要点,能够剖析各层参数并理解要点,(1)能够改变不同的通道数,卷积核大小;(2)能够增加一个layer,或…
一些研究人员利用深度学习在雷达和其他模式之间建立更好的关联。比如,RadarNet基于注意力的后期融合来优化估计速度。首先,使用 softmax 训练了一个五层 MLP,以估计每个边界框与其附近雷达检测之间的归一化关联分数。然后,使用关联分数对雷达测量的速度进行加权平均来预测速度。AssociationNet尝试将雷达检测映射到对比学习框架...
确定研究方向:首先需要明确研究的深度学习偏微分方程的具体内容,例如是解决哪种类型的方程、应用场景等。 了解深度学习偏微分方程基础知识:深度学习偏微分方程是深度学习和偏微分方程的结合,需要对深度学习和偏微分方程的基础知识有一定了解。 收集相关数据集:根据研究方向,收集与该方向相关的数据集。例如,可以从公开数据...
深度学习第3课:深度学习典型应用与研究方向之计算机视觉 - 有三AI于20210224发布在抖音,已经收获了11个喜欢,来抖音,记录美好生活!
深度学习在VSLAM中应用 动态环境SLAM综述 此外,GTSAM优化库解读、《计算机视觉中的多视图几何》精讲学习小组也已经开始陆续更新内容,所有星球成员均可观看视频讲解(陆续更新中)。目前星球里所有的学习小组有: 知识星球内每天发布最新的SLAM相关的论文、开源代码地址、主图,配中文翻译,方便大家第一时间掌握领域学术...