回答:我们通常看到的卷积过滤器示意图是这样的：（图片来源：cs231n）这其实是把卷积过滤器压扁了，或者说拍平了。比如，上图中粉色的卷积过滤器是3x3x3，也就是长3宽3深3，但是示意图中却画成二维——这是省略了深度（depth）。实际上，卷积过滤器是有深度的，深度值和输入图像的深度相同。也正因为卷积过滤器的深度和输入图像的深度相同，因此，一般在示意图中就不把深度画出来了。如果把深度也画出来，效果大概就...
zhangke3016
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回答:前几年我做过一个钢厂众多监测设备的数据釆集系统，用户界面是浏览器。数据库是postgresql,后台中间件是python写。因为釆集数据是海量的，所以所有数据通过多线程或multiprocessing,数据在存入数据库时，也传递给一个python字典，里面存放最新的数据。远程网页自动刷新时，通过CGI和socket,对于authorized的session ID,就可以直接从后台内存里的这个字典获...
jonh_felix
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回答:人脸识别系统是计算机科学的最新应用，它利用计算机技术和生物统计技术，在各种背景下识别出人脸，更进一步可以实施跟踪，它基于人的脸部特征，属于生物识别技术。人脸识别的过程可以分成人脸检测，人脸跟踪和人脸比对三个过程。人脸检测是在动态背景或者复杂背景下将人的面部找到，并从背景中分离出来。找到人脸，有数种方法可以实施。1.设计人脸的标准模板，然后系统将采集到的图像和标准人脸模板进行对比，从匹配程度上判断是...
BicycleWarrior
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...一化变换为48×48大小的矩阵，作为4c-2s-6c-2s-30o结构的卷积神经网络的输入进行个体识别。对30头奶牛共采集360段视频，随机选取训练数据60000帧和测试数据21730帧。结果表明，在训练次数为10次时，代价函数收敛至0.0060，视频段样...
...得益于一个叫做深度学习的技术，它涉及将数据通过模拟神经元的网络，以培养该网络在未来过滤数据（更多信息见Teaching Machines to Understand Us）。深度学习就是你可以使用关键字搜索存储在谷歌的照片（更多信息），Facebook...
本文将详细解析深度神经网络识别图形图像的基本原理。针对卷积神经网络，本文将详细探讨网络 中每一层在图像识别中的原理和作用，例如卷积层(convolutional layer)，采样层(pooling layer)，全连接层(hidden layer)，输出层(softmax outpu...
...要没日没夜的做作业呢？今天小编就为大家探秘一下深度神经网络的训练和推理，看看聪明的神经网络养成记，比如说它是如何认识猫的。如何理解神经网络训练与推理？深度神经网络和我们人类一样，为了学习工作技能需要接...
什么是卷积神经网络，它为何重要？卷积神经网络（也称作 ConvNets 或 CNN）是神经网络的一种，它在图像识别和分类等领域已被证明非常有效。 卷积神经网络除了为机器人和自动驾驶汽车的视觉助力之外，还可以成功识别人脸...
...提升和数据量增长中获得裨益。目前正在开发的用于深层神经网络的新型学习算法和体系结构必将加速这一进程。监督式学习不管深度与否，机器学习最普遍的形式都是监督式学习（supervised learning）。比如说，我们想构造一个...
...CNN、RNN这些具体的变种形式。在实际应用中，所谓的深度神经网络DNN，往往融合了多种已知的结构，包括卷积层或是LSTM单元。这里的DNN特指全连接的神经元结构，并不包含卷积单元或是时间上的关联。因此，一定要将DNN、CNN、RN...
...学影像和视频是一个新的研究方向。通过已训练好的卷积神经网络，能很快地搭建并训练自己的深度学习系统。 二、用 Python 进行图像处理的基础 用于图像处理的库有很多，其中 OpenCV(Open computer vision) 比较主流，基于C/C++，支持...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
Binguner
付永刚
ernest
