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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...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...
...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，视频段样本的...
...离散时间步展开，把不同时间步的输出看作是网络中不同神经元的输出，那么RNN就可以被看做是一个很深的前 馈神经网络，也就可以应用常规的反向传播过程训练这一网络，这种按照时间步反向传播的方法被称为BPTT(Back Propagatio...
...我们人类又不一样，神经网络是根据类似我们的大脑中，神经元之间的所有相互关联的生理状态来进行建模的。在我们的大脑中，任何神经元都可以与相隔一定物理距离的任何其他神经元进行连接，但是人工神经网络拥有独立层...
... softmax）。完全连接这个术语意味着前一层中的每个神经元都连接到下一层的每个神经元。 如果对多层感知器不甚了解，我建议您阅读这篇文章。卷积层和池化层的输出代表了输入图像的高级特征。完全连接层的目的是利用...
...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、RNN等进行对比，也未尝不可。其实，如果我们顺着神经网络技术发展的脉络，就很容易弄清这...
背景目前的神经网络中，每一层的神经元都做的是类似的事情，比如一个卷积层内的每个神经元都做的是一样的卷积操作。而Hinton坚信，不同的神经元完全可以关注不同的实体或者属性，比如在一开始就有不同的神经元关注不...
...的高级单元被激活，解释了猴子颞下皮层随机设置的160个神经元的变化。卷积神经网络有着神经认知机的基础，两者的体系结构有些类似，但是，卷积神经网络没有诸如反向传播的那种端对端的监督学习算法。原始的1D卷积神经...
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
