Python软件基金会成员（Contibuting Member）Vihar Kurama简明扼要地介绍了深度学习的基本概念，同时提供了一个基于Keras搭建的深度学习网络示例。
2018-06-06 11:21
深度学习网络作为一个功能多样的工具，虽然最初仅用于图像分析，但它已逐渐被应用到各种不同的任务和领域中。高准确性和高处理速度，使得用户无需成为领域专家即可对大型数据集执行复杂分析。本文邀请 MathWorks 产品经理 Johanna 分享一些深度学习网络的使用示例
2018-11-25 11:41
同时，我们可以从互联网轻松获取海量粗标注的图片，如利用Flickr的标签。因此，研究如何在弱监督条件下，即仅提供粗略图片类别标注，训练目标检测模型，具有重要的意义。已有学者探索了基于多示例学习构建弱监督条件下的目标检测模型学习方法，但是模型的精确度仍然难以令人满意
2018-05-15 16:51
学Python，想必大家都是从爬虫开始的吧。毕竟网上类似的资源很丰富，开源项目也非常多。 Python学习网络爬虫主要分3个大的版块：抓取，分析，存储
2018-05-19 10:45
特征学习网络的结构如下图所示，包括体素分块（Voxel Partition），点云分组（Grouping），随机采样（Random Sampling），多层的体素特征编码（Stacked Voxel
2018-12-07 09:32
现在深度学习模型开始走向应用，因此我们需要把深度学习网络和模型部署到一些硬件上，而现有一些模型的参数量由于过大，会导致在一些硬件上的运行速度很慢，所以我们需要对深度学习模型进行小型化处理。
2020-01-28 17:40
具体来说，他们的技术核心是层次化深度学习网络结构和生成式对抗学习方式，特点是可以让生成的乐曲赋有多样性、悦耳性及可自定义性。由此，他们可以让即使没有任何音乐基础的用户都能通过简单地选择乐曲时长、风格
2018-08-15 09:09
FPGA入门学习网络讲座： “柏氏”7步FPGA快速入门学习法
2017-02-11 06:50
，也是近年来理论研究的热点。作为计算机视觉中的基础算法，目标检测对后续的人脸识别、目标跟踪、实例分割等任务都起着至关重要的作用。 基于深度学习的卷积学习网络（CNN）在目标检测任务上取得了优越的性能，例如FasterRCNN、
2023-06-25 10:37
利用深度学习网络模型DYnet++从单个复合图案中获取相位信息。为了训练深度学习模型，作者使用了一个具有九个致动器的可变形镜来生成各种表面形状的大量数据。通过将测量结果与16步相移法的结果进行比较，验证了所提出的基于深度学习
2023-12-04 15:29
