深度神经网络（DNN）目前是许多现代AI应用的基础。自从DNN在语音识别和图像识别任务中展现出突破性的成果，使用DNN的应用数量呈爆炸式增加。这些DNN方法被大量应用在
2018-07-08 06:45
例如，经过训练以识别狗品种的 DNN 将遍历给定的图像并计算图像中的狗是某个品种的概率。用户可以查看结果并选择网络应该显示哪些概率（超过某个阈值等）并返回建议的标签。每个数学操作都被认为是一个层，复杂的 DNN 有很多层，因此被称为“深度”网络。
2022-06-16 09:27
DNN中应用最广泛的是CNN和RNN，CNN是一种卷积网络，在图片识别分类中用的较多，RNN可以处理时间序列的信息，比如视频识别和语音识别。
2024-04-07 10:23
谷歌用深度学习分析电子病例的重磅论文给出了一个意外的实验结果，DNN与逻辑回归效果一样，引发了热烈讨论。
2018-06-28 16:01
如前所述，数据缓存是创建高效DNN加速器的关键组件之一。因此，除了选择适当的数据流(控制数据缓存的位置和时间)外，DNN加速器还需要一个缓存方案
2023-10-17 17:23
/deep-photo-styletransfer 项目，需要安装 CUDA、pytorch、cudnn等等，配置能花一天的时间。 不过最近我发现一个非常好的开源应用项目，那就是基于OpenCV的DNN图像风格迁移。你只需要安装OpenCV就可以使用。 它也有局限性，我们只能用别人训练好的模型进行风格迁移，如果
2023-10-30 10:03
尽管这一技术已经取得了惊人的进步，但与传统软件一样，DNN软件也会表现出不正确或意想不到的错误行为，这可能导致致命的事故。
2018-12-07 08:51
深度神经网络（Deep Neural Network，简称DNN）则是指具有多个隐藏层的神经网络，可以处理复杂的数据和任务。那么，BP神经网络是否属于DNN呢？ 神经网络是一种模拟人脑神经元网络的计算
2024-07-03 10:18
在 深度神经网络（DNN）模型与前向传播算法 中，我们对DNN的模型和前向传播算法做了总结，这里我们更进一步，对DNN的反向传播算法（Back Propagation，BP）做一个总结。 1.
2021-03-22 16:28
深度神经网络（Deep Neural Network, DNN）作为机器学习领域中的一种重要技术，以其强大的特征学习能力和非线性建模能力，在多个领域取得了显著成果。DNN的核心在于其多层结构，通过
2024-07-09 11:00
