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基于卷积神经网络在手机端实现文档检测

作者 冯牮  发布于  2018年1月13日 作者 冯牮 关注 0 他的粉丝  发布于  2018年1月13日

本次分享主要介绍了如何利用卷积神经网络在手机端实现检测文档四边形区域的功能,包括训练样本的准备和预处理,模型的选择和训练,神经网络调优等等。考虑到手机端的计算能力有限,在技术方案中还权衡考虑了多种因素。还简单介绍了常见的基础卷积神经网络结构以及网络训练过程中用到的一些技巧,从工程实践的角度完整的展示了在手机客户端上运行一个神经网络的关键技术点。

25:28
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在spark上构建硬件加速的、分布式神经网络框架

作者 王奕恒  发布于  2016年3月30日 作者 王奕恒 关注 0 他的粉丝  发布于  2016年3月30日

最近几年,神经网络算法得到业界越来越多的关注。基于神经网络的深度学习在计算机视觉、语音识别和自然语言处理等方面都取得了良好的效果。已有的神经网络框架(如Caffee,Torch等)往往是单节点的方案并使用昂贵的GPU卡进行加速。我们基于Spark构建了一个分布式的神经网络算法框架,使用户能够方便的在通用计算平台上,利用神经网络算法进行大数据的机器学习。

46:36
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构建一个大规模脑神经分析平台

作者 Jeremy Freeman  发布于  2014年7月12日 1 作者 Jeremy Freeman 关注 0 他的粉丝  发布于  2014年7月12日 1

我将展示我们如何使用Spark去适应神经数据处理需求。

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深度学习进展以及在语音图像中的应用

作者 余凯  发布于  2013年1月17日 1 作者 余凯 关注 0 他的粉丝  发布于  2013年1月17日 1

过去30年中,在构建有效的浅层分类模型方面取得了巨大的进展。成功之外,我们不得不认识到在人工智能所遇到的多数挑战中,关键瓶颈不是分类器的质量,而是其所对应的特征。2006之后,使用深架构学习高级特性已成为新学习模式的主流。

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