1.深度学习经典方法深度学习的常用方法这些经典的深度学习方法在不同的领域中都有广泛的应用。卷积神经网络用于图像识别,循环神经网络适用于序列数据的处理,生成对抗网络实现逼真样本的生成,深度强化学习处理智能决策制定者问题,自编码器用于数据压缩与重构,注意力机制实现对关键信息的关注。这些方法的不断发展和创新推动着深度学习领域的进步。 https://blog.csdn.net/m0_73916791/article/details/135119405

2.科学网—[转载]基于深度学习的MRI脑卒中病灶分割方法综述摘 要脑卒中病灶自动分割方法成为近几年的研究热点。为了全面研究用于MRI脑卒中病灶分割的深度学习方法的现状,针对脑卒中治疗的临床问题,进一步阐述了基于深度学习的病灶分割的研究背景及其挑战性,并介绍脑卒中病灶分割的常用公共数据集(ISLES和ATLAS)。然后,重点阐述了基于深度学习的脑卒中病灶分割方法的创新与进展,从网络https://wap.sciencenet.cn/blog-3472670-1422696.html

3.60项基于深度学习的SLAM顶会开源方案汇总(下篇)3D视觉工坊在本文中,我们有兴趣分析这种行为。为此,我们提出了一个新的框架,视觉定位从相对姿态。在这个框架内使用一个经典的基于特征的方法,我们展示了最先进的性能。用不同层次的学习方法代替经典方法,我们然后找出深度学习方法表现不佳的原因。基于我们的分析,我们对未来的工作提出了建议。https://www.shangyexinzhi.com/article/5946490.html

4.Light深度学习赋能光谱成像澎湃号·湃客澎湃新闻三、深度学习方法 计算光谱成像的过程编码采样系统设计和光谱图像重建,深度学习技术可以应用在该过程中的每一个方面。如何对这些不同的技术进行有效分类,是一个关键问题。综述提出根据光的属性进行分类,即将计算光谱成像系统按照编码方式的不同,分成了振幅编码、相位编码和波长编码。 https://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_17489049

5.深度学习目标检测方法综述深度学习方法应用到目标检测领域之前, 目标检测领域发展平缓. 在2012年的ImageNet[2]分类任务中, 卷积神经网络的应用使得图像分类任务的效果大大提高, 在此推动下, Girshick等[3]首次在目标检测领域中使用了区域卷积网络(regions with CNN features, R-CNN), 在检测效果上取得了非常巨大的提升. 此后, 深度学习与https://c-s-a.org.cn/html/2022/2/8303.html

6.人脸识别技术全面总结:从传统方法到深度学习机器之心英国赫特福德大学与 GBG Plc 的研究者近日发布了一篇综述论文,对人脸识别方法进行了全面的梳理和总结,其中涵盖各种传统方法和如今风头正盛的深度学习方法。机器之心重点编译介绍了其中的深度学习方法部分,更多有关传统人脸识别方法的内容请参阅原论文。 论文地址:https://arxiv.org/abs/1811.00116 https://www.jiqizhixin.com/articles/2019-02-10-4

7.学术长安华山论剑:“深度学习与大数据感知”国际研讨会专家观点韩崇昭:基于脑认知机理的条件证据理论及其深度学习方法 在网络化系统对智能感知的需求方面,韩崇昭教授介绍,多平台协同作战战术信息系统,需要在武器协同数据链的支持下,将武器平台、传感器平台和指控单元进行有机地交联,完成目标探测与识别,目标跟踪与定位,目标协同精确打击与评估等功能,我国对网络化协同作战的重大需求是未来https://ipiu.xidian.edu.cn/info/1097/1189.htm

8.AI啊,我这里有些羞羞的东西,你要不要看一眼?新闻频道不过,用这些机器学习算法有一点麻烦:每次只能辨别出一个值,所以要针对三种活力不同的精子各运行一次,比较费时间。 再用深度学习方法 试完了传统机器学习方法,再来试试深度学习,用CNN来辨别。 这里不能直接用原始数据,需要提前做一些处理,从视频中提取原始帧,用光流生成帧序列的时间表示。 https://news.hexun.com/2019-12-07/199586680.html

9.基于机器学习的肠道菌群数据建模与分析研究综述(3)提取数据的深层次抽象特征,其中主要包括两部分工作,一是通过机器学习的方法找到潜藏的特征信息标志量[26],如Montassier等[27]使用机器学习方法开发了一种BSI风险指数,该指数结合线性回归算法用于预测BSI发病率;二是采用深度学习方法将原始数据进行重组,例如Zhang等[17]通过浅层自编码器、深层自编码器、变分自编码http://journals.im.ac.cn/html/wswxtbcn/2021/1/tb21010180.htm

10.深度学习模型调优方法(总结)51CTO博客深度学习模型调优方法(总结) 一、总结 一句话总结: 超参数的优化,其它比如正则化(regularization)、丢弃参数(dropout)、提前停止训练(early stopping) 1、如何判断模型好坏? 【查看loss和accuracy】:通过模型训练跑代码,我们可以分别从训练集和测试集上看到这个模型造成的损失大小(loss),还有它的精确率(accuracy)。 https://blog.51cto.com/u_15079076/3828696

11.英特尔助力TechMahindra优化其对话式AI平台性能3. 采用 TTS 模型的深度学习方法 4. 模型架构概述 5. 面向英特尔? 架构的优化方法和性能结果 6. 配置详情 7. 结论 8. 适用的解决方案 Tech Mahindra 与英特尔合作开发了以 Tacotron2 和 Fastspeech2 作为特征生成网络,Waveglow 作为声码器的模型架构。这些架构能在推理期间兼顾合成语音质量和实时率。https://www.intel.cn/content/www/cn/zh/customer-spotlight/cases/sayint-optimization-for-neural-tts.html

12.一文看懂机器学习「3种学习方法+7个实操步骤+15种常见算法」机器学习研究和构建的是一种特殊算法(而非某一个特定的算法),能够让计算机自己在数据中学习从而进行预测。 所以,机器学习不是某种具体的算法,而是很多算法的统称。 机器学习包含了很多种不同的算法,深度学习就是其中之一,其他方法包括决策树,聚类,贝叶斯等。 https://easyai.tech/ai-definition/machine-learning/

13.图像目标分割1概述纯粹的三维数据集是稀缺的,通常可以提供CAD网格或者其他的体元表示如点云等。为分割问题获取三维数据集是困难的,因此很少有深度学习方法可以处理这种数据。 斯坦福2D-3D-S数据集(http://buildingparser.stanford.edu)是一个多模态、大规模室内空间数据集,是斯坦福三维语义分析工作[64]的扩展。提供了多个模态:二维RGBhttps://developer.aliyun.com/article/1208121