檢索結果:共4筆資料 檢索策略: "convolutional neural network".ekeyword (精準) and ckeyword.raw="Caffe"
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在過去,人們通常使用皮膚特徵提取或上下文的關鍵詞,並組合多個過濾器來辨識令人反感的圖像。深度學習雖能提高辨識程度,卻相對需要大量訓練集及冗長的訓練時間。隨著硬體和新演算法的研究發展,這些問題逐漸得到…
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深度學習的通常都需要極大量的時間去訓練一個完整的模組在某個數據上。與目前跑深度學習非機密單位使用的最好的圖形處理器Telsa K40相比較,我們的速度大概慢了兩倍至三倍。而速度是可以取決在圖形處理器…
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深度學習(Deep Neural Network)是近年來的熱門話題因為它在許多不同的機器學習應用上優於很多技術。LeNet-5[2]是最有名的手寫識別深度學習模組之一。LeNet-5有7層包含輸入…
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在過去,分辨人種的不同通常是使用面部特徵擷取和淺層學習像是decision trees, SVM,Naive Bayes 等等。深度學習通常都需要花費大量的時間來訓練。但隨著硬體的進步以及新的演算法…