目前,已經(jīng)在數(shù)字人領(lǐng)域展露頭角的企業(yè)已有騰訊、百度、京東、華為、OPPO、小米、網(wǎng)易、科大訊飛、搜狗等知名互聯(lián)網(wǎng)企業(yè),可以說,數(shù)字人已經(jīng)成為互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的又一藍(lán)海!查看全文>>
大規(guī)模數(shù)據(jù)集是成功應(yīng)用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前提。例如,我們可以對(duì)圖像進(jìn)行不同方式的裁剪,使感興趣的物體出現(xiàn)在不同位置,從而減輕模型對(duì)物體出現(xiàn)位置的依賴性。我們也可以調(diào)整亮度、色彩等因素來降低模型對(duì)色彩的敏感度。可以說,在當(dāng)年AlexNet的成功中,圖像增強(qiáng)技術(shù)功不可沒。查看全文>>
SOM 即自組織映射,是一種用于特征檢測(cè)的無監(jiān)督學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。它模擬人腦中處于不同區(qū)域的神經(jīng)細(xì)胞 分工不同的特點(diǎn),即不同區(qū)域具有不同的響應(yīng)特征,而且這一過程是自動(dòng)完成的。SOM 用于生成訓(xùn)練樣本的低維 空間,可以將高維數(shù)據(jù)間復(fù)雜的非線性統(tǒng)計(jì)關(guān)系轉(zhuǎn)化為簡(jiǎn)單的幾何關(guān)系,且以低維的方式展現(xiàn),因此通常在降維問題中會(huì)使用它。查看全文>>
算法(algorithm)是解決特定問題的步驟描述,通俗地講,算法就是描述解決問題步驟的方法。例如,新學(xué)期開學(xué),從家到學(xué)校的交通方式這個(gè)問題就有很多解決方案:有的學(xué)生乘坐火車,有的學(xué)生乘坐汽車,有的學(xué)生乘坐飛機(jī),在本市的可能會(huì)自己開車或乘坐公共汽車,離學(xué)校近的可能會(huì)步行來學(xué)校。這里每一種方案就是一種算法,這么多解決方法就是這么多種算法。查看全文>>
分析一個(gè)算法主要看這個(gè)算法的執(zhí)行需要多少機(jī)器資源。在各種機(jī)器資源中,時(shí)間和空間是兩個(gè)最主要的方面。因此,在進(jìn)行算法分析時(shí),人們最關(guān)心的就是運(yùn)行算法所要花費(fèi)的時(shí)間和算法中使用的各種數(shù)據(jù)所占用的空間資源。算法所花費(fèi)的時(shí)間通常稱為時(shí)間復(fù)雜度,使用的空間資源稱為空間復(fù)雜度。接下來學(xué)習(xí)如何計(jì)算一個(gè)算法的時(shí)間復(fù)雜度和空間復(fù)雜度。查看全文>>
假設(shè)標(biāo)記為星星的點(diǎn)是 test point, 綠色的點(diǎn)是找到的近似點(diǎn),在回溯過程中,需要用到一個(gè)隊(duì)列,存儲(chǔ)需要回溯的點(diǎn),在判斷其他子節(jié)點(diǎn)空間中是否有可能有距離查詢點(diǎn)更近的數(shù)據(jù)點(diǎn)時(shí),做法是以查詢點(diǎn)為圓心,以當(dāng)前的最近距離為半徑畫圓查看全文>>