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2014年春節(jié)放假通知


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  • 龍鐵高科AI+智慧機(jī)車

    深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的特征檢測(cè)通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)來進(jìn)行學(xué)習(xí),避免手工顯式提取特征,而是從訓(xùn)練中學(xué)習(xí)特征,且同一特征映射面上的神經(jīng)元權(quán)值相同,網(wǎng)絡(luò)可以并行學(xué)習(xí),權(quán)值共享降低了網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜性,可以將多維的圖像數(shù)據(jù)直接輸入到網(wǎng)絡(luò)中,從而避免特征提取和分類過程中數(shù)據(jù)重建的復(fù)雜度,項(xiàng)目擬采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)無監(jiān)督構(gòu)建特征,通過卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播、反向傳播以及梯度下降三個(gè)階段的反復(fù)迭代,自適應(yīng)提取圖像的特征向量,實(shí)現(xiàn)圖

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