内容概要：P 站官方推出的新番，选择了老电影修复主题，不仅将自己的专长巧妙地应用在了机器学习方法中，还郑重地发布了 20 部经典作品。
微控制器（MCU）是为我们的技术环境提供动力的微型计算机。每年制造的产品超过300亿种，嵌入到从家用电器到健身追踪器的所有产品中。如...
训练深度神经网络是一项具有挑战性的任务，特别是对于深度很深的模型。这些困难的一个主要部分是由于通过backpropagation来计算的梯度的...
【GiantPandaCV导语】本文主内容是推导 InstanceNorm 关于输入和参数的梯度公式，同时还会结合 Pytorch 和 MXNet 里面 InstanceNorm 的...
集成机器学习模型是一种常见的提升模型能力的方式，并已在多个场景中使用，因为它们结合了多个模型的决策，以提高整体性能，但当涉及到...
随着深度学习模型复杂度和数据集规模的增大，计算效率成为了不可忽视的问题。GPU 凭借强大的并行计算能力，成为深度学习加速的标配。然...
如果你曾经用神经网络来解决一个复杂的问题，你就会知道它们的尺寸可能非常巨大，包含数百万个参数。例如著名的BERT模型约有1亿1千万参数。
TengineKit 使用教程目录用开源212点人脸关键点实现Android人脸实时打码，内附Github地址-处理摄像头视频流抖音美颜效果开源实现，从AI...
Tengine入门教程借助了社区力量，将非常优秀的人脸检测模型💎1MB lightweight face detection model (1MB轻量级人脸检测模型)，经过AI推...
这篇是第4篇-Tengine 人脸检测 Android版的扩展，我们将用TengineKit，把Android Camera输入的YUV格式的视频流转为一帧帧的Bitmap，然后...
骁龙（SnapDragon）神经处理引擎（SNPE）是一个针对高通骁龙加速深层神经网络的运行时软件，高通在其官网都提供了下载。
我们正经历着计算方法和地点的转变，我们周围环境中的无数传感器改变了信息处理和消费方式。 在这种范式转变的推动下，不断壮大的TinyM...
我们正经历着计算方法和地点的转变，我们周围环境中的无数传感器改变了信息处理和消费方式。 在这种范式转变的推动下，不断壮大的TinyM...
这篇文章描述了一个神经网络，它可以通过人脸图像预测一个人的BMI([身体质量指数])。这个项目借鉴了另一个项目：[链接]，通过人脸来对一...
这篇文章是由IBM研究院发表的有关于老人跌倒识别的文章。整体网络比较复杂，代码也没有开源，就不精读了，水一水了解个大概就行了吧。
当前AI离自己给自己写代码还有距离，但是目前最新的AI模型 GPT-3 已经可以使用编程语言进行coding了，并且无需提前学习这种语言。
美颜相关APP可以说是现在手机上的必备的软件，例如抖音，快手，拍出的“照骗”和视频不加美颜效果，估计没有人敢传到网上。很多人一直好奇...
“目前人工智能论文数量激增，泥沙俱下，导致部分论文质量不高，但这并不能说明人工智能发展停滞不前，而是表明目前有更多的研究人员投入...
QNNPACK (Quantized Neural Networks PACKage) 是 Marat Dukhan (Facebook) 开发的专门用于量化神经网络计算的加速库。其卓越的性能表现...
原载于黎明灰烬 博客。采用知识共享 署名-非商业性使用-禁止演绎 4.0 国际许可授权，转载请注明出处。文章是从 Neural Network Quantiza...
